www.3112.net > spArk sql怎么处理hivE的null

spArk sql怎么处理hivE的null

前面已经有篇文章介绍如何编译包含hive的spark-assembly.jar了,不清楚的可以翻看一下前面的文章. cloudera manager装好的spark,直接执行spark-shell进入命令行后,写入如下语句: val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.

dataframe.registerTempTable("result")sql(s"""INSERT OVERWRITE Table $outputTable PARTITION (dt ='$outputDate') select * from result""")而整个结果数据的产生只需要4分钟左右的时间,比如以下方式:将结果以textfile存入hdfs:

今天在看一些数据的时候发现,一些SparkSQL与Hive之间在进行cast转化时候存在一些差异.HiveVersion 1.2.1 SparkSQL 1.6.0总结: 在Hive中, boolean类型的隐式转化,Hive中非boolean非null转化默认为True, 而在SparkSQL中,则根据

历史上存在的原理,以前都是使用hive来构建数据仓库,所以存在大量对hive所管理的数据查询的需求.而hive、shark、sparlSQL都可以进行hive的数据查询.shark是使用了hive的sql语法解析器和优化器,修改了执行器,使之物理执行过程是跑在spark上;而sparkSQL是使用了自身的语法解析器、优化器和执行器,同时sparkSQL还扩展了接口,不单单支持hive数据的查询,可以进行多种数据源的数据查询.

看你的mysql当前默认的存储引擎:mysql> show variables like '%storage_engine%';你要看某个表用了什么引擎(在显示结果里参数engine后面的就表示该表当前用的存储引擎):mysql> show create table 表名;

1、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库,我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下,这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放.在这里由于我的Spark是自动安装和部署的,因此需要知道CDH

Shark和sparkSQL 但是,随着Spark的发展,其中sparkSQL作为Spark生态的一员继续发展,而不再受限于hive,只是兼容hive;而hive on spark是一个hive的发展计划,该计划将spark作为hive的底层引擎之一,也就是说,hive将不再受限于一个引擎,可以采用map-reduce、Tez、spark等引擎.

MySQL命令行导出数据库: 1,进入MySQL目录下的bin文件夹:cd MySQL中到bin文件夹的目录 如我输入的命令行:cd C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 4.1\bin (或者直接将windows的环境变量path中添加该目录) 2,导出数据库:mysqldump -u 用户

我本人是类似Hive平台的系统工程师,我对MapReduce的熟悉程度是一般,它是我的底层框架.我隔壁组在实验Spark,想将一部分计算迁移到Spark上.年初的时候,看Spark的评价,几乎一致表示,Spark是小数据集上处理复杂迭代的交互系

A 和 DA是判断非null的方法D是空则为9999的处理

网站地图

All rights reserved Powered by www.3112.net

copyright ©right 2010-2021。
www.3112.net内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com