$spark-sql --help 查看帮助命令$设置任务个数，在这里修改为20个spark-sql>SET spark.sql.shuffle.partitions=20;$选择数据库spark-sql>use siat;$查询数据表spark-sql>select * from test;$使用registerTempTable代替1.0版本的regi
转载
2024-01-26 23:42:42
99阅读
# SparkSQL创建临时表
Apache Spark是一个快速、通用、易于使用的大数据处理引擎，它支持多种数据处理任务，包括SQL查询。SparkSQL是Spark的一个模块，它提供了用于处理结构化数据的高级API。在SparkSQL中，我们可以使用SQL语句来查询和分析数据。在某些情况下，我们可能需要临时存储一些数据以供后续查询使用，这时候就可以使用临时表。
本文将介绍如何在SparkS
原创
2024-05-08 03:58:07
140阅读
目录一、什么是临时表：二、临时表生成场景： 性质1：性质2：性质3： 三、临时表与union进阶利用：四、利用场景：一、什么是临时表：是建立在系统临时文件夹中的表；只在当前连接可见，当关闭连接时，MySQL会自动删除表并释放所有空间；如果使用了其他MySQL客户端程序连接MySQL数据库服务器来创建临时表，那么只有在关闭客户端程序时才会销毁临时表二、临时表生成场景：该实验的原始
# SparkSQL 创建临时表详解
在大数据分析过程中，Apache Spark 以其强大的数据处理能力而被广泛使用。在实现数据分析时，SparkSQL 提供了 SQL 风格的接口，使数据分析变得更加直观和便捷。其中，临时表是 SparkSQL 中一项非常重要的功能，可以帮助我们高效地进行数据分析。本文将为您详细介绍 SparkSQL 的临时表创建以及其应用，配以代码示例和不同的图表帮助理解。
# Spark SQL 生成临时表入门指南
## 引言
在大数据处理的世界里，Apache Spark是一个非常强大的工具。Spark SQL是Spark的一个组件，它使得SQL查询在大数据中变得更加简单和高效。生成临时表是使用Spark SQL的一项重要技能，它允许用户在SQL查询中临时存储数据，从而可以便捷地进行多次查询和操作。
在本文中，我将逐步教你如何在Spark中生成临时表，介绍每
前言本文隶属于专栏《Spark异常问题汇总》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见 Spark异常问题汇总正文在处理 Spark 任务时，会使用到 SparkClient 来提交任务。 默认会在 Linux 的 /tmp 目录下产生大量的临时目录(包含有文件)。 正常的运行流程是在执行完任务后，会删除产生的这类临时目录，但是有时会发
转载
2023-08-21 20:40:22
149阅读
createTempViewcreateGlobalTempViewcreateOrReplaceTempViewcreateOrReplaceGlobalTempView创建当前dataframe/dataset对应的临时表(视图)global:
有global：在整个application的生命周期范围内有效
无global：只在当前的SparkSession的生命
转载
2023-06-11 15:35:59
593阅读
首先得cd到SPARK目录下，方便操作文件。读取数据创建RDD：lines=sc.textFlie("README.md")
pythonLines=lines.filter(lambda line: "Python" in line)经过以上操作，在pythonLines这个对象就包含了在README.md这个文件里所有包含有“Python”这个字符的行。 这里要注意的是，RDD存在两种操作，
转载
2024-06-06 05:11:16
216阅读
1、缓冲缓冲的作用：可以在内存中持久化或缓存多个数据集。当持久化某个RDD后,每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中,如果对这个RDD进行重复使用的时候,就不需要重复计算了,可以直接从缓冲中取。缓冲的使用：//persist() 会对当前RDD进行持久化，可以使用参数来设置缓冲的方式，如在内存中、磁盘中、内存加磁盘
pairRdd.persist(pairRdd.persist(Sto
转载
2023-11-28 08:39:18
144阅读
# 使用Java SparkSQL创建临时表的完整指南
在数据分析和处理的世界中，Apache Spark以其强大的分布式计算能力而闻名。而SparkSQL则为我们提供了一种方便的方式，引入SQL查询来处理数据。如果你是一个刚入行的小白，可能会对如何在Spark中创建临时表感到困惑。本文将逐步引导你完成这个过程。
## 整体流程
在开始之前，我们首先来看一下创建临时表的整体流程。下面的表格列
