小白终于进入了职场,从事大数据方面的工作! 分到项目组了,搬砖的时候遇到了一个这样的问题. 要求:用spark实现oracle的存储过程中计算部分. 坑:由于报表中包含了一个ID字段,其要求是不同的区域拥有不同的区域ID,且ID在数据库表中的属性为主键.Oracle的存储过程中采用的是自定义序列,采用发号的形式实现ID唯一且符合区域特性. 填坑过程: 方法一:sql.functions 中monotonically_increasing_id . 采用import org.apache.spar

dbcc checkident(tablename,reseed,value) 其中tablename为你所要修改的表名,value为默认值.比如你要设置自增长字段值从1开始,则: )

介绍Spark SQL的JSON支持,这是我们在Databricks中开发的一个功能,可以在Spark中更容易查询和创建JSON数据.随着网络和移动应用程序的普及,JSON已经成为Web服务API以及长期存储的常用的交换格式.使用现有的工具,用户通常会使用复杂的管道来在分析系统中读取和写入JSON数据集.在Apache Spark 1.1中发布Spark SQL的JSON支持,在Apache Spark 1.2中增强,极大地简化了使用JSON数据的端到端体验. 现有做法 实际上,用户经常面临使用

sqlServer 2008修改字段类型和重命名字段名称的sql语句 //修改字段的类型 alter table fdi_news alter column c_author nvarchar(50) //重命名字段的名称 EXEC sp_rename 'FDI_PROJECT.[c_foreignCountryPer]','c_foreignCompanyPer','COLUMN'; //增加字段 alter table fdi_news add c_author nvarchar(50) /

1.--SQL表重置自增长字段(不删除表的数据) DBCC CHECKIDENT('表名', RESEED, 起始数) 2.--删除表数据的同时,重置自动增长字段 truncate table 表名

写在前面的话:在日常的Sql server开发中,经常会用到Identity类型的标识列作为一个表结构的自增长编号.比如文章编号.记录编号等等.自增长的标识很大程度上方便了数据库程序的开发,但有时候这个固执的字段类型也会带来一些麻烦. 1.修改标识列的字段值 有时为了实现某些功能,需要修改类型为identity自增长类型的字段的值,但由于标识列的类型所限,这种操作默认是不允许的.比如目前数据库有5条正常添加的数据,此时删除2条,那么如果再添加数据时,自增长的标识列会自动赋值为6,可这时如果想在插

问题描述: 假设在数据库中存在以下两张数据表: User表,存放用户的基本信息,基本结构如下所示:   类型 说明 ID_User int 自动增长字段,用作该表的主键 UserName varchar   UserDepart表,存放用户所拥有的部门(我们假设一个用户拥有多个部门,虽然听起来有点别扭,此处仅作示例,可以理解为一个用户拥有多个职位等等),该表的基本结构如下所示:   类型 说明 ID_UserDepart int 自动增长字段,用作该表的主键 ID_User int 用户编号 I

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

[From] https://blog.csdn.net/u010990043/article/details/82842995 最近整理了一下spark SQL内置配.加粗配置项是对sparkSQL 调优性能影响比较大的项,小伙伴们按需酌情配置.后续会挑出一些通用调优配置,共大家参考.有不正确的地方,欢迎大家在留言区留言讨论. 配置项 默认值 概述 spark.sql.optimizer.maxIterations 100 sql优化器最大迭代次数 spark.sql.optimizer.in

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

1.定义表结构 在MSSM中新建数据库表CommunicateItem,定义其中一个字段ItemContentXml 为xml类型 2.编辑表数据,新增一行,发现xml类型不能通过设计器录入数据. 需要写sql更新或插入. DECLARE @xml XML SET @xml=' <MyHobby> <MyCode>1</MyCode> <MyName>爬山</MyName> </MyHobby> <MyHobby> <

<<1>>int(bigint)+标识列(自动增长字段) 用标识列实现字段自增可以避免并发等问题.不需开发人员自己控制自增,用标识列的字段在Insert的时候不用指定主键的值.将字段的"是标识列"设置为"是",一个表只能有一个标识列. <<2>>uniqueiclentifier(又称Guid,UUID) Guid算法是一种可以产生无重复的唯一标识的高效算法.它使用网卡MAC,IP地址,纳秒级时间,芯片id码等算出来.

Spark SQL 之 Migration Guide 支持的Hive功能 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Migration Guide 与Hive的兼容(Compatibility with Apache Hive) Spark SQL与Hive Metastore.SerDes.UDFs相兼容.Spark SQL兼容Hive Metastore从0.12到1.2.1的所有版本.Spark SQL也与Hive SerDes和UDFs相兼容,当前S

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

Oracle中的自动增长字段 Oracle 中不像MYSQL 和MSSQLServer 中那样指定一个列为自动增长列的方式,不过在Oracle中可以通过SEQUENCE序列来实现自动增长字段. 在Oracle中SEQUENCE 被称为序列,每次取的时候它会自动增加,一般用在需要按序列号排序的地方. 在使用SEQUENCE前需要首先定义一个SEQUENCE,定义SEQUENCE的语法如下:CREATE SEQUENCE sequence_name INCREMENT BY step STARTWI

好久没更新博客了,之前学了一些R语言和机器学习的内容,做了一些笔记,之后也会放到博客上面来给大家共享.一个月前就打算更新Spark Sql的内容了,因为一些别的事情耽误了,今天就简单写点,Spark1.2马上就要出来了,不知道变动会不会很大,据说添加了很多的新功能呢,期待中... 首先声明一下这个版本的代码是1.1的,之前讲的都是1.0的. Spark支持两种模式,一种是在spark里面直接写sql,可以通过sql来查询对象,类似.net的LINQ一样,另外一种支持hive的HQL.不管是哪种方

Spark1.0出来了,变化还是挺大的,文档比以前齐全了,RDD支持的操作比以前多了一些,Spark on yarn功能我居然跑通了.但是最最重要的就是多了一个Spark SQL的功能,它能对RDD进行Sql操作,目前它只是一个alpha版本,喜欢尝鲜的同志们进来看看吧,下面是它的官网的翻译. Spark SQL是支持在Spark中使用Sql.HiveSql.Scaca中的关系型查询表达式.它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD,它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数