spark读写es项目Java版
## 一、整体流程
下面是实现"spark读写es"项目的整体流程：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 对数据进行处理和转换 |
| 4 | 将数据写入ES |
接下来，我们将逐个步骤详细介绍。
## 二、具体步骤
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原创
2023-12-30 11:19:49
165阅读
# Spark与Elasticsearch的整合：实现数据的读、写与删除
在现代数据处理架构中，Elasticsearch（ES）和Apache Spark的结合是常见的选择。这两种技术分别擅长于全文搜索和大规模数据处理。本文将介绍如何使用Spark读写ES中的数据，并重点讲解如何删除ES中的数据。同时，我们将通过代码示例来阐明具体的实现步骤，从而帮助你在实际应用中得心应手。
## 1. 环境
记录spark读写postgresql的操作读写mysql同理，个别地方可能需要修改1 连接数据库的两种方式其中一为spark的读取方式，二为通过结合java读取 读取结果为DataFrame读方法一val jdbcDF = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/geodb")
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2023-08-16 12:49:57
93阅读
Java把JAVA环境变量设置到“WINDOWS系统变量"中是最简单的方式，也是对多用户环境下有利的方式。 随着JAVA版本的升级、WINDOWS操作系统的升级、ECLIPSE愈加智能化。一些设置不是必须的，比如JAVA_HOME的设置。 下面是有兼容性的JAVA环境变量设置方式。1.软件环境如下所示：操作系统 WINDOWS 10 JAVA JDK 1.82.WINDOW环境变量对话框位置：打开
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2024-06-25 21:42:09
99阅读
文章目录DataSourceSpark 对外暴漏的读写文件的入口:writer.save() 方法DataFrameReader.load() 方法java.util.ServiceLoader扩展Spark 支持的DataSource DataSourceDataSource 是Spark用来描述对应的数据文件格式的入口，对应的Delta也是一种数据文件格式，所以了解DataSource实现原
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2023-06-19 05:48:18
149阅读
RDD 介绍RDD，全称Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)，是Spark最为核心的概念，是Spark对数据的抽象。RDD是分布式的元素集合，每个RDD只支持读操作，且每个RDD都被分为多个分区存储到集群的不同节点上。除此之外，RDD还允许用户显示的指定数据存储到内存和磁盘中，掌握了RDD编程是SPARK开发的第一步。1:创建操作(creation op
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2023-07-17 14:11:24
112阅读
# Spark的读写操作指南
在数据工程中，Apache Spark是一个非常强大的工具，它可以处理大规模的数据集，并进行高效的数据分析和计算。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spark进行读写操作。这将是一个入门级别的教程，适合刚入行的小白。
## 流程概览
下面是使用Spark进行读写操作的一般流程：
| 步骤 | 说明 |
|---
SparkSQL运行原理 1.SparkSQL的运行简化流程进行DataFrame|Dataset|SQL编程;Spark会将编写的代码转换并生成一个逻辑计划;Spark会将此逻辑计算转换生成一个重计划，同时在底层以执行的代码进行优化；Spark将这个优化了的物理计划提交到集群上执行，底层上是基于RDD的操作；2.SparkSQL核心组件SparkSQL是Spark的核心模块之一，通过查看
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2023-10-11 10:48:37
62阅读
前言看到标题以后大家有些人可能感觉有点小题大做，毕竟cilent端几行代码就能解决的问题，没必要兴师动众的来仔细讲一下。其实如果你仅仅想使用一下elasticsearch的功能，并不追求性能以及高可用性，那么这么想无可厚非。但是如果想在生产环境下使用elasticsearch，尤其是高并发高吞吐量的场景下，那么性能优化和高可用性就不可或缺了，要做到上面两点那么数据读写这两个操作的优化是必不可少的。
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2024-04-28 15:42:26
103阅读
ES中的Mapping
Mapping就是对索引库中索引的字段名称及其数据类型进行定义，类似于mysql中的表结构信息，但ES中的mapping比数据库灵活很多，它可以动态识别字段。一般不需要指定mapping字段都可以，因为ES会自动根据数据格式识别它的类型，如果你需要对某些字段添加特殊属性（如：定义使用其他分词器、是否分词、是否存库等），就必须手动添加mapping
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2024-05-22 12:52:32
55阅读
一、读操作1 package cn.guo.spark
2 import java.sql.DriverManager
3 import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD
4 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
5 object JdbcRDDDemo {
6 def main(args: Arr
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2023-06-27 10:50:55
388阅读
最近刚开始接触大数据，一个日志分析系统，需要用Spark开发，Elasticsearch作为数据库来使用。所以第一步要解决的就是怎么从Spark去取Elasticsearch上的数据，下面是软件的版本信息。(基本原则是开发和集群的版本都要一致)开发环境 jdk: 1.8.0_91scala: 2.11.8spark: 2.1.0IntelliJ IDEA 2017.1.1(集成开发环境)集群环境
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2023-10-11 10:17:30
102阅读
spark源码分析之submit的提交过程（二）5.接下来执行mainMethod.invoke(null, childArgs.toArray)也就是执行org.apache.spark.deploy.yarn.Clientdef main(argStrings: Array[String]) {
if (!sys.props.contains("SPARK_SUBMIT")) {
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2024-09-22 07:35:41
31阅读
ods层-ProducerClientLog def main(args: Array[String]): Unit = {
if (args.length == 0) {
println("请输入日期")
System.exit(1) // 程序终止
}
var spark: SparkSession = null
if(ConfigU
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2023-08-18 15:47:44
212阅读
接着上一篇（大数据spark初识），我们继续对spark进行剖析，上一篇我们主要介绍了spark的一些基本概念和基本理论，相信大家对spark 有了一个基本的认识，今天我们更加深入的去了解一些这个大数据处理的利器，今天我们着重从以下几个方面去剖析sparkSpark 部署模式？以及优缺点Spark 任务的提交流程（基于YARN Cluster）什么是宽依赖？什么是窄依赖？spark 中 job ，
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2023-12-16 23:10:44
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object JdbcDatasourceTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JdbcDatasourceTest")
.master("local")
.getOrCreate()
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2024-06-25 06:46:56
8阅读
val path="/Volumes/Data/BigData_code/data/retail-data/by-day/2010-12-01.csv" spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "
原创
2021-07-15 15:07:32
756阅读
# Spark读写MySQL
Apache Spark是一个分布式计算系统，主要用于大规模数据处理和分析。它提供了强大的数据处理能力和易用的编程接口，支持多种数据源的读写操作，包括MySQL数据库。在本文中，我们将介绍如何使用Spark读取和写入MySQL数据库。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工作：
1. 安装Java和Spark：确保已安装Java和Spark，可以从官方
原创
2023-08-18 05:23:27
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# Spark读写ClickHouse指南
在大数据处理中，Apache Spark和ClickHouse都是非常流行的技术。Spark用于大规模数据处理，而ClickHouse则被广泛用作高性能列式数据库。本教程将引导您如何在Spark中读写ClickHouse。本文将以步骤为基础，帮助您轻松实现这一过程。
## 流程概述
首先，让我们梳理出实现Spark读写ClickHouse的主要步骤
# 使用Spark读取和写入MongoDB的指南
在大数据处理和分析的领域，Apache Spark和MongoDB是两个非常流行的工具。Spark提供高效的数据处理功能，而MongoDB是一种灵活的NoSQL数据库，适用于存储大数据。本文将帮助你了解如何使用Spark与MongoDB进行数据的读取和写入，针对初学者一一讲解关键步骤和代码实现。
## 整体流程
在开始之前，我们先看看Spar
