spark 怎么提交sql到集群
时间: 2023-04-02 07:00:22 浏览: 145
您可以使用Spark SQL来提交SQL查询到集群。首先,您需要创建一个SparkSession对象,然后使用该对象来创建DataFrame或Dataset。接下来,您可以使用DataFrame或Dataset的API来执行SQL查询。最后,您可以使用SparkSession的SQLContext来执行SQL查询并将结果保存到DataFrame中。具体的代码实现可以参考Spark官方文档。
相关问题
使用idea编写spark程序并提交到yarn集群例子
以下是使用idea编写spark程序并提交到yarn集群的例子:
1. 首先,在idea中创建一个新的maven项目,选择scala语言。
2. 在pom.xml文件中添加以下依赖:
```
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.4.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>2.4.0</version>
</dependency>
</dependencies>
```
3. 创建一个简单的Spark应用程序,例如:
```
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Word Count")
.getOrCreate()
val lines = spark.read.textFile(args(0)).rdd
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.saveAsTextFile(args(1))
spark.stop()
}
}
```
4. 在idea中配置Spark环境变量,打开“Run/Debug Configurations”窗口,选择“Application”,然后单击“+”按钮添加一个新的配置。在“Environment variables”字段中添加以下内容:
```
SPARK_HOME=/path/to/your/spark/home
```
5. 在idea中打开终端,使用以下命令将应用程序打包成jar文件:
```
mvn package
```
6. 将jar文件上传到yarn集群中:
```
hadoop fs -put /path/to/your/jar/file /user/yourname/
```
7. 在yarn集群中提交应用程序:
```
spark-submit --class WordCount --master yarn --deploy-mode cluster /user/yourname/your-jar-file.jar /input/path /output/path
```
其中,“WordCount”是你的应用程序的类名,“/input/path”是输入文件的路径,“/output/path”是输出文件的路径。
8. 等待应用程序运行完成,然后检查输出文件是否正确生成。
希望这个例子能够帮助你使用idea编写spark程序并提交到yarn集群。
spark-sql -e
Spark-SQL是Spark的一个模块,它允许开发者使用SQL语言对Spark中的数据进行查询和分析。可以通过Spark-SQL轻松地读取各种数据源,并编写SQL查询语句对数据进行分析和处理。Spark-SQL具有灵活性高,适用于处理结构化和半结构化数据(如JSON),甚至还可以将Spark-SQL查询集成到现有的Java和Scala应用程序中。Spark-SQL模块提供了一种强大的API,用于创建表和视图,对表和视图执行各种操作,并在Spark集群上执行查询。
而Spark-SQL -e的命令是用于运行一些SQL查询的。Spark-SQL -e可以接受一条查询作为参数,执行该查询,并将结果输出到终端。例如,如果我们想在Spark-SQL中查找所有学生的平均成绩,可以运行以下查询:spark-sql -e "SELECT AVG(grade) FROM students"。在执行查询时,可以使用各种选项来调整查询执行的环境设置。有些选项允许我们控制查询并行度,有些可以用于调整查询的内存使用情况。Spark-SQL -e可以用于处理大型数据集,因为它可以自动地将查询优化并分发到集群中的多个节点上。这使得Spark-SQL -e成为大数据处理的一个有用工具。