DStreams输入Spark Streaming原生支持一些不同的数据源。一些“核心”数据源已经被打包到Spark Streaming 的 Maven 工件中，而其他的一些则可以通过 spark-streaming-kafka 等附加工件获取。每个接收器都以 Spark 执行器程序中一个长期运行的任务的形式运行，因此会占据分配给应用的 CPU 核心。此外，我们还需要有可用的 CPU 核心来
一、通用加载/保存方法1.1手动指定选项Spark SQL的DataFrame接口支持多
原创
2022-11-14 13:06:34
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parseDriver类调用parser的类parser调用sqlbaseParser的singleStatement方法，利用anltr4里面的singleStatement来目前主流的sql解析器有 anltr和calcite，如果使用选择使用anltr，SQL进行查询，首先需要将SQL解析成spark中的抽象语法树（AST）。在spark中是借助开源的antlr4库来解析的。Spark SQ
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2023-08-17 09:24:17
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# SparkSQL的数据源
## 1. 简介
SparkSQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的模块，它提供了一个统一的API来操作各种类型的数据源。数据源是SparkSQL中用于加载和保存数据的组件，可以是文件系统、关系型数据库、NoSQL数据库等。本文将介绍SparkSQL中常用的数据源，以及如何使用SparkSQL进行数据的读取和写入。
## 2. SparkSQL的数
pom依赖 <dependency> <groupId>com.datastax.spark</groupId> <arti
原创
2021-09-02 16:14:10
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定义Spark SQL可以通过DataFream接口操作各种数据源。可以通过关系转换或者临时表来操作DataFrame。这里我们将介绍通用的数据源加载方法和数据保存方法。通用加载/保存方法Spark默认的数据源格式为Parquet格式，数据源格式问Parquet文件的时候，Spark读取数据的时候不需要指定具体的格式，如果想要修改默认的数据格式，就需要修改spark.sql.sources.def
Spark SQL
Spark SQL是支持在Spark中使用Sql、HiveSql、Scala中的关系型查询表达式。它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD，它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数据类型，它就像是关系型数据库里面的一张表。它可以从原有的RDD创建，也可以是Parquet文件，最重要的是它可以支持用HiveQL从hive里面读取数据。下面是一些案
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2022-01-04 15:18:59
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SparkSql作为Spark的结构化数据处理模块，提供了非常强大的API，让分析人员用一次，就会为之倾倒，为之着迷，为之至死不渝。在内部，SparkSQL使用额外结构信息来执行额外的优化。在外部，可以使用SQL和DataSet 的API与之交互。本文笔者将带你走进SparkSql的世界，领略SparkSql之诸多妙处。一、DataSet和DataFrame 当使用编程语言对结构化数据进行操
文章目录一、Spark SQL二、Spark on Hive三、Hive on Spark四、Spark读取Parquet文件五、Spark连接HBase1.Maven工程添加依赖2.代码实现 一、Spark SQL本质上是Spark SQL引擎+Spark RDD引擎。RDD（Resilient Distribute Dataset），弹性分布式数据集。Resilient：RDD默认是存放于内
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2023-08-07 08:45:54
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、 Spark SQL是什么？二、使用步骤1.引入库2.读取数据总结 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：用户需要从不同数据源操作结构化、半结构化和非结构化的各种数据。其次，用户需要执行高级分析，而关系数据库已经不能满足要求。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、 Spark SQL是什么？Spar
目录 一.通用的Load/Save函数 1.通用的Load/Save函数 2.显式指定文件格式：加载json格式 3.存储模式（Save Modes） 4.将结果保存为表 二.Parquet文件(列式存储文件
RDD数据源RDD数据源来源于五个部分：文本文件Sequence文件对象文件文件系统数据库1，文本文件sc.textFile("./dir/*.txt")如果传递目录，则将目录下的所有文件读取作为RDD。文件路径支持通配符。但是这样对于大量的小文件读取效率并不高，应该使用wholeTextFilesdef wholeTextFiles(path: String, minPartitions: In
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2023-09-04 12:30:57
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object DataSourceTest2 { //读取不同的数据源 def main(args: Array[String]): Unit = { val=...
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2023-01-06 15:49:59
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文章目录读取jdbc数据源读取jdbc数据源package cn.edu360.day7import java.util.Propertiesimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}/**
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2022-02-17 15:41:33
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固定多数据源切换 固定多数据源的动态切换，通过自定义注解实现切换，这样在切换数据源时比较灵活，具体的实现方式如下： 1、配置多数据源<!--定义数据源1-->
<bean id="oracledataSource" class="org.apache.commons.dbcp.Ba
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2023-07-13 22:50:31
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开始正文：java web 数据源有很多，大家先简单了解一下吧1、DBCPDBCP是Apache推出的数据库连接池(Database Connection Pool)。操作步骤：添加jar包：commons-dbcp-1.4.jarcommons-pool-1.5.6.jar添加属性资源文件dbcpconfig.properties文件并修改配置。2、C3P0操作步骤：添加jar包c3p0-0.9
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2023-07-20 16:37:29
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文章目录读取jdbc数据源读取jdbc数据源package cn.edu360.day7import java.util.Propertiesimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}/** * Created by zx on 2017/5/13. */object JdbcDa...
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2021-05-31 17:46:50
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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
数据源：存储了所有建立数据库连接的信息。就象通过指定文件名你可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，你可以找到相应的数据库连接。1.JNDI方式创建DataSource
1.1 配置数据源的相关连接信息，该配置可以在Tomcat安装目录下的conf/context.xml文件中配置。其配置如下：
<Context>
……
<!-
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2023-07-02 22:50:11
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# 实现SparkSQL支持多数据源join查询
## 简介
在实际的数据处理过程中，往往会遇到需要从不同数据源中获取数据进行关联查询的情况。SparkSQL提供了强大的功能来支持多数据源的join查询。本文将教你如何实现SparkSQL支持多数据源join查询。
## 流程图
```mermaid
classDiagram
class 初始化SparkSession
cla
