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Spark rdd算子解析与实践RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark的核心抽象，代表一个不可变、分区的分布式数据集合。其核心特性包括：

不要天天开心

Spark-SQL与Hive的连接及数据处理全解析Spark-SQL与Hive的连接及数据处理全解析在大数据处理领域，Spark-SQL和Hive都是重要的工具。今天就来聊聊Spark-SQL如何连接Hive以及相关的数据处理操作。 Spark-SQL连接Hive有多种方式。内嵌Hive虽然使用简单，直接就能用，但在实际生产中很少有人用。更多人选择外部Hive，要在spark-shell中连接外部已部署好的Hive，需要把hive-site.xml拷贝到conf/目录下，将其中的localhost改为实际节点名，还要把MySQL驱动copy到jars/

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spark-SQL核心编程课后总结通用加载与保存方式加载数据：Spark-SQL的 spark.read.load 是通用加载方法，借助 format 指定数据格式，如 csv 、 jdbc 、 json 等； load 用于指定数据路径； option 在 jdbc 格式时传入数据库连接参数。此外，还能直接在文件上利用 spark.sql 进行查询，简化了数据读取流程。保存数据： df.write.save 是通用保存方法，同样用 format 指定格式， save 确定保存路径， option 设置 jdbc 参数。通过 mod

数据中台（大数据平台）之数据仓库建设数据中台作为企业数据管理的核心枢纽，应支持并促进企业级数据仓库的建设，确保数据的有效整合、治理和高效应用。在建设数据仓库的过程中，设计和规划显得尤为重要，需要深入理解业务需求，制定合理的技术架构，并充分考虑到数据的规模、增长速度和安全性等因素。

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spark-sql数据加载与保存：通用方式：SparkSQL 提供了通用的保存数据和数据加载的方式。加载数据：spark.read.load 是加载数据的通用方法。如果读取不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定。

Spark-SQL核心编程（二）(三)DSL 语法 DataFrame 提供一个特定领域语言(domain-specific language, DSL)去管理结构化的数据。可以在 Scala, Java, Python 和 R 中使用 DSL，使用 DSL 语法风格不必去创建临时视图了。 1.创建一个 DataFrame val df1 = spark.read.json("D:\\bao\\spark\\spark-3.0.0-bin-hadoop3.2\\bin\\data\\user.json")

Spark-SQL核心编程Spark-SQL核心编程数据加载与保存加载数据spark.read.load 是加载数据的通用方法。如果读取不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定

vivo互联网技术

Spark on K8s 在vivo大数据平台的混部实战作者：vivo 互联网大数据团队- Qin Yehai在离线混部可以提高整体的资源利用率，不过离线Spark任务部署到混部容器集群需要做一定的改造，本文将从在离线混部中的离线任务的角度，讲述离线任务是如何进行容器化、平台上的离线任务如何平滑地提交到混部集群、离线任务在混部集群中如何调度的完整实现以及过程中的问题解决。

想你依然心痛

Spark大数据分析与实战笔记（第四章 Spark SQL结构化数据文件处理-05）努力学习，勤奋工作，让青春更加光彩。在很多情况下，开发工程师并不了解Scala语言，也不了解Spark常用API，但又非常想要使用Spark框架提供的强大的数据分析能力。Spark的开发工程师们考虑到了这个问题，利用SQL语言的语法简洁、学习门槛低以及在编程语言普及程度和流行程度高等诸多优势，从而开发了Spark SQL模块，通过Spark SQL，开发人员能够通过使用SQL语句，实现对结构化数据的处理。本章将针对Spark SQL的基本原理、使用方式进行详细讲解。

Spark-SQLSpark-SQL一、Spark-SQL核心编程（六）数据加载与保存：1、通用方式：SparkSQL 提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API，根据不同的参数读取和保存不同格式的数据，SparkSQL 默认读取和保存的文件格式为parquet

Spark-SQL核心编程3SparkSQL 提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API，根据不同的参数读取和保存不同格式的数据，SparkSQL 默认读取和保存的文件格式为parquet

Spark-Sql编程（三）一、数据加载与保存通用方式：使用spark.read.load和df.write.save，通过format指定数据格式（如csv、jdbc、json等），option设置特定参数（jdbc格式下的url、user等），load和save指定路径。保存时可通过mode设置SaveMode，如ErrorIfExists（默认，文件存在则抛异常）、Append（追加）、Overwrite（覆盖）、Ignore（忽略）。

Spark-SQL核心编程Spark SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame，通过对

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spark-SQL数据加载和保存通过 spark.read.load 和 df.write.save 实现数据加载与保存。可利用 format 指定数据格式，如 csv 、 jdbc 等； option 用于设置特定参数，像 jdbc 格式下的数据库连接信息； load 和 save 则分别指定数据路径。保存时还能使用 SaveMode 包含 ErrorIfExists 、 Append 、 Overwrite 、 Ignore 等模式。

Spark-SQL(三)一. 数据加载与保存1. 数据加载:spark.read.load 是加载数据的通用方法。spark.read.format("…")[.option("…")].load("…")

spark-core编程21. 常用聚合与获取数据算子- reduce：聚集RDD所有元素，先分区内聚合，再分区间聚合，如 rdd.reduce(_+_) 可对 RDD[Int] 类型数据求和。

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利用IDEA开发Spark-SQL创建子模块Spark-SQL，并添加依赖创建Spark-SQL的测试代码：运行结果：自定义函数：UDF：

Spark-SQL核心编程（二）借助 IDEA 开发 Spark-SQL，创建子模块并添加org.apache.spark:spark-sql_2.12:3.0.0依赖。创建SparkConf（设置运行模式和应用名）和SparkSessio（作为 Spark 入口，可读取数据、执行 SQL 查询）配置上下文环境。

小名叫咸菜

Spark-SQL核心编程语言创建spark-SQL测试代码强类型的 Dataset 和弱类型的 DataFrame 都提供了相关的聚合函数，如 count()，