# 教你实现 Spark SQL
Spark SQL 是 Apache Spark 的一个模块，它提供了对大数据的结构化查询能力。对于刚入行的小白来说，掌握 Spark SQL 是提升数据处理能力的重要一步。本文将为你详细讲解如何实现 Spark SQL，包含具体的步骤、代码以及解释。
## 流程概览
实现 Spark SQL 的流程可以简略的表示如下表格：
| 步骤 | 描述
Spark SQL简介Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame的编程抽象，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
原创
2022-05-26 00:46:30
179阅读
1 ...
转载
2021-09-29 16:52:00
1026阅读
2评论
# 使用 Spark SQL 创建表的完整指南
在大数据处理框架中，Apache Spark 是一个广泛使用的工具，而 Spark SQL 则为处理结构化数据提供了强大的能力。在本篇文章中，我们将介绍如何在 Spark SQL 中创建表，并且将这一过程分解为几个简单的步骤。
## 1. 流程概述
在开始之前，我们需要了解在 Spark SQL 中创建表的基本流程。以下是创建表的主要步骤概述：
创建dataframe的几种方式：DataFrame也是一个分布式数据容器。与RDD类似，然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还掌握数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。从API易用性的角度上 看， DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加
# 实现spark_sql collect_set struct的步骤
本文将详细介绍如何在Spark SQL中使用collect_set函数来对结构体（struct）类型进行操作。首先，我们需要明确整个流程，并展示每个步骤需要做什么。然后，我们将提供相应的代码示例，并对每行代码进行注释说明。
## 整体流程
下面是实现"spark_sql collect_set struct"的整体流程表
原创
2023-09-15 11:07:45
170阅读
DataSetDataFrame1.3 SparkSQL特点1.3.1 易整合无缝的整合了SQL查询和Spark编程1.3.2 统一的数据访问使用相同的方式连接不同的数据源1.3.3 兼容Hive在已有的仓库上直接运行SQL或者HiveQL1.3.4 标准数据连接通过JDBC或者ODBC来连接1.4 DataFrame是什么在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数
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
IDEA+Maven配置Mybatis——第一个Mybatis程序Mybatis是一个数据持久层框架，通过配置文件或者注解的方式代替了繁琐的JDBC代码将sql和代码分离，提高了可维护性；支持编写动态sql…1、在maven仓库中找到Mybatis的依赖并添加到项目依赖中maven仓库地址：https://mvnrepository.com/<dependency>
<g
1.日期差DATEDIFF(a.recordDate,b.recordDate) a-b
或
TIMESTAMPDIFF
TIMESTAMPDIFF能干什么，可以计算相差天数、小时、分钟和秒，相比于datediff函数要灵活很多。
格式是时间小的前，时间大的放在后面。 计算相差天数：
select w1.Id
from Weather as w1, Weather as w2
where TIM
之前已经对spark core做了较为深入的解读，在如今SQL大行其道的背景下，spark中的SQL不仅在离线batch处理中使用广泛，structured streamming的实现也严重依赖spark SQL。因此，接下来，会对spark SQL做一个较为深入的了解。本文首先介绍一下spark sql的整体流程，然后对这个流程之中涉及到的第一个步骤：SQL语法解析部分做一下较为深入
一、UDF package com.zgm.sc.day14
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* 用udf实现字符串拼接
*/
object UDFDemo1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.
Spark SQL一、Spark SQL基础 1、Spark SQL简介Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。http://spark.apache.org/sql/为什么要学习Spark SQL？我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了
转载
2023-06-19 14:49:40
426阅读
spark的定位是是替换掉hive和storm，企业里面hive百分之八十的命令都是通过hive－cli命令来调的，sparksql的作用等同于hive－cli。hive－cli是跑在mapreduce，sparksql是运行在spark上，通过sparksql --help可以看cli，比如指定内存，核数，以及执行cli的命令，他是完全仿造hive的。
转载
2023-06-02 10:46:27
457阅读
一、DataFrame的两种编程风格DSL语法风格
DSL称之为：领域特定语言其实就是指DataFrame的特有APIDSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data比如：df.where().limit()SQL语法风格
SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据比如：spark.sql(“SELECT * FROM xxx)二、DSL风格show方法：功能：展示Da
转载
2023-09-06 14:23:32
160阅读
一、SparkSQL简介1、简介Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将
转载
2023-08-08 15:28:50
120阅读
Druid是Apache 下开源的一款存储与计算一体的olap查询引擎，spark则是纯计算引擎。Druid的数据存储在历史节点，通过broker节点查询，整体的查询流程是两阶段的聚合。数据分布在多个历史节点，查询时，第一阶段在各个历史节点并行计算，第二阶段，多个历史节点的数据汇聚到broker节点，做最后的聚合结算。架构上，broker存在单点瓶颈的风险。通常的意义的聚合，例如sum，max，m
XY个人记SparkSQL的函数HIve支持的函数，SparkSQL基本都是支持的，SparkSQL支持两种自定义函数，分别是：UDF和UDAF，两种函数都是通过SparkSession的udf属性进行函数的注册使用的；SparkSQL不支持UDTF函数的 自定义使用。☆ UDF：一条数据输入，一条数据输出，一对一的函数，即普通函数☆ UDAF：多条数据输入，一条数据输出，多对一的函数，即聚合函数
转载
2023-09-08 09:28:33
112阅读
SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时，SparkSQL存在易用性较差的问题，导致难满足日常的业务开发需求。本文将详细解读，如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门槛降低。前言Spark 组件由于其较好的容错与故障恢复机制，在企业的长时作业中使用的非常广泛，而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。相比直接使用编程式的方式操作S
转载
2023-09-03 11:34:14
70阅读
简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系一、关于Spark简介在Hadoop的整个生态系统中，Spark和MapReduce在同一个层级，即主要解决分布式计算框架的问题。架构Spark的架构如下图所示，主要包含四大组件：Driver、Master、Worker和Executor。Spark特点Spark可以部署在YARN上Spark原生支持对HDFS文件系统的访问使用Sc
转载
2023-08-21 19:56:21
131阅读
