Spark Sql 和 Spark HiveSql 的隐式转换import问题

最新推荐文章于 2024-06-19 15:43:28 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-19 15:43:28 发布 · 1.9k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文分享了在Spark中集成Hive的具体实践，通过代码示例详细展示了如何使用HiveContext进行数据操作，为初次接触Spark与Hive集成的开发者提供了一条清晰的学习路径。

刚开始以为需要导包，在网上找了一顿也没找到，偶然在书中找到答案，话不多说，直接上代码

import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
val hsql = new HiveContext(sc)

import hsql.implicits._

 

sql和hive同理

导的是自己创建的对象hsql的一个东西

真是愁死了我滴乖乖

 

Spark基础学习笔记27：Spark SQL数据源 - Hive表
howard2005的专栏
05-12 1340
利用Spark SQL读取和写入Hive表
spark-sql优化，隐式转换造成join倾斜
qq_41933542的博客
08-19 457
简化的优化前sql示例： select *** from a left join b on a.orderid=b.orderid left join c on a.orderid=c.orderid left join d on a.orderid=d.orderid ; 优化前日志记录：运行时长2-3h。 InsertIntoHiveTable: Partition `dw**`.`edw_**_detail` {d=2021-08-19} stats: [numFil
Spark隐式转换
ifeng
05-25 2891
文章目录一. 生产问题背景二. 隐式转换开荒2.1 隐式转换函数 参数RichFile2.2 隐式类2.3 隐式解析机制三.回归主题 一. 生产问题背景 如上就是此blog产生的背景， Spark SQL 中， DF.select() select 报错 不能导入 spark sql Cannot resolve overloaded method 'select' 咨询大佬后，隐式转换的原因 ,导入Spark的隐式转换后即可 import spark.implicits._ 二. 隐式转换开
Spark SQL 学习总结
qq_40905284的博客
03-03 1016
Spark SQL学习笔记总结
21 ，用户自定义函数 ：udf ，udaf ，udtf ( 炸裂 ) ，导入 spark 隐式转换
孙砚秋的博客
08-20 1243
1 ，准备条件 ： 准备一张表 package day05_sparkSql import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} object UdfTest { def main(args: Array[String]): Unit = { // spark 上下文 val spark: Spa...
11 ，spark sql ： 大量练习 ，df API ，sql ，DS ，引入隐式转换 ，Int 类型
孙砚秋的博客
10-05 454
1 ，df API ： package com.sparkSql import java.io.FileInputStream import java.util.Properties import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types._ i...
Spark SQL基本使用以及整合Hive
m0_69822077的博客
06-17 1446
​ Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark组件。所谓结构化数据，是指具有Schema信息的数据，例如JSON、Parquet、Avro、CSV格式的数据。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL提供了对结构化数据的查询和计算接口。将SQL查询与Spark应用程序无缝组合​ Spark SQL允许使用SQL或熟悉的API在Spark程序中查询结构化数据。
Spark SQL整合Hive
m0_71010347的博客
06-19 1016
Hive可以将SQL语句转化为MapReduce（或Apache Spark、Apache Tez）任务执行，大大降低了Hadoop的使用门槛，减少了开发MapReduce程序的时间成本。与Hive不同的是，Hive的执行引擎为MapReduce，而Spark SQL的执行引擎为Spark RDD。​ 在IDEA中编写Spark SQL操作Hive的应用程序，然后将编写好的应用程序打包为JAR，提交到Spark集群中运行，即可对Hive进行数据的读写与分析。打包程序，然后提交到Spark集群。
Spark SQL数据源 - Hive表
IT深耕十余载，大道之简
06-01 1370
Spark SQL对Hive的支持非常强大，可以直接读取和写入Hive表中的数据。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库，它提供了SQL接口来查询和管理存储在HDFS或其他Hadoop兼容存储系统中的数据。
Spark学习笔记5-隐式转换，隐式参数，隐式类
Xianming的专栏
02-02 2789
1. 隐式转换，隐式参数，隐式类scala中隐式转换，隐式参数，隐式类用到的标志符是implicit。1.1隐式转换scala> class Person(val name: String) defined class Personscala> class Engineer(val name: String, val salary: Double){ | def code = printl
从Hive平滑过渡到Spark SQL
m0_56525833的博客
10-24 1084
从hive过渡到SparkSQL
【Spark SQL】数据类型转换和保留小数
HR的博客
01-08 6525
数据类型转换和保留小数 数据展示 数据类型转换 //创建环境 val spark = SparkSession.builder() .master("local[6]") .appName("test") .getOrCreate() //隐式转换 import spark.implicits._ //读取数据 val sourceDF = spark.read .option("header", true)
Hive 转换数据类型后导入表
妙妙的博客
11-23 1581
