使用Spark SQL需要導的包

阿新 • • 發佈：2021-01-20

import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.types._

# 如果使用DataFrame的視窗函式需要導以下的包
import org.apache.spark.sql.expressions.Window

使用Spark SQL需要導的包

import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.functions._ import spark.implicits._ import org.apache.spark.sql.types._

Spark SQL 新增第三方依賴包

最近在使用spark sql 執行hive語句時碰到異常資訊如下： Class org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe not found Exception

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Spark 系列（十）—— Spark SQL 外部資料來源

一、簡介 1.1 多資料來源支援 Spark 支援以下六個核心資料來源，同時 Spark 社群還提供了多達上百種資料來源的讀取方式，能夠滿足絕大部分使用場景。

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一、簡單聚合 1.1 資料準備 // 需要匯入 spark sql 內建的函式包 import org.apache.spark.sql.functions._

Spark-SQL讀不到Hive資料庫的新坑指北

背景本文講的是spark-sql這個命令列工具讀取hive資料的情況： Spark是2.3.1，HDP發行版

Spark SQL常見4種資料來源詳解

通用load/write方法手動指定選項 Spark SQL的DataFrame介面支援多種資料來源的操作。一個DataFrame可以進行RDDs方式的操作，也可以被註冊為臨時表。把DataFrame註冊為臨時表之後，就可以對該DataFrame執行SQL查詢

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一、hive配置檔案在spak/conf目錄新增hive-site.xml配置，設定mysql作為元資料儲存的資料庫

Spark SQL 入門建立DataFrame報錯：org.apache.spark.sql.AnalysisException: Path does not exist: hdfs://local

Spark SQL 入門建立DataFrame 執行以下語句時 val df = spark.read.json(\"../examples/src/main/resources/people.json\")

IntelliJ IDEA2020.1版本更新pom檔案自動導包的方法

在2020.1.1版本之前IDEA pom檔案導包是這樣的最近新裝新版本IDEA之後，這個圖示沒有了，對於習慣舊操作沒有圖示了還真不習慣。就去idea官網查了下新版本maven更新

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RDD加上結構，比如說類名，就可以變成DataFrame,DataFrame，將每一類同這一類的類名繫結在一起就可以稱為DataSet.

【趙強老師】什麼是Spark SQL？

一、Spark SQL簡介 Spark SQL是Spark用來處理結構化資料的一個模組，它提供了一個程式設計抽象叫做DataFrame並且作為分散式SQL查詢引擎的作用。

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repartition repartition 有三個過載的函式： 1) def repartition(numPartitions: Int): DataFrame /**

spark sql

1）dataframe和dataset dataframe和dataset是spark sql中的程式設計模型。他們兩個程式設計模型我們可以理解為一張mysql的二維表，表頭，表名，表字段，欄位型別，資料。RDD其實也可以理解二維表，但是RDD相較於data

導包Scanner類---Java

Scanner類的功能：可以實現鍵盤輸入資料，到程式當中。引用型別的一般使用步驟：1. 導包import 包路徑.類名稱;如果需要使用的目標類，和當前類位於同一個包下，則可以省略導包語句不寫。只有java.lang包下的內容不需

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