读取txt.sql

                 //  ReadData 方法
         public   int   ReadData( string  dbpath)
        
{
            
int i = 0;
            StringBuilder sql 
= new StringBuilder();
            
//创建 FileStream 的对象,说白了告诉程序,文件在那里,对文件如何处理,对文件内容采取的处理方式
            FileStream fs = new FileStream(dbpath, FileMode.Open, FileAccess.Read);
            
//仅 对文本 进行 读写操作
            StreamReader sr = new StreamReader(fs);
            
//定位操作点,begin 是一个参考点
            sr.BaseStream.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
            
//读一下,看看文件内有没有内容,为下一步循环 提供判断依据
            
//sr.ReadLine() 这里是 StreamReader的方法 可不是 console 中的~ 
            string str = sr.ReadLine();        
            
//如果 文件有内容 
            while (str != null)
            
{
                sql.Append(str
+" ");
                
//i++;
                
//输出字符串,str 在上面已经定义了 读入一行字符 
                
//--Console.WriteLine("{0}", str);
                
//这里我的理解是 当输出一行后,指针移动到下一行~
                
//下面这句话就是 判断 指针所指这行是否有内容~
                str = sr.ReadLine();
                
//关闭文件,注意顺序,先对文件内部进行关闭,
            }

            k_k kk 
= new k_k();
          i
=  kk.exe_sql(sql.ToString());
            
return i;
        }
 
### Spark SQL 使用方法与示例 Spark SQL 是 Apache Spark 的一个模块,用于处理结构化数据。它提供了编程语言的 API(如 DataFrame 和 Dataset)以及标准的 SQL 查询接口。以下是 Spark SQL 的使用方法和一些示例代码。 #### 1. 配置 Spark SQL 环境 在使用 Spark SQL 之前,需要确保 Spark 环境已经正确配置。例如,Java 环境变量的设置可以通过以下命令完成: ```bash export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_51 ``` 同时,Hadoop 的核心配置文件 `core-site.xml` 和 `hdfs-site.xml` 需要进行相应的调整[^1]。例如: - `core-site.xml` 中定义 HDFS 的默认地址: ```xml <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop001:8020</value> </property> ``` - `hdfs-site.xml` 中设置副本系数为 1: ```xml <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> ``` #### 2. 启动 ThriftServer 并连接 Beeline 为了通过 SQL 查询访问 Spark SQL,可以启动 ThriftServer 并使用 Beeline 客户端连接。启动 ThriftServer 的命令如下: ```bash ./start-thriftserver.sh --master local[2] --jars /usr/local/src/spark/lib/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar ``` 随后,可以通过 Beeline 连接 ThriftServer: ```bash beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 ``` 这一步允许用户通过 SQL 接口查询存储在 Spark 中的数据[^3]。 #### 3. 示例代码:DataFrame API Spark SQL 提供了 DataFrame API,用于简化结构化数据的操作。以下是一个简单的示例,展示如何读取 CSV 文件并执行基本的查询操作: ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建 SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("example") \ .getOrCreate() # 读取 CSV 文件 df = spark.read.csv("/path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True) # 打印 DataFrame 的前几行 df.show() # 执行 SQL 查询 df.createOrReplaceTempView("table_name") result = spark.sql("SELECT * FROM table_name WHERE column_name > 10") result.show() ``` #### 4. 示例代码:自定义扩展 Spark SQL 支持多种扩展,包括 Analyzer Rules、Optimizer Rules 和 Customized Parser 等。以下是一个简单的自定义解析器示例[^4]: ```scala import org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParserInterface import org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan class CustomParser extends ParserInterface { override def parsePlan(sqlText: String): LogicalPlan = { // 自定义逻辑 println(s"Parsing custom SQL: $sqlText") null // 返回自定义逻辑计划 } } // 注册自定义解析器 val customParser = new CustomParser() spark.sessionState.conf.setConfString("spark.sql.parser.impl", "CustomParser") ``` #### 5. 示例代码:WordCount 以下是一个经典的 WordCount 示例,展示如何使用 Spark SQL 处理文本数据: ```bash hadoop jar /home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar wordcount /input/wc/hello.txt /output/wc/ ``` 上述命令将输入文件 `hello.txt` 中的单词进行统计,并将结果保存到 `/output/wc/` 目录中[^2]。 --- ###
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