object JdbcDatasourceTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JdbcDatasourceTest")
.master("local")
.getOrCreate()
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2024-06-25 06:46:56
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# 使用Spark读取JSON格式的RDD
在大数据处理领域中，Apache Spark因其高效的处理能力和易用性而广受欢迎。Spark能处理多种数据格式，其中JSON是一种常见的数据交换格式。本文将探讨如何使用Spark读取JSON格式的RDD（弹性分布式数据集），并提供相应的代码示例。
## 什么是RDD？
RDD，即弹性分布式数据集，是Spark的核心抽象。它表示一个不可变的分布式对象
在处理大数据时，使用 Apache Spark 读取文本文件并将其转换为 RDD（弹性分布式数据集）是一个常见的需求。此过程的实现依赖于多种环境配置、步骤以及最佳实践，以下将详细阐述如何高效地完成这一任务。
## 环境准备
为确保 Spark 能够正常运行并读取文本文件，需进行适当的环境配置。以下为安装所需的依赖项：
| 组件 | 版本 | 兼容性 |
|
1. Spark与Scala的版本问题官网会给出Maven Repository上可以查到2. RDD(Resilent Distributed DataSet)一组Partition，每个分片都被一个计算任务处理，未指定的话默认是程序分配的CPU core的数目计算每个Paritition的函数每个Partition上的数据都有一个函数进行计算RDD之间的依赖关系Rdd每次转换会生成
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2023-07-30 15:45:52
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Spark SQL读取Oracle的number类型的数据时精度丢失问题在程序开发中,使用到了sparkSQL读取Oracle数据库,发现当sparkSQL读取Oracle的number类型字段时,数据的小数经度会出现了丢失的情况。 更为奇怪的是,现有三张Oracle表的字段类型都为number类型,第二种表的数据小数部分出现了丢失,另外两张表则没有问题。三张表的只是在小数位数上存在区别:第一张表
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2023-10-27 19:11:26
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# Spark RDD合并读取小文件的实现
## 简介
在Spark中，当需要处理大量小文件时，直接读取这些小文件可能会导致性能问题。为了提高效率，我们可以将小文件合并成一个或多个较大的文件，然后再进行读取和处理。本文将介绍如何使用Spark来合并读取小文件，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取小文件] --> B[合并小
原创
2023-10-08 14:57:54
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在处理 Spark 中的 RDD（弹性分布式数据集）数据时，如何有效地将数据从 MySQL 中删除是一个棘手且重要的问题。本文将详细记录解决这个问题的整个过程，包括背景、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展等方面的深入分析。
### 背景定位
随着数据量的增长，使用 Spark 处理 RDD 对业务的实时分析变得愈发重要。由于数据库中存储的数据在某些条件下需要被删除，这对性能和数
Spark在大数据处理上的优势，很大一部分来自数据处理速度的提升，这使得Spark在面对大规模实时计算的数据任务时，能够更快地完成大批量数据的处理，提升大数据处理的效率。而Spark获得的这些优势，核心关键在于RDD，今天我们为大家分享Spark高级教程的内容，Spark核心RDD概念解析。 所谓的RDD，全称是Resilient Distributed Datasets，翻译过来就是弹性分布式数
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2023-08-18 22:16:13
105阅读
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、基本概念1.RDD的生成2.RDD的存储3.Dependency4.Transformation和Action4.1 Transformation操作可以分为如下几种类型：4.1.1 视RDD的元素为简单元素。4.1.2 视RDD的元素为Key-Value对:4.2 Action操作可以分为如下几种：5.shuffl
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2023-11-14 09:26:59
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是什么 SparkSql 是Spark提供的 高级模块，用于处理结构化数据，开发人员可以使用HiveQL 和SQL语言 实现基于RDD的大数据分析， 底层基于RDD进行操作，是一种特殊的RDD，DataFrameRDD类型 1. 将SQL查询与Spark无缝混合，可以使用SQL或者Da
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2023-08-10 20:44:14
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窄依赖所谓窄依赖就是说子RDD中的每个分区（partition）只依赖于父RDD中有限个数的partition。在API中解释如下： 窄依赖在代码中有两种具体实现，一种是一对一的依赖：OneToOneDependency，从其getparent方法中不难看出，子RDD只依赖于父 RDD相同ID的Partition。另外一种是范围的依赖，RangeDependency，它仅仅被org.apache
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2023-06-11 15:26:05
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1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用 它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有S
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2023-07-11 20:00:57
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与许多专有的大数据处理平台不同，Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Graph等。这即Matei Zaharia所谓的“设计一个通用的编程抽象（Unified Programming Abstraction）。这正是Spark这朵小火花让人着迷的地方。要理解
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2023-10-14 17:13:46
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一、Spark包括什么spark的核心是Spark Core，其中上面的Spark Sql对接的是Hive等结构化查询，Spark Streaming是对接的流式计算，后面的那两个也是主要用在科学任务中，但是他们的基础都是spark core，而Spark core的核心就是RDD操作，RDD的操作重要的就是算子，也就是说，掌握了算子基本上就掌握了spark的基础。二、RDD1、是什么？ 
一、基于Receiver的方式原理Receiver从Kafka中获取的数据存储在Spark Executor的内存中，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据，如果突然数据暴增，大量batch堆积，很容易出现内存溢出的问题。 在默认的配置下，这种方式可能会因为底层失败而丢失数据。如果要让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write
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2024-06-04 07:41:39
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Spark中的Spark Streaming可以用于实时流项目的开发，实时流项目的数据源除了可以来源于日志、文件、网络端口等，常常也有这种需求，那就是实时分析处理MySQL中的增量数据。面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql，然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果，但是Mysql往往还有其他业务也在使用，这些业务往往比较重要，通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成
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2023-12-21 21:49:56
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1.从内存集合中创建RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDDval sparkConf =
new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark")
val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
val rdd1 = sparkCo
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2023-10-20 15:59:25
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弹性分布式数据集（RDD）不仅仅是一组不可变的JVM(Java虚拟机) 对象的分布集，可以让你执行高速运算，而且是Apark Spark的核心。顾名思义，该数据集是分布式的。基于某个关键字，该数据集被划分成多块，同时分发到执行结点。这样做可以使得此类数据集能够执行高速执行运算。另外，RDD将跟踪（记入日志）应用于每个块的所有转换，以加快计算速度，并在发生错误和部分数据丢失时提供回退。在这种情况...
原创
2021-08-04 13:56:33
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RDD是“Resilient Distributed Dataset”的缩写，从全称就可以了解到RDD的一些典型特性。Resilient（弹性）：RDD之间会形成有向无，数据库等。
原创
2024-04-30 14:59:51
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# 如何实现spark rdd批量插入mysql
## 简介
在大数据处理中，Spark是一个非常强大的分布式计算框架，而MySQL是一个常用的关系型数据库。本文将教你如何在Spark中批量插入数据到MySQL。
## 流程
下面是实现“spark rdd批量插入mysql”的流程：
| 步骤 | 内容 |
| ----- | ----- |
| 1 | 创建SparkSession |
|
原创
2024-04-14 06:15:00
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