Querying Large Quantities of Data<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 越快剔除不需要的数据，查询的后续阶段必须处理的数据量就越少，自然查询的效率就越高，这听起来显而易见。集合操作符（set operat
原文链接:https://blog.csdn.net/Myx74270512/article/details/128649850
第1章 Spark SQL概述
1.1什么是Spark SQL
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：==DataFrame和DataSet==，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。
它是将Hive SQL转换成MapRedu
转载
2023-09-09 10:46:50
168阅读
点赞
1评论
大数据之sparkSQL
原创
2022-01-12 15:49:09
81阅读
官网http://spark.apache.org/docs/1.6.2/sql-programming-guide.html
val sc: SparkContext // An existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
val df = sqlContext.read.jso
转载
2019-06-12 19:45:00
174阅读
2评论
1 Spark概述1.1 什么是Spark1、定义 Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。 2、历史 2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，项目采用Scala编写。 2010年开源; 2013年6月成为Apache孵化项目 2014年2月成为Apache顶级项目。1.2 Spark内置模块Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错
转载
2023-10-18 21:18:11
109阅读
# 用Shell调用SparkSQL加工数据的指导
在大数据处理的工作流程中，利用Shell脚本调用SparkSQL是一种常见的方法。下面我将向你详细介绍整个流程，包括每一步所需的代码和它们的解释。
## 整体流程
| 步骤 | 操作 | 说明 |
| ---- | ---------- | -----------------------
原创
2024-10-25 06:27:39
67阅读
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。同时，建议学习一下scala语言，主要基于两点：1. Spark是scala语言编写的，要想学好Spark必须研读分析它的源码，当然其他技术也不例外；2. 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便、简洁、开发效率更高（后续我会
转载
2024-06-21 16:13:09
46阅读
# Spark SQL 中的 GroupBy 操作效率分析
## 引言
在大数据处理场景中，我们常常需要对大量数据进行分组统计。Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，Spark SQL 允许通过 SQL 查询对 DataFrame 和 Dataset 进行分析。在我们进行数据分组（`groupBy`）时，效率往往是一个重要的考量因素。本文将探讨 Spark SQL 中的 `gr
文章目录一、组件版本二、问题描述三、问题分析四、解决办法 一、组件版本组件版本Hadoop3.0.0+cdh6.1.1Hive2.1.1+cdh6.1.1spark2.4.0+cdh6.1.1二、问题描述在 Spark 向 Hive分区表 写入数据时，抛出异常如下：org.apache.spark.SparkException: Requested partitioning does not ma
转载
2024-09-07 09:03:29
206阅读
1. 安装mysql
2. 上传、解压、重命名
2.1. 上传
在随便一台有hadoop环境的机器上上传安装文件
su - hadoop
rz –y
2.2. 解压
解压缩：apache-hive-1.0.1-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-hive-1.0.1-bin.tar.gz
2.3. 重命名
mv apache-hive-1.0.1-bin hive
转载
2019-06-13 14:05:00
96阅读
2评论
1上传jar
2 加载驱动包
[root@mini1 bin]# ./spark-shell --master spark://mini1:7077 --jars mysql-connector-java-5.1.32.jar --driver-class-path mysql-connector-java-5.1.32.jar
create table dept(
dep
转载
2019-06-13 00:04:00
140阅读
2评论
、Scala开发IDE：IDEA和Eclipse。
开发系统：一般推荐Windows7 64位。
Eclipse开发
开发第一个Scala程序
第一步：修改依赖的Scala版本为Scala 2.10.x
Scala Library container: 2.10.6
第二步：
# 用 Shell 执行 Spark SQL 脚本的完整指南
随着大数据技术的迅猛发展，Apache Spark已经成为处理大数据的首选工具之一。Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的组件，它支持多种数据来源，并提供了SQL查询的能力。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Shell命令来执行Spark SQL脚本，讲解其基本原理，并提供代码示例。
## 1. 什么是Spark SQL
原创
2024-09-24 05:41:29
61阅读
# 如何在shell中执行SparkSQL
## 操作流程
下面是实现"shell执行SparkSQL"的操作流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 启动Spark Shell |
| 步骤二 | 创建SparkSession |
| 步骤三 | 执行SparkSQL语句 |
| 步骤四 | 关闭SparkSession |
## 操作指引
#
原创
2024-05-08 03:58:04
96阅读
目录一、SparkSession 与 DataFrame、Dataset二、Spark Sql 解析1. 整体概览2. sql 语法解析关键对象三、Spark LogicalPlan（逻辑计划）1. 整体概述2. LogicalPlan 类结构体系3. Analyzed LogicalPlan 生成 一、SparkSession 与 DataFrame、Dataset1. 要
转载
2023-11-14 05:59:04
68阅读
一、Spark简介1、Spark概述 Spark：由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 三大分布式计算系统开源项目：Hadoop、Spark、Storm。 Spark的特点： （1）运行速度块：使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算。 （2）容易使用：支持使用scala、Java、python和R语
转载
2023-08-04 17:47:55
269阅读
一、cut 切割cut.txt的第一列 切割cut.txt的第二、三列 从cut.txt中切割出guan 先是用cut获取cut.txt的内容，然后使用管道符交给grep,获取guan这一行，然后再使用管道符获取第一列。 选取系统PATH变量值，第2个“：”开始后的所有路径： 这就表示先获取到系统变 ...
转载
2021-10-13 21:47:00
182阅读
2评论
一、Spark是什么？快速且通用的集群计算平台二、Spark的特点：快速：Spark扩充流行的Mapreduce计算模型，是基于内存的计算通用：Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能，批处理、迭代式计算、交互查询和流处理等，降低了维护成本高度开放：Spark提供Python、Java、Scala、SQL的API和丰富的内置库，Spark和其它的大数据工作整合得很好，包括hadoop、Kaf
转载
2023-08-30 11:02:16
258阅读
一、 shell的变量分为两种，一种是系统变量，一种是用户自定义变量。 $这个符号就表示要输出一个变量，后面的PATH没有定义就可以直接使用，说明它是系统变量。输出结果为： 要查看shell中的所有变量，用set. 二、shell变量的定义 定义变量：变量名=值 撤销变量：unset 变量名 声明静 ...
转载
2021-10-11 15:55:00
745阅读
2评论
一、shell是什么 shell是一个命令行解释器，它为用户提供一个向linux内核发送请求以便运行程序的界面系统级程序，用户可以用shell来启动、挂起、停止甚至是编写一些程序。 二、shell脚本的执行 使用xshell来进行远成链接。 新建了一个shell的文件夹，并且创建了一个以.sh为后缀 ...
转载
2021-10-10 17:19:00
1320阅读
2评论
