Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- sparksql 內(nèi)容精選 換一換
-
創(chuàng)建SparkSQL角色 操作場景 該任務(wù)指導(dǎo) MRS 集群管理員在Manager創(chuàng)建并設(shè)置SparkSQL的角色。SparkSQL角色可設(shè)置Spark管理員權(quán)限以及數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)操作權(quán)限。 用戶使用Hive并創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫需要加入hive組，不需要角色授權(quán)。用戶在Hive和HDFS中對自來自：幫助中心刪除、修改視圖時，必須要有視圖的owner權(quán)限。 SparkSQL權(quán)限模型 用戶使用SparkSQL服務(wù)進行SQL操作，必須對SparkSQL數(shù)據(jù)庫和表（含外表和視圖）擁有相應(yīng)的權(quán)限。完整的SparkSQL權(quán)限模型由元數(shù)據(jù)權(quán)限與HDFS文件權(quán)限組成。使用數(shù)據(jù)庫或表時所需要的各種權(quán)限都是SparkSQL權(quán)限模型中的一種。來自：幫助中心
- sparksql 相關(guān)內(nèi)容
-
創(chuàng)建SparkSQL角色 操作場景 該任務(wù)指導(dǎo)MRS集群管理員在Manager創(chuàng)建并設(shè)置SparkSQL的角色。SparkSQL角色可設(shè)置Spark管理員權(quán)限以及數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)操作權(quán)限。 用戶使用Hive并創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫需要加入hive組，不需要角色授權(quán)。用戶在Hive和HDFS中對自來自：幫助中心本文介紹了【九十、Spark-SparkSQL(查詢sql)】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的sparksql相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他
- sparksql 更多內(nèi)容
-
![]()
本文介紹了【【Spark】(task3)SparkSQL基礎(chǔ)】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的sparksql相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他![]()
配置SparkSQL的分塊個數(shù) 配置場景 SparkSQL在進行shuffle操作時默認的分塊數(shù)為200。在數(shù)據(jù)量特別大的場景下，使用默認的分塊數(shù)就會造成單個數(shù)據(jù)塊過大。如果一個任務(wù)產(chǎn)生的單個shuffle數(shù)據(jù)塊大于2G，該數(shù)據(jù)塊在被fetch的時候還會報類似錯誤： Adjusted來自：幫助中心![]()
運行SparkSql作業(yè) SparkSql是Spark生態(tài)中用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的模塊，它將關(guān)系型SQL查詢與Spark的分布式計算能力結(jié)合，支持使用SQL語句或DataFrame/Dataset API操作數(shù)據(jù)。SparkSql作業(yè)可以在批處理、流處理（如Structured S來自：幫助中心![]()
在左側(cè)導(dǎo)航欄單擊，然后選擇“SparkSql”，進入“SparkSql”。 “SparkSql”支持以下功能： 執(zhí)行和管理SparkSql語句。 在“保存的查詢”中查看當前訪問用戶已保存的SparkSql語句。 在“查詢歷史記錄”中查看當前訪問用戶執(zhí)行過的SparkSql語句。 執(zhí)行SparkSql語句來自：幫助中心![]()
本文介紹了【九十四、Spark-SparkSQL(整合Hive)】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的sparksql相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他![]()
配置SparkSQL的分塊個數(shù) 操作場景 SparkSQL在進行shuffle操作時默認的分塊數(shù)為200。在數(shù)據(jù)量特別大的場景下，使用默認的分塊數(shù)就會造成單個數(shù)據(jù)塊過大。如果一個任務(wù)產(chǎn)生的單個shuffle數(shù)據(jù)塊大于2G，該數(shù)據(jù)塊在被fetch的時候還會報類似錯誤： Adjusted來自：幫助中心![]()
本文介紹了【SparkSQL讀取mysql的三種方式】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的sparksql相關(guān)。邀你共享云計算使用和開發(fā)經(jīng)驗，匯聚云上智慧，共贏智慧未來...更多詳情請點擊查閱。來自：其他![]()
本文介紹了【sparkSQL可以指定分區(qū)字段為varchar類型嗎】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的sparksql相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他![]()
SparkSQL讀取ORC表報錯 問題現(xiàn)象 Hive創(chuàng)建ORC存儲格式的表，用SparkSQL讀取該表時報錯： 原因分析 該問題為一個開源社區(qū)問題：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11102，使用開源的hive 1.2.1版本包就有可能觸發(fā)此問題。來自：幫助中心![]()
配置SparkSQL業(yè)務(wù)用戶權(quán)限 操作場景 SparkSQL業(yè)務(wù)還可能需要關(guān)聯(lián)使用其他組件，例如spark on HBase需要HBase權(quán)限。以下介紹SparkSQL關(guān)聯(lián)HBase服務(wù)的操作。 前提條件 完成Spark客戶端的安裝，例如安裝目錄為“/opt/client”。 獲來自：幫助中心![]()
配置SparkSQL業(yè)務(wù)用戶權(quán)限 操作場景 在進行SparkSQL業(yè)務(wù)開發(fā)時，還可能需要關(guān)聯(lián)使用其他組件，例如在使用Spark on HBase時，還需要HBase的相關(guān)權(quán)限。接下來將詳細介紹如何配置SparkSQL與HBase服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)操作。 前提條件 完成Spark客戶端來自：幫助中心![]()
本文介紹了【Spark的這些事<四>——SparkSQL功能測試結(jié)果】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的sparksql相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他![]()
SparkSQL建表參數(shù)規(guī)范 規(guī)則 建表必須指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了數(shù)據(jù)更新的能力和冪等寫入的能力，該能力要求數(shù)據(jù)記錄必須設(shè)置主鍵用來識別重復(fù)數(shù)據(jù)和更新操作。不指定主鍵會導(dǎo)致表丟失數(shù)據(jù)更新能力，不指定preCombineField會導(dǎo)致主鍵重復(fù)。來自：幫助中心![]()
SparkSQL建表參數(shù)規(guī)范 規(guī)則 建表必須指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了數(shù)據(jù)更新的能力和冪等寫入的能力，該能力要求數(shù)據(jù)記錄必須設(shè)置主鍵用來識別重復(fù)數(shù)據(jù)和更新操作。不指定主鍵會導(dǎo)致表丟失數(shù)據(jù)更新能力，不指定preCombineField會導(dǎo)致主鍵重復(fù)。來自：幫助中心![]()
配置SparkSQL支持Hudi Schema演進 Schema演進開啟后不能關(guān)閉。 本章節(jié)僅適用于MRS 3.2.0及之前版本。 使用spark-beeline時，需要登錄Manager頁面，選擇“集群 > 服務(wù) > Spark2x > 配置 > 全部配置”。 在搜索欄中搜索參數(shù)“spark來自：幫助中心![]()
本文介紹了【2021年大數(shù)據(jù)Spark（二十四）：SparkSQL數(shù)據(jù)抽象】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的sparksql相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他
看了本文的人還看了
- 【SparkSQL筆記】SparkSQL的Dataset操作大全（二）
- SparkSQL
- 【SparkSQL筆記】SparkSQL的入門實踐教程（一）
- SparkSQL代碼走讀分析
- Spark之【SparkSQL編程】系列(No4)——《IDEA創(chuàng)建SparkSQL程序》
- 【SparkSQL筆記】SparkSQL高并發(fā)讀取數(shù)據(jù)庫和存儲數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫
- Spark---SparkSQL介紹
- SparkSQL核心知識
- 大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)筆記：SparkSQL入門
- Spark之【SparkSQL】入門概述