一、概述
SqlContext是一个轻量级的Sql帮助类，旨在提供一种快速、简洁、优雅地数据库访问方法。
二、使用方法
本示例程序使用SQLite数据库，需要先安装SQLite的支持库。
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
/*0.创建连接*/
var conn = new SQLiteConnection("Data Source=data.db;");
/*1.创建表*/
conn.CreateTable("user", "id integer primary key autoincrement,name varchar(32),password varchar(32)").NonQuery();
/*2.插入数据,无返回值*/
conn.Insert("user", "name,password", "test", "123456").NonQuery();
/*3.查询多行数据*/
var userList = conn.Select("user").Many(r => new User
{
Id = (long)r["id"],
Name = (string)r["name"],
Password = (string)r["password"]
});
/*4.注册Mapper函数*/
SqlContext.RegistMapper(r => new User
{
Id = (long)r["id"],
Name = (string)r["name"],
Password = (string)r["password"]
});
/*5.查询多行数据(使用mapper)*/
userList = conn.Select("user").Many<User>();
/*6.查询单行数据(使用mapper)*/
var user = conn.Select("user").Single<User>();
/*7.传递参数(方式1)*/
userList = conn.Select("user", "id>@min and id<@max", 1, 3).Many<User>();
/*8.传递参数(方式2)*/
userList = conn.Select("user", "id>@min and id<@max")
.Parameters(1, 3)
.Many<User>();
/*9.传递参数(方式3)*/
userList = conn.Select("user", "id>@min and id<@max")
.Parameter("min", 1)
.Parameter("max", DbType.Int32, 3)
.Many<User>();
/*10.执行任意sql(获取单个值)*/
var count = conn.Sql("select count(*) from user").SingleValue<long>();
}
public class User
{
public long Id { get; set; }
public string Name { get; set; }
public string Password { get; set; }
}
}-
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53320669 pyspark.sql.SQLContext Main entry point for DataFrame and SQL functionality. [pyspark.sql.SQLContext] 皮皮blog pyspark.sql.DataFrame A distributed
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vi people.json {"name":"zhangsan","job number":"101","age":33,"gender":"male","deptno":1,"sal":18000} {"name":"lisi","job number":"102","age":30,"gender":"male","deptno":2,"sal":20000} {"name":"wangwu
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SQLContext的使用 Spark1.x中Spark SQL的入口点：SQLContext 下面是摘自官网的介绍 The entry point into all functionality in Spark SQL is the SQLContext class, or one of its descendants. To create a basic SQLContext, all yo
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使用SparkSQL时注意HiveContext和SQLContext的关系： 见源码： class HiveContext(sc : org.apache.spark.SparkContext) extends org.apache.spark.sql.SQLContext with org.apache.spark.Logging { SqlContext: 应该是对应spark-sql这个p
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转载：https://www.cnblogs.com/lillcol/p/11233456.html SparkSession是Spark 2.0引如的新概念。SparkSession为用户提供了统一的切入点，来让用户学习spark的各项功能。 在spark的早期版本中，SparkContext是spark的主要切入点，由于RDD是主要的API，我们通过sparkcontext来创建和操
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SqlContext: 应该是对应spark-sql这个project; 与hive解耦，不支持hql查询; HiveContext:应该是对应spark-hive这个项目; 与hive有部分耦合, 支持hql,是SqlContext的子类,也就是说兼容SqlContext; SQLContext 是什么? SQLContext是通往SparkSQL的入口。下面是如何使用SparkContext创
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版权声明：未经允许，随意转载，请附上本文链接谢谢（づ￣3￣）づ╭❤～ https://blog.csdn.net/xiaoduan_/article/details/79730428 SQLContext与HiveContext的使用 SQLContext的使用 SQLContext在Spark1.6中使用，在spark2.x中已经标记为过时，不推荐使用。 示例代码 package com.ant
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alter database hive character set latin1; ALTER TABLE hive.* DEFAULT CHARACTER SET latin1; ######################################## 1.安装hive CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; GRANT all pr
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SparkSession与SparkContext SparkConf SQLContext HiveContext StreamingContext 参考blog：https://blog.csdn.net/dufufd/article/details/79088891 1. SparkContext： val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Sp
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1. SQLContext的创建 SQLContext是Spark SQL进行结构化数据处理的入口，可以通过它进行DataFrame的创建及SQL的执行，其创建方式如下： //sc为SparkContext val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) 1 其对应的源码为： def this(sparkContext: Sp
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SparkContext 是什么? 驱动程序使用SparkContext与集群进行连接和通信，它可以帮助执行Spark任务，并与资源管理器(如YARN 或Mesos)进行协调。 使用SparkContext，可以访问其他上下文，比如SQLContext和HiveContext。 使用SparkContext，我们可以为Spark作业设置配置参数。 如果您在spark-shell中，那么SparkC
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问题： <console>:16: error: not found: value sqlContext import sqlContext.implicits._ ^ <console>:16: error: not found: value sqlContext import sqlContext.sql 方案： 1. 切换r
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首先，使用 ScalaIDE 或 IDEA 创建 Scala 的 Maven 工程。需要用到 spark-core，spark-sql，spark-streaming 的 jar 包，pom 文件如下： <properties> <spark.version>2.1.0</spark.version> <scala.version>2.11</scala.version>
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很困惑这两者有什么区别，然后谷歌。 One of Sparks’s modules is SparkSQL. SparkSQL can be used to process structured data, so with SparkSQL your data must have a defined schema. In Spark 1.3.1, SparkSQL implements dataf
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多行json 直接 使用 sqlcontext.read().json("path") 读取时候 报错如下 ： Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Since Spark 2.3, the queries from raw JSON/CSV files are disallowed when th
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问题内容： 我目前在一个网站上工作，该网站必须存在于内存可用性非常低的VM上（目前被告知要达到512mb）。不幸的是，至少在不久的将来，数据库和Web应用程序必须是同一台服务器。 现在，我已经在这里通读了一些问题，并尝试进行自己的研究，但是这里有很多选择。从本质上讲，什么是可以安装的轻巧的数据库服务器？SQL或NoSQL并不重要；它不会占用大量数据库资源，但我现在不想随我现在选择的内容而受到限制。
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