建议参考SparkSQL官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单

在使用spark sql创建表的时候提示如下错误: missing EOF at 'from' near ')' 可以看下你的建表语句中是不是create external table ....   ,把external删除就好了,spark sql 不支持external 关键字

0. 说明 在 IDEA 中编写 Spark SQL 程序,分别编写 Java 程序 & Scala 程序 1. 编写 Java 程序 待补充 2. 编写 Scala 程序 待补充

1.搭建环境 新建JAVA项目,添加的包有: 有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar 有关Hbase的hbase-0.90.4.jar.hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包 2.主要程序 package com.wujintao.hbase.test; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List;

1.搭建环境 新建JAVA项目,添加的包有: 有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar 有关Hbase的hbase-0.90.4.jar.hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包 2.主要程序 package com.wujintao.hbase.test; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List;

1.搭建环境 新建JAVA项目,添加的包有: 有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar 有关Hbase的hbase-0.90.4.jar.hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包 2.主要程序 package com.wujintao.hbase.test; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List;

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如 .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 将数据写到临时目录: 3 执行loadTable或loadPartiti

对 Excel 进行读写操作是生产环境下常见的业务,网上搜索的实现方式都是基于POI和JXL第三方框架,但都不是很全面.小编由于这两天刚好需要用到,于是就参考手写了一个封装操作工具,基本涵盖了Excel表(分有表头和无表头)的创建,并对它们进行读写操作.为方便大家,有需要者可以点击文后点解下载直接使用哦,当然也可以根据自己需求举一反三自己定制,相信对于聪明的你也不是什么难事.话不多说,直接贴源码 pom.xml 文件: <properties> <project.build.source

建表注意 .建议字段定义为NOT NULL 搜索引擎 MyISAM InnoDB 区别 InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型,这两个表类型各有优劣,视具体应用而定.基本的差别为:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持.MyISAM类型的表强调的是性能,其执行数度比InnoDB类型更快,但是不提供事务支持,而InnoDB提供事务支持以及外部键等高级数据库功能. sql优化 任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段

1.搭建环境 新建JAVA项目,添加的包有: 有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar 有关Hbase的hbase-0.90.4.jar.hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包 2.主要程序 package com.sf.study.hbase; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; impor

在建表方面你都有哪些感悟? 见过的建表的一些现象: 1,一对多业务,有时候在主表见一个字段xxIds,然后存多表的id,多个英文逗号隔开,不知道这样好不好? 2,大部分字段建成varchar(50),反正现在空间不珍贵了(相对而言),不管name,还是描述,不算事分类名还是别名…… 3,时间类型建成varchar(20),这样见的好处大概是转json时不会被转成事件戳了,啥数据都能被存储进去? 4,钱数据被建成varchar(20),数据不会丢失了?反正也不在数据库计算,不知道为啥这样见? 5,

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如2 将数据写到临时目录: .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 执行loadTable或loadPartitio

废话不说,直接建表 1.表Player USE T4st -- 设置当前数据库为T4st,以便访问sysobjects IF EXISTS(SELECT * FROM sysobjects WHERE name='Player') DROP TABLE Player CREATE TABLE Player ( Code ) PRIMARY KEY NOT NULL, Name ), ) ','赵甲'); ','钱乙'); ','孙丙'); ','李丁'); ','周戊'); ','吴已'); '

本文示例可见一斑了,主要是通过Java对SQL语句进行操作,和普通的增删改查的原理是一样的: import java.sql.*; public class Test { public static void main(String[] args) throws Exception { Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); //一开始必须填一个已经存在的数据库 String url = "jdbc:mysql://localhost:

create database xue1 go --创建数据库 use xue1 go --引用数据库 create table xinxi ( code int, name ), xuehao ), brithday ), ) --创建信息表 ,,) ,,) ,,) ,,) ,,) ,,)--输入信息 --查询所有信息 select * from student --查询学号为6的人的所有信息 --查询学号为8的人的姓名 --查询所有人的姓名 select name from student

CREATE TABLE [dbo].[SysSample]([Id] [varchar](50) NOT NULL,[Name] [varchar](50) NULL,[Age] [int] NULL,[Bir] [datetime] NULL,[Photo] [varchar](50) NULL,[Note] [text] NULL,[CreateTime] [datetime] NULL,CONSTRAINT [PK__SysSample] PRIMARY KEY CLUSTERED( [

  数据库设计 数据库表之间的关系 类目表(product_category) 商品表(product_info) 订单主表(order_master) 订单详情表(order_detail) 卖家信息表(order_detail)     create table `product_info`( `product_id` varchar(32) not null, --企业级的用varchar,自己玩的项目可以用自增的但数量大了可能不够用 `product_name` varchar(64)

create table dbo.[Finance_CityInfo] ([CityId] int identity(1,1) not null , [City] nvarchar(20) not null , [CityPinyin] varchar(50) , [ShortIndb] varchar(20) , [ShortDomain] varchar(100) , [IsNorth] varchar(10) , [IsOpen] int default('1') not null , [

CREATE TABLE `article` ( `id` INT() NOT NULL PRIMARY KEY auto_increment, `title` CHAR() NOT NULL, `content` CHAR() NOT NULL, `report_time` INT() NOT NULL DEFAULT ' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 插数据 INSERT INTO `country` VALUES (); INSERT INTO

在实际生产中有时我们需要将一张表的数据导入到另外一张表,如果有PLSQL,我们可以通过PLSQL工具将数据导出为sql脚本,然后再在另外一个数据库中执行这个脚本.但有时在实际生产中我们没有PLSQL这个工具,而且PLSQL的导出工具也不是特别好用.这时我们可以通过sqlplus中的spool工具,将我们需要的数据导出为sql建表脚本. spool工具是将我们在sqlplus中的输出写入自己需要的文件中,如此也就是说,我们通过查询,将查询结果输出为建表语句,然后将这些语句输出到sql脚本中即可.

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