在大数据处理的时代,我们经常会面临“Spark 多数据源关联”的挑战。使用 Apache Spark 可以轻易地从多种数据源抽取和分析数据。然而,如何有效地关联不同的数据源,在实际操作中就成了一个关键问题。接下来,我们就从多个方面详细探讨如何解决这个问题。
### 协议背景
随着数据量的剧增,各种类型的数据存储(如关系型数据库、NoSQL、文件系统等)愈加普遍。为了获得更全面的洞察,我们需要有            
                
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-08 22:17:09
                            
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            # Spark多数据源关联查询
在大数据处理的领域中,Apache Spark由于其强大的数据处理能力和简洁易用的API,成为了许多数据工程师和数据科学家的首选工具。使用Spark进行数据处理时,关联查询是经常需要执行的操作之一,尤其是在需要从多个数据源整合信息时。
## 什么是关联查询?
关联查询是指在数据库中通过某种条件将多个表(或数据源)中的数据关联到一起,从而获取更为全面的信息。在S            
                
         
            
            
            
            # Spark SQL 多数据源关联查询指南
在现代数据处理中,数据源的多样性提高了对数据分析的需求。Spark SQL 作为大数据处理的重要工具,能够高效地执行多数据源关联查询。本文章将详细介绍实现 Spark SQL 多数据源关联查询的步骤,以及每一步需要执行的代码。
## 关联查询流程概述
以下是实现多数据源关联查询的主要步骤:
| 步骤          | 描述            
                
         
            
            
            
            Spark SQL 可以从多种数据源读取数据,也可以将数据写入多种数据源,如:json、txt、hdfs、parquet、jdbc、hive 等1. 通用读取与保存读取// 方法一,若没有指定文件格式,则默认为 parquet,也可以通过修改 spark.sql.sources.default 来修改默认文件格式
// 文件格式:json, parquet, jdbc, orc, libsvm,            
                
         
            
            
            
            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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            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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            # Spark 多数据源抽取指南
在大数据处理和分析的领域中,Apache Spark 是一个强大的工具,支持通过不同数据源的抽取和处理。这篇文章将引导你了解如何在 Spark 框架中从多个数据源抽取数据,并一步步实现该过程。
## 流程概览
在实现多数据源抽取的过程中,我们通常会遵循以下步骤:
| 步骤 | 任务描述                    |
|------|------            
                
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 多数据源关联查询在Java中的实践
在现代应用程序中,数据通常分布在多个数据源中,例如,关系型数据库、非关系型数据库、RESTful API等。能够有效地配置和查询这些数据源,并进行复杂的关联操作,是开发人员面临的一项重要任务。本文将探讨如何在 Java 中实现多数据源的关联查询,并提供示例代码以加深理解。
## 多数据源架构
在开始之前,我们需要了解多数据源的基本概念。在一个典型的多数            
                
         
            
            
            
             一、整合SpringJDBC1  JDBC  JDBC(Java Data Base Connectivity,Java 数据库连接)是一种用于执行 SQL 语句的 Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用 Java 语言编写的类和接口组成。JDBC 提供了一种基准,据此可以构建更高级的工具和接口,使数据库开发人员能够编写数据库应用程序。  1.1 优点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            需求场景:若依框架的30张数据表 和 业务使用的数据表,同数据源,但分开的两个库,原生若依只支持主库的代码生成,故自己修改添加代码来实现若依多数据源的使用效果展示前端修改页面ruoyi-ui\src\views\tool\gen\importTable.vue el-form 中新增 el-form-item<el-form-item label="数据源">
        <            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一、概述1.1、中间件1.2、数据库中间件1.3、为什么要用`Mycat`?二、Mycat 作用2.1、读写分离2.2、数据分片2.3、多数据源整合三、Mycat 实现原理3.1、安装启动3.1.1、安装3.1.2、配置文件3.1.3、启动3.1.4、登录 一、概述Mycat是数据库中间件。官网:http://www.mycat.io/1.1、中间件是一类连接软件组件和应用的计算机软件,以便            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spring2.0.1以后的版本已经支持配置多数据源,并且可以在运行的时候动态加载不同的数据源。通过继承 AbstractRoutingDataSource就可以实现多数据源的动态转换。 思路:通过ThreadLocal保存每个数据源所对应的标志,AbstractRoutingDataSource在通过vdetermineCurrentLookupKey()获取对应数据源的键值的时候,直接从Thr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SpringDataJpa使用单数据源时的SpringBoot配置很简单,但是随着业务量发展,单个数据库可能不能满足我们的业务需求,这时候一般会对数据库进行拆分或引入其他数据库,此时单数据源就不能满足我们的需求,需要配置多个数据源。在使用SpringBoot2.x进行SpringDataJpa多数据源配置之前,对SpringBoot2.x集成SpringDataJpa还不熟悉的朋友,可以先参考Sp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.关系型数据库:关系模型 二维表格模型 数据库事务具有ACID特性(actomic,consistency,isolation,durablility)缺点:查询效率低,横向扩展难,性能欠佳。非关系型数据库:键值对存储,结构不固定。缺点:只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,关系型数据库显的更为合适。不适合持久存储海量数据2.面向对象的特征:封装(数据隐藏,将事物抽象成对象            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.前言springboot1.x与springboot2.x的不同版本还是有不少区别的,本文主要介绍在springboot2.1.1动态切换数据源的案例.二.配置1.引入依赖<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactI            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hKZLbDIJ-1578488684795)(https://upload-images.jianshu.io/upload_images/13150128-209c59ce4b078974.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)]前言接着上一篇文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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