Spark常见数据源(文件格式与文件系统:文本文件\JSON\CSV\SequenceFile;Spark SQL中的结构化数据源数据库与键值存储) *以下内容由《Spark快速大数据分析》整理所得。读书笔记的第三部分是讲的是Spark有哪些常见数据源?怎么读取它们的数据并保存。Spark有三类常见的数据源:文件格式与文件系统:它们是存储在本地文件系统
转载 2023-07-18 22:30:37
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## Spark 数据源 MySQL 实现流程 ### 流程图 ```flow st=>start: 开始 op1=>operation: 创建 SparkSession op2=>operation: 读取 MySQL 数据 op3=>operation: 数据处理 op4=>operation: 将数据写入 MySQL e=>end: 结束 st->op1->op2->op3->op4-
原创 2023-08-15 13:53:23
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1、背景引入:spark SQL的数据源 Spark SQL是Spark的一个模块,用于结构化数据的处理。使用Spark SQL的方式有2种,可以通过SQL或者Dataset API,这两种使用方式在本文都会涉及。其中,通过SQL接口使用的方法具体又可分为3种:在程序中执行 使用命令行 Jdbc/ODBCSpark关于分布式数据集的抽象原本是RDD,Dataset是其升级版本。DataFram
转载 2023-09-05 15:59:27
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目录1、Spark 发展史2、Spark 为什么会流行3、Spark 特点4、Spark 运行模式 1、Spark 发展史2009 年诞生于美国加州大学伯克利分校 AMP 实验室; 2014 年 2 月,Spark 成为 Apache 的顶级项目;Spark 成功构建起了一体化、多元化的大数据处理体系。在任何规模的数据计算中, Spark 在性能和扩展性上都更具优势;在 FullStack 理想
转载 2023-08-26 08:29:37
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Spark 支持通过 DataFrame 来操作大量的数据源,包括外部文件(如 json、avro、parquet、sequencefile 等等)、hive、关系数据库、cassandra 等等。本文测试环境为 Spark 1.3。加载和保存文件最简单的方式是调用 load 方法加载文件,默认的格式为 parquet,你可以修改 spark.sql.sources.default&nb
转载 2023-08-07 08:46:00
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# 科普文章:深入了解Spark数据源Spark中,数据源是指用来读取和写入数据的组件。Spark提供了丰富的数据源接口,可以方便地与各种数据源进行交互,包括HDFS、Hive、HBase、JDBC等。通过使用不同的数据源,可以实现数据的高效读取和处理,为Spark程序提供更多的数据来源和存储选项。 ## Spark数据源的分类 Spark数据源可以分为两类:内置数据源和外部数据源
原创 2月前
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一、总括1.参考官网:2.SparkSQL支持多种数据源,这个部分主要讲了使用Spark加载和保存数据源。然后,讲解内置数据源的特定选项。3.数据源分类:(1)parquet数据(2)hive表(3)jdbc连接其他数据库(以MySQL数据库为例) 二、parquet数据1.读取数据:直接转换为DataFrameval userDF=spark.read.format("parquet
Spark应用的数据源:1)Driver驱动中的一个集合(parallelizePairs  parallelize)2)从本地(file:///d:/test)或者网络(file:///hdfs:localhost:7777)存上获取    textFile textWholeFiles3)流式数据源:Socket (socketTextStream
转载 2023-08-22 10:52:17
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3.4 数据源Spark本质上是一个使用集群节点进行大数据集处理的计算框架。与数据库不同,它并没有存储系统,但是它可以搭配外部存储系统使用。Spark一般都配合能存储大量数据的分布式存储系统使用。Spark支持多种数据源Spark应用程序可以使用的数据来源包括HDFS、HBase、Cassandra、Amazon S3,或者其他支持Hadoop的数据源。任何Hadoop支持的数据源都可以被S
数据采集平台管理端https://github.com/zhaoyachao/zdh_web数据采集平台服务https://github.com/zhaoyachao/zdh_serverweb端在线查看http://zycblog.cn:8081/login用户名:zyc 密码:123456界面只是为了参考功能,底层的数据采集服务 需要自己下载zdh_server 部署,服务器资源有限,请手下留
