对于熟悉Scala开发的人来说，对于spark-sql的使用，直接jar包中写入代码处理就能轻松实现动态语句的执行。
但是对于我，不打算学习Scala和Java语言，但是又想定时执行时间推延的周期、定时任务，该肿么办？

一 Spark-SQL 是什么

1: Spark-SQL参见参数

spark sql 架构 spark-sql -f_sql


\

  • -d
    ：–define <key=value> 定义键值对
    ：–database 定义使用的数据库
  • -e : 是运行sql语句，适用于简单的sql
  • -f :是运行sql文件，适用于复杂的sql语句
  • –hiveconf <property=value> 可以替换hive sql中的变量，实现动态参数 – hivevar <key=value> 用户自定义变量
  • -i : 初始化的SQL文件
  • -S :Silent mode 模式 (静音交付模式)
  • -v :Verbose mode 模式（输出详细的信息）

二 Spark-SQL 调试的各种方式

1. local 模式

spark-sql -e "
use src;
select * from src_acadsoc_com_acc_coupon limit 10; "

2. hiveconf 用法，用于传递参数

备注：2个的不可以

spark-sql --hiveconf table=src_acadsoc_com_acc_coupon -e "
use src;
select id from ${table} limit 10; "

##3. hivevar用法
备注：2个的不可以

spark-sql --hivevar table=src_acadsoc_com_acc_coupon -e "
use src;
select * from ${table} limit 10;"

##4. Spark-SQL ON YARN clinet 模式

  • 例子一
spark-sql --master yarn --executor-memory 1G -e "
use src;
select * from src_acadsoc_com_acc_coupon limit 10; "
  • 例子二
spark-sql --master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 1G \
--executor-memory 1G \
--num-executors 2 \
--executor-cores 2 \
-e "
use src;
select * from src_acadsoc_com_acc_coupon limit 10; "
  • 例子三 define 定义配置信息
spark-sql --master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 4G \
--executor-memory 1G \
--num-executors 4 \
--executor-cores 2 \
--define spark.sql.shuffle.partitions=100 \
-e "
use spark_ods;
select count(*) from (
select a.uid from spark_ods_base_acadsoc_com_cn_uc_user_day a
join 
spark_ods_base_acadsoc_com_cn_uc_user_day b
join 
spark_ods_base_acadsoc_com_cn_uc_user_day c
where a.uid=b.uid and a.uid=c.uid)
c
; "