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两种模式
Spark on Hive: 语法是Spark SQL语法#xff0c;实际上是在IDEA上编写java叠加SQL的代码。
Hive on Spark: 只是替换了Hadoop的MR#xff0c;改为了Spark的计算引擎。
发展历史
RDD DataFrame DataSet#xff1a;
都有惰性机制#xff0c;遇…概述
两种模式
Spark on Hive: 语法是Spark SQL语法实际上是在IDEA上编写java叠加SQL的代码。
Hive on Spark: 只是替换了Hadoop的MR改为了Spark的计算引擎。
发展历史
RDD DataFrame DataSet
都有惰性机制遇到行动算子才会执行。三者都会根据Spark的内存情况自动缓存运算三者都有分区的概念
特点
易整合无缝的整合了SQL查询和Spark编程统一的数据访问方式使用相同的方式连接不同的数据源兼容Hive在已有的仓库上直接运行SQL或者HQL标准的数据连接通过JDBC或者ODBC来连接
数据的加载和保存
json文件spark数据读取时读取后会自动解析JSON并且附加上列名和属性类型。并且兼容RDD的算子操作
public class SQL_Test {public static void main(String[] args) {SparkConf sparkConf new SparkConf().setAppName(SparkSQL).setMaster(local[*]);SparkSession spark SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate();DataFrameReader read spark.read();//读取后会自动解析JSON并且附加上列名和属性类型DatasetRow userJSON read.json(input/user.json);//打印数据类型userJSON.printSchema();userJSON.show();//即收集又打印spark.close();}
}自定义函数
UDF操作单个数据产生单个数据
import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.sql.*; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF2; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
/** title: Author 浪拍岸 Create 19/10/2023 上午8:52 Version 1.0 / public class SQL_UDF { public static void main(String[] args) { SparkConf sparkConf new SparkConf().setAppName(“SparkSQL”).setMaster(local[]); SparkSession spark SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate(); DataFrameReader read spark.read();//读取后会自动解析JSON并且附加上列名和属性类型DatasetRow userJSON read.json(input/user.json);userJSON.createOrReplaceTempView(t1);//注册函数spark.udf().register(myudf, new UDF2String, Long, String() {Overridepublic String call(String s, Long integer) throws Exception {if(integer 18){return s大侠;}else{return s小虾米;}//return null;}}, DataTypes.StringType);//spark.sql(select myudf(name,age) from t1).show();spark.close();} }
UDAF操作多个数据产生单个数据
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.sql.*;
import org.apache.spark.sql.api.java.UDF2;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import static org.apache.spark.sql.functions.udaf;public class SQL_UDAF {public static void main(String[] args) {SparkConf sparkConf new SparkConf().setAppName(SparkSQL).setMaster(local[*]);SparkSession spark SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate();DataFrameReader read spark.read();//读取后会自动解析JSON并且附加上列名和属性类型DatasetRow userJSON read.json(input/user.json);userJSON.createOrReplaceTempView(t1);//注册函数spark.udf().register(ageAVG, udaf(new AgeAvg(), Encoders.LONG()));//spark.sql(select name,ageAVG(age) from t1 group by name).show();spark.close();}
}文件的读取和转换保存
json格式csv格式parquet、orc格式
Hive交互
开启Hive支持enableHiveSupport()用户权限造假System.setProperty(HADOOP_USER_NAME,atguigu);添加hive-site.xml到resource目录下
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;/*** title:** Author 浪拍岸* Create 19/10/2023 下午3:35* Version 1.0*/
public class HiveTest {public static void main(String[] args) {System.setProperty(HADOOP_USER_NAME,atguigu);SparkConf sparkConf new SparkConf().setAppName(SparkSQL).setMaster(local[*]);SparkSession spark SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate();// spark.sql(show tables).show();spark.sql(select * from stu where id 1).createOrReplaceTempView(t1);spark.sql(select * from t1).show();spark.close();}
}