Hive 的内置数据类型可以分为两大类：基础数据类型和复杂数据类型。其中基础数据类型包括 tinyint，smallint，int，bigint，boolean，float，double，string，binary，timestamp，decimal，char，varchar，date 复杂类型包括array，map，struct，union，这些复杂类型是由基础类型组成的。 而hive数据类型
Spark Sql知识点总结
serendipity
09-08 628
一、Spark SQL概述 1.1 Spark SQL是什么？ 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。 之前学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。之后有Spark SQL，它是使用Hive解析sql生成AST语法树，将其后的逻辑计划生成、优化、物理计
Spark之【SparkSQL编程】系列(No4)——《IDEA创建SparkSQL程序》
大数据梦想家
03-07 8489
        在之前的博客SparkSQL系列中，已经大致为大家介绍了DataFrame,DataSet的概念以及它们之间与RDD之间的互转的操作描述。本篇博客，为大家带来的是关于如何在IDEA上创建SparkSQL程序，并实现数据查询与(DataFrame,DataSet,RDD)互相转换的功能! ...
SparkSQL篇
qq_59336423的博客
07-03 1100
数据的加载和保存通用的加载和保存方式SparkSQL 提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的 API，根据不同的参数读取和保存不同格式的数据，SparkSQL 默认读取和保存的文件格式 为 parquet1) 加载数据spark.read.load 是加载数据的通用方法 如果读取不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定➢ format("…")：指定加载的数据类型，括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"。 ➢ load("
Spark Structured API基本使用
mxk4869的博客
07-14 608
Spark Structured API基本使用
Spark SQL中的DataFrame
qq_45973211的博客
08-29 1886
Dataframe，分布式的大表，一个分布式数据容器；包含列的schema（名称，属性）
Spark中的三种隐式转换
Yang_1103002408的博客
10-22 3650
1.使用SparkSQL中toDF时 2.Spark整合Kudu,创建Kudu对象时 3.Spark中一些Scala类型转Java类型时(.asjava的隐式转换)
HIVE SQL 和 Spark SQL
最新发布
10-15
### 对比 - **计算基础**：Spark SQL基于内存，而Hive SQL基于磁盘计算。内存计算使得Spark SQL在处理数据时速度更快，尤其是对于迭代计算和交互式查询；磁盘计算的Hive SQL在处理大规模数据时，受限于磁盘I/O速度，性能相对较低[^4]。 - **元数据管理**：Spark SQL没有自身的元数据管理，Hive SQL使用metastore进行元数据管理。这意味着Hive SQL可以更好地管理和维护数据的元信息，方便数据的组织和查询；而Spark SQL在使用时可能需要依赖外部的元数据管理系统[^4]。 - **底层处理机制**：Spark SQL底层是RDD（弹性分布式数据集），RDD是一种分布式内存抽象，支持高效的容错和并行计算；Hive SQL底层是MapReduce，MapReduce是一种批处理计算模型，适用于大规模数据的分布式处理，但在处理迭代计算和交互式查询时效率较低[^4]。 - **编程方式**：Spark SQL既可以写SQL也可以写代码，这为开发人员提供了更多的灵活性，可以根据具体需求选择合适的编程方式；而Hive只能写SQL，相对来说编程方式较为单一[^4]。 ### 特点 - **Hive SQL**：Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它允许用户使用类SQL语句对存储在Hadoop文件系统中的数据进行查询和分析。Hive将SQL语句转换为MapReduce任务，从而可以利用Hadoop的分布式计算能力处理大规模数据。其优点是与Hadoop生态系统集成度高，适合处理大规模数据的批处理任务；缺点是查询性能相对较低，尤其是对于复杂查询和交互式查询[^1]。 - **Spark SQL**：Spark是一个快速通用的集群计算系统，Spark SQL是Spark中的一个模块，用于处理结构化数据。Spark SQL提供了一种将SQL查询与Spark的编程接口（如Java、Scala、Python）相结合的方式。其优点是基于内存计算，查询速度快，支持交互式查询和迭代计算；缺点是对内存要求较高，在处理大规模数据时，可能需要较大的内存资源[^1][3][4]。 ### 使用场景 - **Hive SQL**：适合处理大规模数据的批处理任务，如数据仓库的ETL（抽取、转换、加载）过程、离线数据分析等。由于Hive SQL基于磁盘计算，对于数据量非常大且对查询实时性要求不高的场景，Hive SQL是一个不错的选择[^1][4]。 - **Spark SQL**：适用于对查询性能要求较高的场景，如交互式查询、实时数据分析、机器学习等。Spark SQL的内存计算特性使得它能够快速响应用户的查询请求，提高数据分析的效率。此外，Spark SQL还支持与其他Spark组件（如Spark MLlib、Spark Streaming）集成，方便进行数据挖掘和机器学习等任务[^3][4]。 ### 代码示例 以下是一个简单的Spark SQL代码示例，展示如何使用Spark SQL进行数据查询： ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Spark SQL Example") \ .getOrCreate() # 读取数据 data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)] columns = ["Name", "Age"] df = spark.createDataFrame(data, columns) # 创建临时视图 df.createOrReplaceTempView("people") # 执行SQL查询 result = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE Age > 28") # 显示查询结果 result.show() # 停止SparkSession spark.stop() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值