SQLflow based on python development, support to Spark, as the underlying distributed computing engine, through a set of unified configuration file to complete the batch, flow calculation, the Rest service development.

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SQLflow 基于python开发, 支持通过写sql的方式操作分布式集群, 数据处理, 机器学习、深度学习模型训练, 模型部署, 分布式爬虫, 数据可视化等。

python3.6

git clone https://github.com/lqkweb/sqlflow.git

pip install -r requirements.txt

python manage.py

主页：http://127.0.0.1:5000 脚本页面：http://127.0.0.1:5000/script 单sql页面：http://127.0.0.1:5000/sql

【注意：1、下载apache spark文件配置manage.py中的SPARK_HOME路径。2、data.csv是放到sqlflow/data目录中】

在脚本执行页面：http://127.0.0.1:5000/script 输入 select * from A limit 3; 或者 select * from A limit 3 as B; 生成临时表A或者B

生成临时表A数据:

select * from A limit 3;

生成临时表B数据:

select * from A limit 3 as B;

打开单sql执行页面：http://127.0.0.1:5000/sql, 直接就可以用spark sql任意语法操作数据表A和数据表B了:

desc A
select * from A limit 2
select * from B limit 2

[注] "as B" 相当于创建了一个 B 临时表。

一个简单的sql操作spark集群的Demo,是不是很简单。

[附] sparksql doc: https://spark.apache.org/docs/latest/api/sql/index.html