# SparkSQL注册临时表
## 简介
SparkSQL是Apache Spark的一个模块，它提供了用于处理结构化数据的高级API。在使用SparkSQL时，可以将数据集注册为临时表，然后使用类似SQL的语法进行查询和分析。本文将介绍如何使用SparkSQL注册临时表，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装并配置好了Apache Spark。同时，需要导入相
原创
2023-12-08 05:53:45
54阅读
Spark SQL支持通过DataFrame接口操作的多种不同的数据源。DataFrame提供支持统一的接口加载和保存数据源中的数据，包括：结构化数据，Parquet文件，JSON文件，Hive表 ，以及通过JDBC连接外部数据源。与Hive类似的，Spark SQL也可以创建临时表和持久表（即管理表），使用registerTempTable命令创建临时表，使用saveAsTable命令将数据保存
转载
2023-09-14 17:16:43
1052阅读
一、什么是DataSource表 二、DataSource表的优势 三、DataSource表的缺点 四、建DataSource表方法 一、什么是DataSource表Spark除了兼容Hive表之外，还支持datasource表。Spark针对Datasource表做了多项优化，读写性能较Hive表有非常大的提升。二、DataSource表的优势（1）写入文件方面：DataSourc
转载
2023-09-21 08:43:15
436阅读
由于条件限制，只能在虚拟机调试部署宿主机为dell inspiron 14R SE 7420虽然是老掉牙的机器，不过加个SSD再战2年应该问题不大，具体配置 : cpu intel i7 3612QM，内存 8G ddr3 ,硬盘 256SSD + 1T机械OS Windows10 RS4_17134.1虚拟化平台为 VirtualBox 5.2.8集群所有虚拟机均配置为 &
注册：// 创建它的SparkSession对象终止前有效
df.createOrReplaceTempView("tempViewName")
// spark应用程序终止前有效
df.createOrReplaceGlobalTempView("tempViewName")取消注册：spark.catalog.dropTempView("tempViewName")
spark.cata
转载
2023-06-11 15:21:47
338阅读
1 DataFrame编程代码中创建DataFrame//1.先创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("CreateDF").master("local[2]")
.getOrCreate()
//2.通过SparkSession创建DF
val df = spark.read.json("D:/users.j
转载
2023-09-11 21:21:40
383阅读
数据读写当保存数据时,目标文件已经存在的处理方式 保存模式不适用任何锁定,也不是原子操作Save Mode意义SaveMode.ErrorIfExists (默认)抛出一个异常SaveMode.Append将数据追加进去SaveMode.Overwrite将已经存在的数据删除，用新数据进行覆盖SaveMode.Ignore忽略，不做任何操作val df = spark.read.load("pat
转载
2023-09-22 12:37:54
0阅读
SparkSQL引入了一种新的RDD——SchemaRDD，SchemaRDD由行对象（row）以及描述行对象中每列数据类型的schema组成；SchemaRDD很象传统数据库中的表。SchemaRDD可以通过RDD、Parquet文件、JSON文件、或者通过使用hiveql查询hive数据来建立。SchemaRDD除了可以和RDD一样操作外，还
转载
2023-12-25 12:10:55
210阅读
文章目录一、创建 DataFrame1. 三种方式创建2. DataFrame操作二、DataSet1. 利用样例类创建2. 使用基本类型的序列创建 DataSet三、RDD 和DataSet转化1. SparkSQL能够自动将包含有 case 类的 RDD 转换成`DataSet2. DataSet 转换为 RDD四、DataFrame 和 DataSet 转换1. DataFrame 其实是
转载
2023-09-02 10:52:34
125阅读
sparkSql 使用sql来进行操作,简化rdd的开发 DataFrame是一种以rdd为基础的分布式数据集,也就类似于二维表格,只关心数据的含义,提供详细的结构信息 DataSet是分布式数据集
转载
2023-09-25 09:42:41
232阅读
