目录SQLContext1.初始化SparkContext命令2.创建SQLContext命令：（1）Spark中使用toDF函数创建DataFrame（2）创建Case Class（3）使用选择（select）方法（4）过滤器(filter)方法（5）分组(groupby)方法（6）将DataFrame数据存储在表中（7）表上传递sql查询 显示记录 
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2023-08-10 09:10:45
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DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。1、Python 与RDD之间的通信每当使用RDD执行PySpark程序时，潜在地需要巨大的开销来执行作业。如下图所示，在PySpark驱动器中，Spark Context通过Py4j启动一个使用JavaSparkContext的JVM。所有的RDD转换最初都映射到Java中的PythonRDD对象。
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2024-02-22 13:28:56
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是什么 SparkSql 是Spark提供的 高级模块，用于处理结构化数据，开发人员可以使用HiveQL 和SQL语言 实现基于RDD的大数据分析， 底层基于RDD进行操作，是一种特殊的RDD，DataFrameRDD类型 1. 将SQL查询与Spark无缝混合，可以使用SQL或者Da
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2023-08-10 20:44:14
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# 使用Spark SQL进行CLI操作的指南
在大数据处理中，Spark非常流行，特别是它的Spark SQL模块，能够方便地处理结构化数据。对于刚入行的小白来说，理解和使用Spark SQL的CLI（命令行界面）操作是非常重要的。本文将指导你如何在Spark SQL中进行CLI操作，包括每一步需要做的事情及相关代码示例。
## 整体流程
以下是使用Spark SQL进行CLI操作的步骤：
1、背景集群有一个spark sql的任务，每天需要跑38561秒，噢，来计算一下38561/60/60 这就是10.7个小时呀，就是下面那这种样子：2、排查过程2.1 查看任务日志发现第9个job跑了10.4h，那一定就是这个job有问题了，点进去继续看Stage_id为23的运行了10.4h，其它的只用不到2min，点进去继续看按照Task Time倒序排列，发现有个服务器运行了10.4h，并
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2023-08-01 15:04:00
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引语： 本篇博客主要介绍了Spark SQL中的filter过滤数据、去重、集合等基本操作，以及一些常用日期函数，随机函数，字符串操作等函数的使用，并列编写了示例代码，同时还给出了代码当中用到的一些数据，放在最文章最后。
SparkSQL简介 Spark SQL是Spark生态系统中非常重要
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2023-09-05 22:47:25
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spark连接mysql（打jar包方式）package wujiadong_sparkSQL
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* Created by Administrator
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2024-03-04 08:22:14
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RDD是spark抽象的基石，可以说整个spark编程就是对RDD进行的操作
RDD是弹性的
分布式数据集，它是
只读的，
可分区的，这个数据集的全部或者部分数据可以缓存在内存中，在多次计算间重用。所谓的弹性意思是：
内存不够时可以与磁盘进行交换。这是RDD另一个特性：内存计算。就是将数据保存到内存中，同时为了
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2024-06-17 14:30:40
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首先添加依赖<dependency>
<groupId>com.redislabs</groupId>
<artifactId>spark-redis_2.11</artifactId>
<version>2.4.2</version>
</dependency&g
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2023-06-11 15:03:44
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# Spark SQL 执行 Insert 操作
## 概述
在 Spark SQL 中，我们可以使用 INSERT INTO 语句向表中插入数据。Spark SQL 提供了两种方式来执行 INSERT 操作：通过 DataFrame 或者通过 SQL 语句。
对于大规模的数据插入操作，Spark SQL 提供了高效的批处理插入方式，可以快速地将数据写入目标表中。本文将详细介绍如何使用 Sp
原创
2023-08-22 07:17:57
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一、安装Spark1.检查基础环境启动hdfs查看进程 查看hadoop和jdk环境 2.下载spark 3.配置环境变量 4.启动spark 5.试运行python代码
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2023-06-26 11:14:11
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1. 获取SparkSessionspark = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() 2. 获取SparkContext 1. 获取sparkSession： se = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrC
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2024-06-20 05:27:49
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# Python 操作 Spark：快速入门与代码示例
Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，尤其适用于大数据的分析与处理。Spark 提供了多个编程接口，其中以 Python 联系最为密切，这就是我们常说的 PySpark。本文将从基本原理入手，逐步介绍如何使用 Python 操作 Spark，同时通过一些代码示例，帮助读者更好地掌握这一技术。
## 什么是 Spark？
Apach
原创
2024-10-06 03:57:10
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spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive，读取hive的表数据，然后在spark引擎中进行sql统计分析，从而，通过spark sql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践。配置步骤如下： 1、启动hive的元数据服务 [root@master apache-hive-1.2.2-
原创
2021-07-31 15:43:55
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## Python Spark SQL科普
Spark SQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的模块，它允许开发者使用SQL或DataFrame API来处理数据。Python是一种流行的编程语言，开发者可以使用Python来编写Spark SQL代码。本文将介绍如何使用Python和Spark SQL来处理数据，并提供一些示例代码。
### Spark SQL基础概念
在使用
原创
2024-02-26 07:11:17
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【时间】2021.12.01【题目】【Spark入门（3）】SparkSQL基础目录一、引言二、一些重点图1、RDD与DataFrame2、RDD、DF、DS三者的相互转换3、SparkSQL核心编程例子4、一个UDAF的例子（实现计算平均年龄）三、思维导图
一、引言本文是课程尚硅谷大数据Spark教程的SparkSQL基础部分的思维导图。SparkSQL主要是通过sql
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2023-08-31 09:48:18
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这里写自定义目录标题合并文件乱码问题saveTextFile的压缩问题python只能读本地文件 最近遇到了要把spark中的数据拿到python中进行再处理的过程。 常规操作是df.write.format(“csv”).mode(“overwrite”).save("./test.csv")或者是rdd.saveAsTextFile("./test.text")本来以为常规的保存之后，就能够
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2023-09-15 22:33:57
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1、创建Dataset2、实现反射机制推断schema3、编程方式定义Schema4、spark操作mysql数据库5、spark操作Hive数据出现bug1bug2mysql表的创建、插入等操作hive1
原创
2022-05-09 21:00:22
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spark sql加载json文件_常用操作附带官网代码#方法2需要复制这三行import findsparkfindspark.init()import pyspark from __future__ import print_function# $example on:init_session$from pyspark.sql import SparkSession# $e...
原创
2022-07-18 14:57:17
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title: Spark SQL JOIN操作date: 2021-05-08 15:53:21tags:
Spark
本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图.
一、数据准备
本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下：
原创
2021-07-02 11:17:38
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