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
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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

 

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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
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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
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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。
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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
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HIVE SQL 和 Spark SQL
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### 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() ```
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