spark.sql(）

时间: 2023-10-17 07:34:54 浏览: 99

spark sql 代码实现

Spark SQL 是 Apache Spark 的一个模块，它允许开发者使用 SQL 查询数据或者通过 DataFrame 和 Dataset API 进行编程。在 Spark 1.3 版本中，Spark SQL 已经成为了一个核心组件，它提供了与传统 SQL 引擎类似的接口，同时支持大数据处理。Spark SQL 提供了与其他 Spark 组件无缝集成的能力，比如可以与 Spark Core、Spark Streaming 和 Spark MLlib 结合使用。在提供的代码示例中，我们看到如何在 Scala 中使用 Spark SQL 来处理数据。我们需要导入必要的包，包括 `SparkContext` 和 `SQLContext`： ```scala import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext ``` 接着，定义一个 `Person` case class，它代表数据集中的一条记录。在 Scala 中，case class 提供了一些便利的特性，如自动实现的 `equals`、`hashCode` 和 `toString` 方法，以及解构赋值的能力： ```scala case class Person(idx: Int, name: String, age: Int) ``` 在 `SparkSQLExample` 对象中，我们创建一个 `SparkContext` 实例，这是 Spark 应用程序的基础，用于与集群进行交互。在这里，我们使用 "local" 模式运行，意味着所有操作都在本地执行。然后，我们创建一个 `SQLContext` 实例，它是 Spark SQL 的入口点： ```scala val sc: SparkContext = new SparkContext("local", "SparkSQL") val sqlContext = new SQLContext(sc) ``` `import sqlContext.createSchemaRDD` 是为了确保我们能使用 `createSchemaRDD` 方法，不过在较新的 Spark 版本中，这个方法已经被废弃，取而代之的是 `DataFrameReader` API。接下来，我们从 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）读取数据，这里假设数据是以空格分隔的文本格式，包含三列：`idx`、`name` 和 `age`： ```scala val people = sc.textFile("hdfs://10.200.15.1:9000/tmp/input/userinfo") .map(_.split(" ")) .map(p => Person(p(0).toInt, p(1), p(2).toInt)) ``` 将 `people` RDD（弹性分布式数据集）注册为一个临时表，这样我们就可以使用 SQL 查询它： ```scala people.registerTempTable("people") ``` 现在，我们可以编写 SQL 查询来聚合数据，找出每个名字对应的年龄总和： ```scala val teenagers = sqlContext.sql("select name, sum(age) age from people group by name") ``` 我们将查询结果输出到控制台： ```scala teenagers.map(x => (x(0), x(1))).collect().foreach(println) ``` 这个示例展示了如何使用 Spark SQL 处理和分析数据，从读取文件到执行 SQL 查询，再到打印结果，整个过程都是在 Spark 的分布式环境中进行的。在 Spark SQL 中，数据被表示为 DataFrame 或 Dataset，这些数据结构提供了强大的优化查询引擎，使得大规模数据处理变得高效且易于使用。

引用中提到，Spark SQL是Spark用于处理结构化数据的模块。它提供了一种使用SQL进行数据查询和处理的方式。而引用中提到，SparkSession是Spark的SQL查询起始点，它是SQLContext和HiveContext的组合。SparkSession内部封装了SparkContext，所以计算实际上是由SparkContext完成的。引用还给出了使用SparkSession创建DataFrame和进行数据查询的代码示例。其中，通过`.read.json()`可以读取JSON格式的数据，通过`.read.jdbc()`可以读取JDBC数据源。然后，使用`.createOrReplaceTempView()`将DataFrame注册为临时表，再使用`spark.sql()`方法进行SQL查询操作。引用中的代码示例也展示了使用Spark读取MongoDB的数据。所以，根据以上引用内容，`spark.sql()`是Spark SQL模块中用于执行SQL查询的方法。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Spark SQL概述及其基本用法](https://blog.csdn.net/weixin_41812379/article/details/121088621)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [【解决方案】pyspark 初次连接mongo 时报错Class not found exception:com.mongodb.spark.sql.DefaultSource](https://download.csdn.net/download/weixin_38586118/14886685)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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Caused by: org.apache.spark.SparkException: Could not execute broadcast in 300 secs. You can increase the timeout for broadcasts via spark.sql.broadcastTimeout or disable broadcast join by setting spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold to -1

org.apache.spark.sql.catalyst.

spark.sql.autobroadcastjointhreshold

spark.sql.sessionEncoding

解决value sortbykey is not a member of org.apache.spark.rdd.rdd[any, org.apache.spark.sql.row]报错！...

org.apache.spark.sql.analysisexception

spark.sql.inmemorycolumnarstorage.batcjsize

spark.sql.adaptive.enabled

spark.sql.shuffle.partitions

spark.sql.files.maxPartitionBytes

import org.apache.spark.sql.sparksession

spark.sql.broadcastTimeout

spark.sql.objectHashAggregate.sortBased.fallbackThreshold

spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize

spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes

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