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
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2023-09-05 15:59:27
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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
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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
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
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2023-08-07 01:52:22
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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
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2023-07-18 22:30:37
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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
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2023-06-19 06:17:49
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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的数据库为例） 二、parquet数据1.读取数据：直接转换为DataFrameval userDF=spark.read.format("parquet
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2023-10-05 16:20:07
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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
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2023-08-22 10:52:17
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# 科普文章：深入了解Spark数据源
在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。
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
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
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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
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2023-08-07 08:46:00
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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
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
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
1、《apache spark 源码剖析》浏览第六、七、八、九章
后面的几章中只准备学习其中的spark sql部分，所以首先全部浏览了一下，再回过头来看第七章
2、读《apache spark 源码剖析》第七章第1节、第2.1节
SQL语句在分析执行过程中会经理几个步骤：（1）语法解析。（2）操作绑定。（3）优化执行策略。（4）交付执行。
3、源码学习
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
前言本篇文章来源于官方文档。Spark SQL 通过 DataFrame 接口支持操作各种数据源。一个 DataFrame 能够通过使用关系转换和创建临时视图来操作数据。当你使用临时视图注册一个 DataFrame 时，你可以在这数据上运行 SQL 查询。通用的读取、保存函数默认的数据源是 parquet，当然也可以在 spark.sql.source.default中自己去配置。【官方案例】//
spark介绍：spark是一种轻量快速的分布式的计算框架。并不提供存储数据能力。spark数据源：可以是HDFS,本地文件系统，kafka等数据源。Spark处理后的数据存储目的地：HDFS,本地文件系统，Hbase，关系型数据库等。Spark即可以用于离线批处理，还可以用于实时处理计算，机器学习。spark引入了缓存机制并且充分的应用了这一特性，所以Spark是一种高度依赖内存的计算框架。ca
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2023-06-19 11:05:00
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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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