首页
技术小册
AIGC
面试刷题
技术文章
MAGENTO
云计算
视频课程
源码下载
PDF书籍
「涨薪秘籍」
登录
注册
Spark Shell
独立应用程序
引入 Spark
初始化 Spark
并行集合
外部数据集
RDD 操作
共享变量
一个快速的例子
关联
初始化StreamingContext
离散流
输入DStreams
缓存或持久化
Checkpointing
部署应用程序
监控应用程序
减少批数据的执行时间
设置正确的批容量
内存调优
SQL
RDDs
parquet文件
JSON数据集
Hive表
其它SQL接口
Spark SQL数据类型
当前位置:
首页>>
技术小册>>
Spark入门教程
小册名称：Spark入门教程
Spark SQL也支持从Apache Hive中读出和写入数据。然而，Hive有大量的依赖，所以它不包含在Spark集合中。可以通过-Phive和-Phive-thriftserver参数构建Spark，使其支持Hive。注意这个重新构建的jar包必须存在于所有的worker节点中，因为它们需要通过Hive的序列化和反序列化库访问存储在Hive中的数据。 当和Hive一起工作是，开发者需要提供HiveContext。HiveContext从SQLContext继承而来，它增加了在MetaStore中发现表以及利用HiveSql写查询的功能。没有Hive部署的用户也可以创建HiveContext。当没有通过hive-site.xml配置，上下文将会在当前目录自动地创建metastore_db和warehouse。 ``` // sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)") sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src") // Queries are expressed in HiveQL sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println) ```
上一篇：
JSON数据集
下一篇：
其它SQL接口
该分类下的相关小册推荐：
暂无相关推荐.
