Spark SQL

博客介绍了SQL用于数据统计分析,提及关系型数据库云化到Hadoop。列举了支持SQL的大数据框架,如Hive、Presto等。重点介绍了Spark SQL,包括其特点、使用方法、整合hive的操作、报错解决办法,还探讨了使用spark时hdfs的启动情况及外部数据源访问等内容。

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为什么需要SQL?

SQL用于数据统计分析,关系型数据库存储的数量有限制。
云化: 关系型数据库 =》 Hadoop UDF支持原有关系型数据库内置的函数
简单易用,无门槛转行

支持sql的大数据框架:

  • Hive: MapReduce/Tez/Spark 原理:hive把SQL 转成了对应的底层作业,不用管转换过程
  • Presto:京东用的
  • Impala:为了解决hive交互式查询速度慢的问题,impala推荐的文件存储格式是parquet
  • Drill
  • phoenix

Spark SQL
是Spark的一个子模块,用来处理结构化数据

spark sql不是仅仅写sql

Spark SQL不仅仅是sql,还支持其他外部数据源。

特点:

  • 能够在spark中和sql查询无缝对接
  • 统一的数据访问,能够连接到统一的外部数据源,可以跨数据源做join
  • 能够访问已存在的Hive metastore,UDF
  • 能够通过JDBS访问Spark SQL

Spark SQL的使用
SparkSession:整个spark的入口点

整合hive:将 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml 拷贝到 $SPARK_HOME/conf/
报错:

19/05/04 00:51:22 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
19/05/04 00:51:22 WARN Utils: Your hostname, localhost resolves to a loopback address: 127.0.0.1; using 10.9.61.124 instead (on interface eth0)
19/05/04 00:51:22 WARN Utils: Set SPARK_LOCAL_IP if you need to bind to another address
19/05/04 00:51:25 WARN HiveMetaStore: Retrying creating default database after error: Error creating transactional connection factory

javax.jdo.JDOFatalInternalException: Error creating transactional connection factory
	at org.datanucleus.api.jdo.NucleusJDOHelper.getJDOExceptionForNucleusException(NucleusJDOHelper.java:587)
	at org.datanucleus.api.jdo.JDOPersistenceManagerFactory.freezeConfiguration(JDOPersistenceManagerFactory.java:788)
	at org.datanucleus.api.jdo.JDOPersistenceManagerFactory.createPersistenceManagerFactory(JDOPersistenceManagerFactory.java:333)
	at org.datanucleus.api.jdo.JDOPersistenceManagerFactory.getPersistenceManagerFactory(JDOPersistenceManagerFactory.java:202)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
	at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497)
	at javax.jdo.JDOHelper$16.run(JDOHelper.java:1965)
	at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)

Caused by: org.datanucleus.store.rdbms.connectionpool.DatastoreDriverNotFoundException: The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver") was not found in the CLASSPATH. Please check your CLASSPATH specification, and the name of the driver.
	at org.datanucleus.store.rdbms.connectionpool.AbstractConnectionPoolFactory.loadDriver(AbstractConnectionPoolFactory.java:58)
	at org.datanucleus.store.rdbms.connectionpool.BoneCPConnectionPoolFactory.createConnectionPool(BoneCPConnectionPoolFactory.java:54)
	at org.datanucleus.store.rdbms.ConnectionFactoryImpl.generateDataSources(ConnectionFactoryImpl.java:238)
	... 147 more

解决办法:缺少mysql的jar包

spark-shell --master local[2] --jars /home/hadoop/source/mysql-connector-java-5.1.27.jar

spark-sql 跟 spark-shell的用法相同

用spark的时候 什么时候需要启动hdfs,什么时候不需要?
用spark SQL的时候需要

测试 spark sql

spark.sql("show tables").show
spark.sql("select * from emp").show 

外部数据源
访问外面的数据,每一个spar应用程序都是以加载数据开始,以保存作业结束

  1. spark 1.x 支持jdbc/orc/parquet/csv/avro,文件可以存放在不同的文件系统之上,可以以不同的文件格式存储
  2. spark 2.x

DataFrame, DataSet, Rdd的区别
https://www.jianshu.com/p/c0181667daa0


val df = spark.read.json("file:///路径")  ⇒ 读取json文件 
df.printschema => 打印结构信息
df.select("字段名").show()

import spark.implicits._
df.select($"字段名")

df.filter(df("age")>20).show()

分割:
spark.sparkContext.textFile("").map(_.split("\\|").map(...))

