前言最近准备对数据质量进行监控,选定的工具是开源的Apache Griffin,由于文档稀缺,加上griffin本身使用的组件众多,期间采坑不少,我们将打好的包measure-0.6.0-SNAPSHOT.jar放到集群中,通过livy调用spark命令执行任务,过程还是相对繁琐的。本文就spark任务结果写入elasticsearch遇到异常做个小结。异常Exception in thread
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2024-09-29 08:35:10
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一、环境Windows 7 x64 python 3.7.1 pymysql 0.9.3 mysql5.6.43 二、pymysql的简单使用1、准备数据库demo_temp create database demo_temp; 2、连接数据库 import py
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2024-10-11 20:43:46
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Doris版本:0.15.0-rc04 文章目录任务流程异常说明Stream Load介绍简单说明支持数据格式前置条件启动批量删除方式相关代码示例 任务流程异常说明当MySQL端批量进行Delete或Update操作,产生大量Binlog,进入到Flink实时同步任务中,Flink实时同步任务通过拼装INSERT INTO语句,批量执行数据同步,这时,就有可能会导致Doris的数据版本超过了最大的
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2024-03-27 06:56:14
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Flink Doris Connector设计方案该方案首先感谢社区Spark Doris Connector的作者从Doris角度看,将其数据引入Flink,可以使用Flink一系列丰富的生态产品,拓宽了产品的想象力,也使得Doris和其他数据源的联合查询成为可能从我们业务架构出发和业务需求,我们选择了Flink作为我们架构的一部分,用于数据的ETL及实时计算框架,社区目前支持Sp
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2024-02-29 09:17:26
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实践背景:将一段存在五重子查询嵌套与数据转换计算的Oracle SP(Sql Procedure)用Spark SQL实现。并且采用Java进行开发(不能用最爱的Scala了。。。) 这段SQL的核心逻辑接近千行代码,背后涉及到的关联表接近10个。没有文档,没有表ER图可供参考。我更愿将其定义为传统计算模型在大数据背景下的技术转型,或说是升级。 在此将采用Spark SQL的sql开发模式,一般在
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2024-07-01 17:56:22
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Spark性能优化:开发调优篇在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合理的调优,Spark作业的执行速度可能会很慢,这样就
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2024-10-26 19:44:06
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spark通过pipline方式批量插入redis集群网上资料比较少,但是有一大堆都是单机的方式,spring倒是也有写入redis集群的实现代码,以下整理了spark通过pipline批量写入的方式,速度确实快,不然一条条set进去,真的是天都要黑了。依赖到的maven有以下(spark忽略):<dependency>
<groupId>org.m
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2023-06-13 10:52:16
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6月29日,Doris有幸得到中国信通院云大所、大数据技术标准推进委员会的支持,在中国信通院举行了0.11.0新版本预览线下沙龙。各位嘉宾都带来了干货满满的分享。关注Doris官方公众号,后台回复“0629”即可获取各位嘉宾分享PPT及现场录像。 今天是朱良昌同学代表百度智能云流式计算团队带来Spark Streaming对接Doris 设计与实现的分享。 业务场景
最近工作中,在融合数据的时候,需要将10亿+的记录push到redis中,运维的同学帮忙搭建好redis集群,100主 + 100 从 (单节点8G),最开始打算第一次批量写入使用spark去写入到redis,因为数据存放在Hive表。
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2023-05-25 11:41:19
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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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clickhouse 文章目录clickhouse概述快如闪电缺点:clickhouse的表现查询语句with 语句array joinjoin 连接精度 join 使用的注意事项 finalprewhere wheregroup byHavingorder byNULL FIRST NULLLASTlimit bylimit num by col1,col2...limit numunion a
Spark批量读写Redis需要新加入Redis的依赖<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.0.1</versi
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2023-05-26 17:37:02
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# 使用Spark SQL批量写入MySQL的指南
在大数据处理的工作中,我们常常需要将数据从Spark处理之后写入到MySQL数据库。这对于数据的持久化和进一步分析是非常重要的。本文将详细介绍如何使用Spark SQL完成这项工作,以便帮助刚入行的小白理解整个过程。
## 整体流程
首先,我们来看一下将数据批量写入MySQL的整体流程。下面是一个简单的步骤表格:
| 步骤 | 描述
# Spark DataFrame 批量写入 Hive 的方法
在大数据处理领域,Apache Spark 是一个极其流行的处理引擎,而 Hive 则是一个数据仓库工具,用于数据的总结和分析。当我们需要将大量数据从 Spark DataFrame 迁移到 Hive 时,如何高效地完成这一任务便显得格外重要。下面我们将带您了解如何实现这一过程,并为您提供示例代码和相关的状态图与序列图。
## 什
原创
2024-09-16 05:24:55
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本文主要介绍spark sql读写es、structured streaming写入es以及一些参数的配置ES官方提供了对spark的支持,可以直接通过spark读写es以下是pom依赖,具体版本可以根据自己的es和spark版本进行选择:<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<arti
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2023-08-11 22:15:45
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在产品精细化运营时代,经常会遇到产品增长问题:比如指标涨跌原因分析、版本迭代效果分析、运营活动效果分析等。这一类分析问题高频且具有较高时效性要求,然而在人力资源紧张情况,传统的数据分析模式难以满足。本文尝试从0到1实现一款轻量级大数据分析系统——MVP,以解决上述痛点问题。
文章作者:数据熊,腾讯云大数据分析工程师。 一、背景及问题在产品矩阵业务中,通过仪表盘可以快速
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2024-08-28 19:33:16
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目录概述导入方式批量删除Broker LoadRoutine LoadStream load概述Doris现在支持Broker load/routine load/stream load/mini batch load等多种导入方式。
spark load主要用于解决初次迁移,大量数据迁移doris的场景,用于提升数据导入的速度。导入方式所有导入方式都支持 csv 数据格式。其中 Broker l
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2023-12-19 20:11:49
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目录 1、SparkStreaming2、SparkStreaming程序入口3、SparkStreaming初始理解4、什么是DStream5、数据源5.1、Socket数据源5.2、HDFS数据源5.3、自定义数据源5.4、kafka数据源6、Spark任务设置自动重启步骤一:设置自动重启Driver程序步骤二:设置HDFS的checkpoint目录步骤三:代码实现7、数据丢失如何处
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2023-12-27 10:14:48
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这里说的Spark包含SparkCore/SparkSQL/SparkStreaming,实际上都一样操作。以下展示的都是实际项目中的代码。方法一:把整个DataFrame一次写入MySQL (DataFrame的Schema要和MySQL表里定义的域名一致) Dataset<Row> resultDF = spark.sql("select hphm,clpp,clys,t
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2023-09-29 07:26:39
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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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