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Spark-SparkSql

SparkSql 允许spark执行sql语句,hivesql,scala的描述的基于关系的查询。其实是封装了新的RDD-SchemaRDD,由行对象组成,有一个模式描述每列的数据类型。SchemaRDD与关系型数据库的表很相似,可以通过存在的RDD/Parquet文件/Json文件/用Hive中的数据HiveSql创建。其中相关功能入口是SQLContext()及其子类。 如HiveContext可以用HiveQL分析器查询访问HiveUDFs的能力、从Hive中读取数据。SparkSQL的数据源相关操作可以通过SchemaRDD接口来操作,可以是被当作一般的RDD,也可以注册成临时表,在上面进行sql查询。 有两种创建SchemaRDD的方式,一是已经知道了模式,基于反射推断。二是不知道模式,采取实现接口方法,构造一个模式。 //指定模式 val schema = StructType("name age".split(',').map(fieldName=>StructField(fieldName,StringType,true))) vak rowRdd = sc.te...

Hadoop Join

Hadoop 中的join分为三种 Reduce端join,适合于两个大表 Map端join,适合一个大表和一个小表,小表放到 Distribute Cache里面 semi join 当join只用到其中一个表中的一小部分时 Reduce端join 读入两个大表,对value按文件进行标记 在Reduce端收集属于不同文件的value到不同的list,对同一key的不同list中的value做笛卡尔积 Logger 用来记录错误 Counter 用来记数想要的一些数据 configuration context用来传递数据 public class ReduceJoin { private static final String DELIMITER = "\\s+"; private static final Logger LOG = Logger.getLogger(ReduceJoin.class); public static class JoinMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> { @Override ...

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