一、简介1.1 多数据源支持Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。CSVJSONParquetORCJDBC/ODBC connectionsPlain-text files注:以下所有测试文件均可从本仓库的resources 目录进行下载1.2 读数据格式所有读取 API 遵循以下调用格式:// 格式 DataFr
转载 7月前
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Spark Streaming概述概述http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Spark Streaming是Spark Core扩展(RDD),可以对实时流数据进行可靠、高吞吐、容错的流数据处理。① 构建数据源Spark Streaming在计算时,输入数据数据源Sources)可以有多种类型
第4章 SparkSQL数据源4.1 通用加载/保存方法4.1.1 手动指定选项的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询。的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作。修改配置项s
3.SparkSQL 数据源3.1 通用加载/保存方法3.1.1 手动指定选项  Spark SQL 的 DataFrame 接口支持多种数据源的操作。一个 DataFrame 可以进行 RDDs 方式的操作,也可以被注册为临时表。把 DataFrame 注册为临时表之后,就可以对该 DataFrame 执行SQL 查询。   Spark SQL 的默认数据源为 Parquet 格式。数
转载 2023-06-19 06:17:49
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SparkSQL数据源操作SparkSQL支持很多数据源,我们可以使用Spark内置的数据源,目前Spark支持的数据源有:json,parquet,jdbc,orc,libsvm,csv,text。也可以指定自定义的数据源,只需要在读取数据源的时候,指定数据源的全名。在https://spark-packages.org/这个网站,我们可以获取到更多的第三方的数据源。1 JSON数据源1.1 以
1 ,kafkaStreaming 架构模型 :2 ,代码思路 :3 ,spark 两种 API :高级 API : 有可能丢失数据。低级 API : 手动维护,刽丢失数据4 ,kafka 注意事项 :kafka 数据,默认保存 7 天。从 zk 读取 offset 。创建 kafka 消费者,消费数据。5 ,sparkStreaming 的各种数据源 :文件数据源streamingContext
输入DStream和Receiver输入DStream其实就是从数据源接收到的输入数据流的DStream。每个DStream都与一个Receiver对象一一对应。SparkStreaming提供了两种内置数据源支持。基本的数据源:Streaming API中直接提供的数据源。例如文件系统和套接字连接。高级数据源:Kafka、Flume、Kinesis等数据源,这种高级数据源需要提供额外Maven依
# SparkMySQL读取数据源 ## 简介 Apache Spark是一个开源的大数据处理框架,它提供了一套强大的工具和API,用于处理大规模数据集。Spark可以与多种数据源集成,其中之一就是MySQL数据库。本文将介绍如何使用SparkMySQL读取数据源,并提供相关的代码示例。 ## 准备工作 在开始之前,确保你已经安装了以下软件和库: - Apache Spark:官方网
原创 2023-09-15 05:25:25
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输入DStreams表示从数据源获取的原始数据流。Spark Streaming拥有两类数据源 (1)基本源(Basic sources):这些在StreamingContext API中直接可用。例如文件系统、套接字连接、Akka的actor等。 (2)高级(Advanced sources):这些包括Kafka,Flume,Kinesis,Twitter等等。1、基本数据源输入源码Spa
转载 2023-08-12 15:49:47
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//TODO 读取mysql的第一种方式 //TODO 读取表名 以子查询的方式读取数据 //TODO 查看分区 该方式只会生成一个分区,只适用于表数据量较小的情况 SparkSession spark = SparkSession.builder ().master ("local[4]").appName ("ReadMysql").getOrCreate (); String
转载 2023-06-06 17:51:01
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