背景 数据处理平台从oracle迁移到hadoop平台后，原有的数据处理过程需要改写为sparkSql。由于sparkSql执行环境和数据的不确定，经常有资源竞争导致处理过程意外停止，数据倾斜导致任务执行失败。 为减少出错概率，需要对sparkSql进行规范与优化。 转换 exist 转换 为 left sime join，lef
RDD、DataFrame、Dataset的区别 在RDD中，可以知道每个元素的具体类型，可以说将每一个用户数据封装为Person类型，RDD每个元素都是Person类型 DataFrame spark2.0已弃用，DF中每一行数据的包装类型是不允许被自定义的，统一为ROW类型 Dataset是强类型数据，在数据插入之前就可以越低存入的对
Hive查询流程及原理 执行HQL时，先到MySQL元数据库中查找描述信息，然后解析HQL并根据描述信息生成MR任务 Hive将SQL转成MapReduce执行速度慢 使用SparkSQL整合Hive其实就是让SparkSQL去加载Hive 的元数据库，然后通过SparkSQL执行引擎去操作Hive表内的数据 所以首先需要开启Hi
1、桥接+子查询+交叉连接 select p.project_name as project_name from ods_pms_t_project_work_1217 w left join ods_pms_t_project_user_1217 u on w.user_id = u.id and w.work_hour > 0 left join ( select t1.project_id as projec
问题： 跑本地模式 一直卡在下图最下面日志部分30分钟不动 查看运行日志一直卡在 箭头处不动，没有任何报错。 因为处理逻辑只是简单的sparksql两个表left join， union， having等简单的函数操作。 测试环境 数据仅有3w条。 虽然将程序打包到集群，但还是跑的local模式， 下面
什么是sparksql 它是RDD与sql语句的结构体。RDD在底层提供了分布式的数据访问接口，而sql语句在上层提供了编写程序的方式。它兼具了RDD访问速度快、访问数据量大和sql语句易于开发的双重特点，专门用于访问结构化的数据。sql语句在底层转换成RDD，类似于hql语句在底层转换成mr程序，但是s
首先导入maven依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.1.1</version> </dep
窗口函数的定义引用一个大佬的定义： a window function calculates a return value for every input row of a table based on a group of rows。窗口函数与与其他函数的区别: 普通函数: 作用于每一条记录，计算出一个新列(记录数不变); 聚合函数: 作用于一组记录(全部数据按
前言 在《Spark SQL内核剖析》书中4.3章节，谈到Catalyst体系中生成的抽象语法树的节点都是以Context来结尾，在ANLTR4以及生成的SqlBaseParser解析SQL生成，其源码部分就是语法解析，其生成的抽象语法树的节点都是ParserRuleContext的子类。 提出问题 ANLTR4解析SQL生成抽象
1. SparkSql如何自定义函数 2. 示例：Average 3. 类型安全的自定义函数 1. SparkSql如何自定义函数？ spark中我们定义一个函数，需要继承 UserDefinedAggregateFunction这个抽象类，实现这个抽象类中所定义的方法，这是一个模板设计模式？ 我只要实现抽象类的中方法，具体的所有的计算步
新建包 package com.it19gong.clickproject; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class Acce
撰写本文的目的：对于sparksql，网上有大量的详细文档，本人针对常用的操作进行一个整理，当然有大多数都是从其他地方搬过来的，包括官方文档以及其他网友的一些分享，一来是通过此次整理加强自己的记忆，二来如果有幸帮到某位网友，那是本人莫大的荣幸，先感谢您的阅读，废话不多说，进入正文：
从kudu的官方文档中可以看到spark 如何集成kudu的。从文档中的demo可以看到，kudu表的创建只能调用NOSQL API 来实现，无法通过spark sql直接创建一张kudu表。spark sql查询kudu表也是先注册一张临时表后，才能用sql 语句查询的。 那么有没有方法在spark sql上直接提交一个Create
#income列缺失太多，基本无用了，现在要去掉这一列数据 #thresh=3 表示一行中非NONE的数据少于3个则去除该行 #income列缺失太多，基本无用了，现在要去掉这一列数据 df_miss_no_income = df_miss.select([c for c in df_miss.columns if c != 'income']) df_miss_no_income.show()
sparksql_分析航线数据_DataFrame场景 # Set File Paths # 设置文件路径 读取csv文件 flightPerfFilePath = "/databricks-datasets/flights/departuredelays.csv" airportsFilePath = "/databricks-datasets/flights/airport-codes-na.txt" # 获得起飞延时数据集 加载数
json 数据源 {"name":"Michael","sex":"female"}{"name":"Andy", "age":30,"sex":"male"}{"name":"Justin", "age":19,"sex":"male&q
一、搭建准备环境 在搭建Hive和SparkSql进行整合之前，首先需要搭建完成HDFS和Spark相关环境 这里使用Hive和Spark进行整合的目的主要是： 1、使用Hive对SparkSql中产生的表或者库的元数据进行管理（因为SparkSql没有提供相关的功能，官方提供的是和Hive的整合方案，官方之所以不在独立去开
有了上面四篇文章，再加上一些异常处理、优化，开发基本就没什么问题了。下面我们开始： 一：SparkSql异常处理 读JSON文件异常处理 val sparkSession= SparkSession.builder().master("local").getOrCreate() var df2 = sparkSession.emptyDataFrame
sparkSQL 的由来 我们知道最初的计算框架叫 mapreduce，他的缺点是计算速度慢，还有一个就是代码比较麻烦，所以有了 hive； hive 是把类 sql 的语句转换成 mapreduce，解决了开发难的问题，但是 hive 的底层还是 mapreduce，仍然是慢； spark 也看到了 hive 的优势，以 hive 为中心的一套框架 shark
以前公司用的是spark-core，但是换工作后用的多是spark-sql。最近学习了很多spark-sql，在此做一个有spark经验的sparksql快速入门的教程。 JDK安装包 1.8版本：https://pan.baidu.com/s/1pLW3jyKv3N_FhQ7vvE4U2g SCALA安装包：https://pan.baidu.com/s/17f8AiS2n_g5kiQhxf7XIlAhadoo
IDEA中使用SparkSQL读写Hive 添加依赖 libraryDependencies ++= Seq("org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.2.0", "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.2.0",
一、概述 组件 运行机制 转 SparkSQL – 从0到1认识Catalyst https://blog.csdn.net/qq_36421826/article/details/81988157 深入研究Spark SQL的Catalyst优化器（原创翻译） 更高效 查询优化 优化：把filter提前
本文主要介绍的是外连接查询中的谓词下推规则，这相比内连接中的规则要复杂一些，不过使用简单的表格来进行分析也是可以分析清楚的。 以左外连接查询为例，先总结规矩如下： 接下来对这个表格中的规则进行详细的分析。 1、左表join后条件下推 select a.id, a.value,
5. 导入Java依赖要使用SparkSQL的API，首先要导入Scala，Spark，SparkSQL的依赖：<properties><scala.version>2.11.8</scala.version><hadoop.version>2.7.4</hadoop.version><spark.version>2.0.2</spark.version></properties><dependencie
第2章 执行SparkSQL查询 2.1 命令行查询流程 打开Spark shell 例子：查询大于30岁的用户 创建如下JSON文件，注意JSON的格式： {"name":"Michael"} {"name":"Andy", "age":30}{"name":"Justin", "age":19} 2.2 IDEA创建SparkSQL程序 I
