spark 2.3.0 structured streaming详解
时间: 2023-04-23 20:03:40 浏览: 91
Spark 2.3.0是一个开源的分布式计算框架,其中包含了Structured Streaming功能。Structured Streaming是一种基于Spark SQL引擎的流处理框架,它可以将流数据作为一张表来处理,从而实现了流数据的实时处理和分析。Structured Streaming支持多种数据源,包括Kafka、HDFS、S3等,同时还支持多种输出方式,如Kafka、HDFS、S3、JDBC等。Structured Streaming还支持窗口操作、聚合操作、Join操作等常见的流处理操作,同时还支持自定义函数和UDF。Spark 2.3.0的Structured Streaming还引入了新的流式查询优化器,可以更好地优化流式查询的性能。
相关问题
idea引入spark2.3.0依赖
在 IDEA 中引入 Spark 2.3.0 的依赖,可以按照以下步骤进行操作:
1. 在你的 Maven 项目中,打开 pom.xml 文件。
2. 在 `<dependencies>` 标签中,添加以下依赖:
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>
```
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>
```
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>
```
3. 保存 pom.xml 文件,Maven 会自动下载依赖。
4. 在你的 Java 代码中,import 相关的 Spark 类库即可开始使用。
注意:以上依赖只是 Spark 的核心库、SQL 库和 Hive 库,如果你需要使用其他的 Spark 组件,需要根据需要添加相应的依赖。
spark2.3.0编译 spark on hive
Spark提供了与Hive集成的功能,可以在Spark中使用Hive的元数据、表和查询语言。要在Spark中使用Hive集成,您需要确保在Spark中启用Hive支持。
首先,您需要在启动Spark应用程序时配置Hive支持。您可以在SparkSession的配置中设置以下选项来启用Hive支持:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Spark Hive Integration") \
.config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") \
.enableHiveSupport() \
.getOrCreate()
```
在上述示例中,我们通过将`spark.sql.warehouse.dir`配置设置为Hive仓库目录来启用Hive支持。
一旦启用了Hive支持,您可以使用SparkSession的`sql`方法执行Hive查询。例如,您可以执行以下操作来读取Hive表的数据:
```python
df = spark.sql("SELECT * FROM database.table")
```
在这里,`database.table`是您要查询的Hive表的名称。
需要注意的是,Spark会自动将Hive表中的数据加载为DataFrame,这样您就可以使用Spark的API进行数据处理和分析。
除了执行Hive查询,您还可以使用Spark的DataFrame API来创建、操作和管理Hive表。您可以使用`spark.catalog`来访问Hive的元数据信息,并使用DataFrame API来创建新表、插入数据等操作。
这就是Spark与Hive集成的基本概述。通过使用Spark和Hive的组合,您可以在Spark中利用Hive的元数据和查询能力,以及Spark强大的数据处理和分析功能。
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