datatime使用场景CSV/JSON数据源使用模式字符串来解析和格式化日期时间内容。日期时间函数用于转换StringType类型到DateType或TimestampType类型，反之亦然。例如，unix_timestamp,date_format,to_unix_timestamp,from_unixtime,to_date,to_timestamp,from_utc_timestam

简介函数如to_number和to_char确实支持在字符串类型和十进制（数值）类型之间进行转换。这些函数接受格式字符串作为参数，这些格式字符串指示了如何在这两种类型之间映射。to_number：这个函数通常用于将字符串转换成数值类型。你需要提供一个格式字符串来指定如何解释字符串

SparkSQL简介为什么需要SparkSQL？Spark的RDD有一定局限性，无法处理结构化数据（比如json格式等等）；SparkSQL提供了两种编程的抽象，DataFrame(关心数据结构不关心类型)，DataSet(关心面向对象的数据)；RDD、DataFrame、DataSetDataFrameDataFrame是一种类似于RDD的分布式

SparkSQL1、SparkSql初识案例:WordCountsparksql处理数据的步骤1、读取数据源2、将读取到的DF注册成一个临时视图3、使用sparkSession的sql函数，编写sql语句操作临时视图，返回的依旧是一个DataFrame4、将结果写出到hdfs上importorg.apache.spark.SparkContextimport

说明这一章主要包括对于sparksql概念的介绍，sparksql的特点，sparksql用到的数据类型，DataFrame的基础方法等。概念SparkSQL是Spark用于处理结构化数据的模块。诞生由于MapReduce这种计算模型的执行效率较慢，rdd原生代码较为复杂，所以引入了SparkSQL应运而生。它可以将sql转换为

SparkSession在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询。从2.0开始,SparkSession作为Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext

为了给熟悉RDBMS(关系数据库管理系统)但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,hive应运而生,它是运行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具;但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,运行效率低;sparksql则是采用内存存储可以减少大量的中间

1定义一个数据集是分布式的数据集合。Spark1.6增加新接口Dataset，提供RDD的优点：强类型、能够使用强大lambda函数SparkSQL优化执行引擎的优点可从JVM对象构造Dataset，然后函数式转换（map、flatMap、filter等）操作。DatasetAPI在Scala和Java中可用。Python不支持DatasetAPI，

0SharkSpark的一个组件，用于大规模数据分析的SQL查询引擎。Shark提供了一种基于SQL的交互式查询方式，可以让用户轻松地对大规模数据集进行查询和分析。Shark基于Hive项目，使用Hive的元数据存储和查询语法，并基于Hive进行了性能优化和扩展。0.1设计灵感来自Google的

    对当下的企业级数据应用来说，SparkSQL的应用空间肯定要比单纯的写RDD处理大很多，因为SparkSQL比RDD好写的多，也更贴近业务需求和更友好的能处理数据，而且技术门槛也更低。        但RDD是Spark中所有的数据抽象的基础，最大的特点是对开发者而言暴露的是不带sch

Hive版本：2.3.4Spark版本：2.4.0当时用Snappy格式对表进行压缩时，时用<>符号将字符串与数字进行比较会产生不一致的结果。SparkSQL结果并非预期结果。DROPTABLEIFEXISTStest.zero_test;CREATETABLEtest.zero_testTBLPROPERTIES("orc.compress"="SNAPPY")ASSELECT

为什么SparkSQL可以自动优化而RDD不可以？ Catalyst优化器  流程     

第一章1.sparkshufflemap和reduce在shuffle过程中，提供数据的称之为ma段，几首数据的称之为reduce端在spark的两个阶段中，总是前一个阶段产生一批map提供数据，下一阶段喊声一批reduce接收数据2.spark提供2中shuffle管理器   hashshufflemanager   sortshufflemanager3.hashshuf

无论Hive还是SparkSQL分析处理数据时，往往需要使用函数，SparkSQL模块本身自带很多实现公共功能的函数，在pyspark.sql.functions中。SparkSQL与Hive一样支持定义函数:UDF和UDAF，尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。回顾Hive中自定义函数有三种类型:第一种:UDF(User-Defined-Fun

一、问题现象SparkSQL创建多个session报错，不能创建一个链接，链接Spark自带的数据库derby2024-01-2519:50:59.053[INFO]24/01/2519:50:59INFO!PLExecution!:ExecuteSQL:DROPTABLEIFEXISTSibor_nfsd_instjmport2024-01-2519:51:01.628(INFO]24/01/2519:51:01IN

本文的前提条件:SparkSQLinJava1.增加POM依赖<dependency><groupId>com.mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-j</artifactId><version>8.0.33</version></dependenc

Spark中本身内置了Hive，但一般用于测试，生产环境中需要连接外置的Hive1.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到Spark的配置目录下cp/usr/hive/apache-hive-3.1.3-bin/conf/hive-site.xml/usr/spark/spark-3.5.0-bin-hadoop3/conf2.将MysqlJDBC驱动放置在Spark的jars目录下1.

本文的前提条件:SparkSQLinJava参考地址：UserDefinedAggregateFunctions(UDAFs)1.声明列实体类packagecn.coreqi.entity;importjava.io.Serializable;publicclassUserimplementsSerializable{privateStringusername;privateLongage;publi

本文的前提条件:SparkSQLinJava参考地址：UserDefinedAggregateFunctions(UDAFs)1.自定义实体类packagecn.coreqi.entity;importjava.io.Serializable;publicclassAverageimplementsSerializable{privatelongtotal;privatelongcount;publi

本文的前提条件:SparkSQLinJava代码如下1.自定义聚合函数packagecn.coreqi.udaf;importorg.apache.spark.sql.Row;importorg.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer;importorg.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction;import

本文的前提条件:SparkSQLinJava参考地址:ScalarUserDefinedFunctions(UDFs)完整代码packagecn.coreqi;importstaticorg.apache.spark.sql.functions.udf;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.sql.*;importorg.apache.spark.sql.expres

参考地址：StartingPoint:SparkSession1.新建Maven项目,POM引入依赖<dependencies><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.13</artifactId><version&

整个Spark框架模块包含：SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、SparkGraphX、SparkMLlib，而后四项的能力都是建立在核心引擎之上SparkCore：Spark的核心，Spark核心功能均由SparkCore模块提供，是Spark运行的基础。SparkCore以RDD为数据抽象，提供Python、Java、Scala、R语

ApacheSparkSQL是ApacheSpark生态系统的一部分，用于处理结构化数据的模块。它提供了一种高级的数据处理接口，使用户能够使用SQL查询语言和DataFrameAPI来查询和操作结构化数据。下面是一些关于SparkSQL的关键概念和功能：1.DataFrame：SparkSQL的核心数据结构是DataFrame，它

官方文档key备注es.write.operationindex(默认)添加新数据，旧数据被替换，重新索引;create添加新数据，数据存在抛出异常;update更新现有数据，不存在抛出异常，upsert插入及更新es.mapping.id_ides的doc_id出仓脚本exg:CREATETEMPORARYVIEWtable_name(`i