//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
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2023-06-06 17:51:01
204阅读
# Spark从MySQL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Spark从MySQL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
162阅读
一、spark连接mysql数据库的第一种方式： def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("createdataframefrommysql")
.config("spark.sql.shuffle.pa
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2023-08-27 20:56:43
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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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文章目录读取json文件读取csv和tsv文件读取SequenceFile读取ObjectFile格式的数据读取hdfs中的数据(显式调用hadoopAPI)读取mysql中的数据读取json文件def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]") ....
原创
2021-05-31 17:43:59
710阅读
文章目录读取json文件读取csv和tsv文件读取SequenceFile读取ObjectFile格式的数据读取hdfs中的数据(显式调用hadoopAPI)读取mysql中的数据读取json文件def main(args: Array[String]): Unit = {
原创
2022-02-15 18:43:46
331阅读
## 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
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2023-09-05 15:59:27
183阅读
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# 如何实现Spark读取多种数据源
## 一、整体流程
首先，让我们看一下实现Spark读取多种数据源的整体流程。我们可以将这个过程分为几个关键步骤，具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建SparkSession |
| 步骤二 | 读取数据源 |
| 步骤三 | 处理数据 |
| 步骤四 | 显示结果 |
接下来，让我们逐步详
原创
2024-05-23 04:16:02
58阅读
经常使用 Apache Spark从Kafka读数的同学肯定会遇到这样的问题：某些Spark分区已经处理完数据了，另一部分分区还在处理数据，从而导致这个批次的作业总消耗时间变长；甚至导致 Spark 作业无法及时消费Kafka中的数据。为了简便起见，本文讨论的 Spark Direct 方式读取Kafka中的数据，这种情况下 Spark RDD 中分区和 Kafka 分区是一一对应的，更多的细节请
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2024-07-18 11:04:19
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Spark SQL的默认数据源格式为parquet格式。数据源为Parquet文件时，SparkSQL 可以方便地进行读取，甚至可以直接在Parquet 文件上执行查询操作。修改配置项spark.sqlsources.default,可以修改默认数据源格式。以下示例通过通用的load/save方法对parquet文件进行读取、存储。Parquet先上传文件：正如前面所讲的，sparkSession
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2023-08-17 09:57:45
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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
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2023-08-26 08:29:37
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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
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
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2024-08-18 11:41:46
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SparkSQL数据源手动指定选项Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDD的方式的操作，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spa
spark-shell读取外部数据源，集群和local模式，引用外部jar包
原创
2021-09-02 16:37:51
586阅读
# 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。
原创
2024-07-09 05:12:02
51阅读
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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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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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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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
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2024-04-02 22:22:14
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