排序:
student.sort($"name".desc,$"id".desc) 名字相同按id降序排

stu1.join(stu2, stu1("id") === stu2("id")).show(false)



 
<think>嗯,用户想了解关于Spark SQL的使用指南和最佳实践。首先,我需要确定用户的具体需求是什么。他们可能刚接触Spark SQL,需要从基础开始,比如安装配置,或者已经有一定基础,想了解更高级的功能和优化技巧。根据提供的引用内容,我需要结合安装配置、核心功能、性能优化等方面来组织回答。 首先,安装配置部分。用户可能需要知道如何在不同环境下安装Spark SQL,比如独立模式或者集成到Hadoop/YARN。引用里提到Spark SQL支持多种数据源,比如Hive表、JSON、CSV等,所以在安装时需要确保这些依赖项正确配置。需要检查Spark的配置文件,比如spark-defaults.conf,设置内存参数,还有如何启用Hive支持。 然后是核心功能和使用方法。用户可能想了解如何创建DataFrame,执行SQL查询,以及如何连接不同的数据源。引用中提到可以使用SparkSQL从现有的Hive安装读取数据,执行SQL查询返回Dataset/DataFrame。这部分需要详细说明,比如使用spark.read.json()加载数据,或者用spark.sql("SELECT ...")执行查询。还要提到Catalyst优化器和Tungsten引擎,因为它们对性能很重要。 接下来是性能优化。引用里提到了广播变量和RDD缓存,这两个都是关键点。广播变量适合用于小表的join,避免shuffle,而缓存可以复用中间数据,减少重复计算。此外,分区和并行度设置也很重要,需要根据数据量和集群资源调整。可能还需要提到序列化格式,比如Parquet或ORC,以及内存管理,避免OOM错误。 最佳实践部分,应该包括数据格式的选择,比如列式存储,以及如何管理执行计划,比如使用explain查看优化后的逻辑。另外,错误处理和数据校验也是用户关心的问题,比如处理缺失数据或schema不一致的情况。 用户可能还会遇到一些常见问题,比如如何调优Spark SQL作业,或者如何处理大数据时的性能瓶颈。需要结合引用中的优化方法,比如缓存、广播变量,以及调整配置参数。同时,引用中提到的流式处理,结合Structured Streaming,可能也是用户感兴趣的部分,可以简要提及实时数据处理的应用。 最后,生成的相关问题需要覆盖用户可能进一步探索的方向,比如Catalyst优化器原理、数据倾斜处理、与其他模块整合等。确保问题能够引导用户深入学习和解决问题。 总结下来,回答的结构应该是:安装配置 -> 核心功能 -> 性能优化 -> 最佳实践 -> 相关问题。每个部分都要结合引用中的内容,确保信息准确,并且提供具体的代码示例帮助用户理解。同时,语言要简洁明了,符合中文表达习惯,避免技术术语过于晦涩。</think># Spark SQL 使用指南与最佳实践 ## 一、安装与基础配置 1. **环境依赖** Spark SQL 需要 Java 8+、Scala 2.12+ 和 Hadoop 2.7+ 环境。安装时需确保: ```bash # 下载预编译版本(含Hive支持) wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.3.1/spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz tar -xvf spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz ``` 2. **Hive 集成配置** 在 `conf/spark-defaults.conf` 中添加: ``` spark.sql.catalogImplementation=hive spark.sql.warehouse.dir=/user/hive/warehouse ``` 通过 `spark-shell --master yarn` 启动时自动加载 Hive 元数据[^3]。 ## 二、核心功能与基础操作 ### 1. DataFrame 操作 ```python # 从JSON创建DataFrame df = spark.read.json("hdfs://path/to/data.json") df.select("name", "age").filter(df.age > 30).show() # SQL查询 df.createOrReplaceTempView("people") spark.sql("SELECT AVG(age) FROM people WHERE gender='M'").show() ``` 支持结构化文件(JSON/CSV)、Hive 表、JDBC 数据库等数据源[^3]。 ### 2. 流式数据处理 ```scala val streamingDF = spark.readStream .schema(schema) .json("s3://logs/") val query = streamingDF.writeStream .outputMode("append") .format("console") .start() ``` 结合 Structured Streaming 实现实时 ETL[^1]。 ## 三、性能优化实践 ### 1. 内存管理优化 | 参数 | 建议值 | 说明 | |------|--------|------| | `spark.executor.memory` | 集群总内存的 60% | 保留部分内存给OS | | `spark.sql.shuffle.partitions` | 200-1000 | 根据数据量调整 | ### 2. 高级优化技术 - **广播 Join**(适合小表关联): ```sql SELECT /*+ BROADCAST(small_table) */ * FROM large_table JOIN small_table ON key ``` - **缓存复用**: ```python df.cache() # MEMORY_AND_DISK df.unpersist() ``` 通过缓存中间结果减少重复计算[^4]。 ### 3. 数据存储优化 ```python df.write.parquet("hdfs://output.parquet") # 列式存储 spark.read.parquet("hdfs://input.parquet") ``` 建议优先使用 Parquet/ORC 格式,压缩率可达 70%+。 ## 四、最佳实践指南 1. **执行计划分析** ```python df.explain(mode="formatted") # 查看优化后逻辑计划 ``` 2. **错误处理** - 使用 `na.fill()` 处理空值 - 通过 `withColumn` 添加数据校验逻辑 3. **资源监控** ```bash spark-submit --conf spark.metrics.conf=/path/to/metrics.properties ``` 配合 Grafana 监控 GC 时间/Shuffle 量等指标。
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