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2024-11-22 4 最新更新 网站标签 地图导航
Apache Spark SQL 是一个用于处理结构化和半结构化数据的分布式计算框架,它允许你使用 SQL 查询语言来处理 Spark 集群上的数据。在 Ubuntu 上应用 Spark SQL,你需要先安装 Spark 和相关的依赖库,然后配置环境变量,最后编写和运行 SQL 查询。以下是一个简单的应用实践步骤:
首先,确保你的 Ubuntu 系统已经安装了 Java(OpenJDK 8 或更高版本)。然后,按照以下步骤安装 Spark 和相关依赖库:
# 下载并解压 Spark
wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.2.0/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz
tar -xzf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz
cd spark-3.2.0-bin-hadoop3.2
# 安装依赖库
sudo apt-get update
sudo apt-get instAll -y libsnAPPy-dev liblz4-dev libzstd-dev
export SPARK_HOME=/path/to/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
保存文件后,运行以下命令使配置生效:
source ~/.bashrc
在 Spark 安装目录下,运行以下命令启动 Spark 会话:
./bin/spark-shell
在 Spark 会话中,创建一个简单的测试数据集:
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Spark SQL Ubuntu Example") \
.getOrCreate()
data = [("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Cathy", 29), ("David", 31)]
columns = ["Name", "Age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
df.show()
在 Spark 会话中,使用 SQL 查询语言来查询数据:
# 注册 DataFrame 为临时表
df.createOrReplaceTempView("people")
# 执行 SQL 查询
result = spark.sql("SELECT Name, Age FROM people WHERE Age > 30")
result.show()
完成查询后,停止 Spark 会话:
spark.stop()
以上就是在 Ubuntu 上应用 Spark SQL 的一个简单示例。你可以根据自己的需求编写更复杂的查询和数据处理逻辑。
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