object JdbcDatasourceTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JdbcDatasourceTest")
.master("local")
.getOrCreate()
最近，在使用Spark SQL分析一些数据，要求将分析之后的结果数据存入到相应的MySQL表中。 但是将数据处理完了之后，存入Mysql时，报错了： 代码的基本形式为: 1. val r1: Dataset[Row] = data.groupBy(**
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2023-08-29 16:57:09
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Spark 分析Json數據存入Mysql 遇到的坑折騰了兩天，終算是弄好了，入的坑不計其數，但是也要數一數。坑(一)之前搭建好了spark，就是簡單的wordcount一下，成功了也就沒在意。這幾天重新拾起來，一上來就記得 –master spark://master:55555這個55555端口其實是我的hdfs的端口，結果給記成spark群集的了，哇，很難受，一直卡住說什么master不通，
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2023-11-24 23:04:17
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目录一、前言二、使用技巧1、读取mysql满足条件的行记录2、整体写入mysql的操作3、更新mysql的某行记录一、前言 使用spark技术和mysql交互的时候往往会遇到以下几种情况，需要编写不同的api方式来满足开发过程中的不同需求，这里使用的语言为scala变成语言；读取mysql满足条件的行记录整体写入mysql的操作更新mysql的
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2023-08-08 12:28:22
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# 用 Spark 将数据写入 MySQL
当我们需要将处理过的数据保存到数据库中时，一种常见的做法是使用 Spark 将数据写入 MySQL 数据库。Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，可以方便地处理大规模数据，并支持多种数据源，包括关系型数据库。
## 使用 Spark 将数据写入 MySQL
要将数据写入 MySQL 数据库，首先需要在 Spark 中加载数据并进行必要的处理，
原创
2024-04-08 04:08:34
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今天主要来谈谈如何将Spark计算的结果写入到Mysql或者其他的关系型数据库里面。其实方式也很简单，代码如下：package scala
import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection}
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object RDDtoMysql
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2023-08-29 11:12:26
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最近在做公司运营报表时需要将百万数据一次性写入MySQL简单指定必须参数url,user,password,driver(也为必须参数，如果不指定会报错)，dbtable后，发现写入数据时非常的慢，甚至只写入一部分后直接报错，为解决此问题，在网上搜索可以做以下调优spark jdbc参数介绍：在spark官网spark sql jdbc部分提供了以下参数：url：要连接的JDBC URL。列如：j
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2023-08-13 19:36:17
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一、写在前头。早先考虑到并且调研的架构师flume或者canel等读取mysql的binlog，但是需要mysql开启row模式存binlog，但是目前mysql库是已经积攒了很多业务数据，举个例子就是批量修改一万条，仅记录一条update语句，如果改成行，对服务器的磁盘空间要求很大。但是不开启行，就会造成，解析binlog的insert还好，我可以解析后放入kafka中，但是如果涉及到updat
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2024-07-23 23:04:11
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在本文中，我将详细记录如何使用Apache Spark连接MySQL数据库的过程，包括必要的步骤和可能出现的问题的解决方法。这对我在实践中学习到的知识进行了整理，以期对有类似需求的朋友们有所帮助。
## 环境预检
在连接Spark与MySQL之前，确保我们的环境满足特定要求。我使用了一个思维导图来列出相关的环境组件和版本需求。
```mermaid
mindmap
root((环境预检)
SparkSQL(Spark用于处理结构化数据的模块)通过SparkSQL导入的数据可以来自MySQL数据库、Json数据、Csv数据等，通过load这些数据可以对其做一系列计算下面通过程序代码来详细查看SparkSQL导入数据并写入到ES中：数据集：北京市PM2.5数据Spark版本：2.3.2Python版本：3.5.2mysql-connector-java-8.0.11 下载Elastic
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2023-06-26 15:27:46
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# Spark将Hive数据写入MySQL的实现方法
## 一、整体流程
下面是将Hive数据写入MySQL的整体流程表格：
| 步骤 | 操作 |
|--------|--------|
| 1 | 从Hive中读取数据 |
| 2 | 将数据转换为DataFrame |
| 3 | 写入MySQL数据库 |
```mermaid
journey
title Spark将Hive
原创
2024-06-28 05:59:58
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Spark 整合ElasticSearch因为做资料搜索用到了ElasticSearch，最近又了解一下 Spark ML，先来演示一个Spark 读取/写入 ElasticSearch 简单示例。(spark 读取ElasticSearch中数据)环境：IDEA2016，JDK8，windows10，安装的 ElasticSearch6.3.2 和 spark-2.3.1-bin-hadoop2
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2023-07-08 18:27:44
142阅读
POM.xml文件按照项目实际需求添加依赖即可。<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:s
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2023-09-25 12:50:36
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# Spark写入MySQL
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据计算引擎，它提供了丰富的API和工具，以支持在分布式环境中进行大规模数据处理。MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统，Spark与MySQL的结合可以实现高效的数据处理和持久化。本文将介绍如何使用Spark将数据写入MySQL，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，需要确保安装了以下组件：
原创
2023-08-25 07:42:43
243阅读
注意：本文不会将所有完整源码贴出，只是将具体的思路以及部分源码贴出，需要感兴趣的读者自己实验然后实现吆。 缘起 公司最近的项目需要将之前的部分业务的数据库连接方式改为jdbc，但由于之前的项目都使用sqlarchemy作为orm框架，该框架似乎没有支持jdbc，为了能做最小的修改并满足需求，所以需要修改sqlarchemy的源码。基本配置介绍 sqlalchemy 版本：1.1.15
# 实现Java spark大量数据写入mysql
## 流程步骤
下面是实现Java Spark大量数据写入MySQL的流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取大量数据源 |
| 3 | 数据处理 |
| 4 | 将数据写入MySQL |
## 操作指南
### 步骤1：创建SparkSession
原创
2024-03-24 04:12:31
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# 如何将数据从 Spark 写入到 MySQL
在现代大数据处理框架中，Apache Spark 是一个强大的工具，常用于处理大规模数据集。我们经常需要将处理后的数据存储到关系型数据库中，如 MySQL。本文将为初学者详细讲解如何将数据从 Spark 写入到 MySQL，包括流程、代码示例及每一步的详细说明。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看一下将数据从 Spark 写入 MySQL
spark-shell 读写hdfs 读写hbase 读写redis1.进入spark-shell环境 standalone方式，spark通过
zookeeper做了
HA（Highe Available）,spark master在机器hadoop31和hadoop33上面，登录时候指定每个worker在跑spark-shell任务时候使用内存为4GB
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2024-03-05 22:05:57
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前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时，我们往往需要操作数据库，去统计或者改变一些值。最近一个实时消费者处理任务，在使用spark streaming进行实时的数据流处理时，我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中，所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结，并且对自己踩到的一些坑进行记录。Spark Streaming持久化
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2023-12-27 11:46:23
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1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法。第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值；第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制。下面对两种方法做代码举例2. 利用org.apache.spa
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2023-11-15 17:30:11
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