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SpArk SQL 到底怎么搭建起来

把Spark二进制包下载并解压到某一台*nux的机器上,这段代码中‘/Users/jilu/Downloads/’这段换成你自己的路径,这就是单 机执行SparkSQL的代码,在这个程序中,我已经创建好sqlContext了,以后的部分就是SparkSQL教程了。这是我更新完1.3版之后新...

把Spark二进制包下载并解压到某一台*nux的机器上,这段代码中‘/Users/jilu/Downloads/’这段换成你自己的路径,这就是单 机执行SparkSQL的代码,在这个程序中,我已经创建好sqlContext了,以后的部分就是SparkSQL教程了。这是我更新完1.3版之后新...

1、spark1.0的包编译时指定支持hive: ./make-distribution.sh --hadoop 2.3.0-cdh5.0.0 --with-yarn --with-hive --tgz 2、安装完spark1.0; 3、安装与hadoop对应的CDH版本的hive; Spark SQL 支持Hive案例: 1、将hive-site.xml配置文件拷贝到...

可以用notebook,需要安装一个livy server作为spark sql server,在notebook上支持hive,spark,R等 在这上面使用spark的话,跟后台通过spark调命令行差不多 可以去其官网看一下例子。

创建 SQLContext Spark SQL 中所有相关功能的入口点是 SQLContext 类或者它的子类, 创建一个 SQLContext 的所有需要仅仅是一个 SparkContext。 使用 Scala 创建方式如下: val sc: SparkContext // An existing SparkContext. val sqlContext =...

可以用notebook,需要安装一个livy server作为spark sql server,在notebook上支持hive,spark,R等 在这上面使用spark的话,跟后台通过spark调命令行差不多

前面已经有篇文章介绍如何编译包含hive的spark-assembly.jar了,不清楚的可以翻看一下前面的文章。 cloudera manager装好的spark,直接执行spark-shell进入命令行后,写入如下语句: val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...

val rdd = ... //需要一个rdd val dataframe = ssc.createDataFrame(rdd) //将rdd作为一个dataframe dataframe.registerTempTable("rdd") // 用 dataframe 注册一个临时表 sqlcontext.sql("select * from rdd") //查找rdd中所有的数据

Spark SQL解决了这两个问题。 第一,Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe。也就是说,从HQL被解析成抽象语法树(AST)起,就全部由Spark SQL接管了。执行计划生成和优化都由Catalyst负责。借助Scala的模式匹配...

优化过程中常用到方法 查看查询的整个运行计划 scala>query.queryExecution 查看查询的Unresolved LogicalPlan scala>query.queryExecution.logical 查看查询的Analyzed LogicalPlan scala>query.queryExecution.analyzed 查看优化后的LogicalPl...

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