RDD缓存/持久化为什么需要对RDD进行缓存/持久化?如何对RDD进行缓存/持久化?缓存/持久化API深入 为什么需要对RDD进行缓存/持久化?在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了，提高了程序运行的效率
总结:
1.RDD持久化/缓存的目的是为了提高后续操作
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
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rediswriter代码地址： https://github.com/lijufeng2016/DataX-redis-writer合并后DataX完整代码地址： https://github.com/lijufeng2016/DataX一、DataX介绍DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDF
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2023-09-03 17:42:25
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背景 今天，越来越多的的应用需要访问各种异构数据源。对于企业应用来说，这既是企业内部发展的需要也是企业适应外部环境的需要。 企业在发展过程中积累了大量数据，并为存储和管理这些数据不断投资。然而，由于
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2008-06-16 22:53:00
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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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一、简介1.1 多数据源支持Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。CSVJSONParquetORCJDBC/ODBC connectionsPlain-text files注：以下所有测试文件均可从本仓库的resources 目录进行下载1.2 读数据格式所有读取 API 遵循以下调用格式：// 格式
DataFr
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
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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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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# 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。
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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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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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
Spark Streaming概述概述http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Spark Streaming是Spark Core扩展（RDD），可以对实时流数据进行可靠、高吞吐、容错的流数据处理。① 构建数据源： Spark Streaming在计算时，输入数据（数据源Sources）可以有多种类型
3.SparkSQL 数据源3.1 通用加载/保存方法3.1.1 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 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。 Spark SQL 的默认数据源为 Parquet 格式。数
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2023-06-19 06:17:49
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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
Spark SQL 的数据源------通用的数据 加载/保存功能 Spark SQL支持通过DataFrame接口在各种数据源上进行操作。DataFrame可以使用关系变换进行操作，也可以用来创建临时视图。将DataFrame 注册为临时视图允许您对其数据运行SQL
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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2023-08-07 01:52:22
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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
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
