文章目录DataSourceSpark 对外暴漏的读写文件的入口:writer.save() 方法DataFrameReader.load() 方法java.util.ServiceLoader扩展Spark 支持的DataSource DataSourceDataSource 是Spark用来描述对应的数据文件格式的入口，对应的Delta也是一种数据文件格式，所以了解DataSource实现原
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2023-06-19 05:48:18
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RDD 介绍RDD，全称Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)，是Spark最为核心的概念，是Spark对数据的抽象。RDD是分布式的元素集合，每个RDD只支持读操作，且每个RDD都被分为多个分区存储到集群的不同节点上。除此之外，RDD还允许用户显示的指定数据存储到内存和磁盘中，掌握了RDD编程是SPARK开发的第一步。1:创建操作(creation op
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2023-07-17 14:11:24
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# Spark的读写操作指南
在数据工程中，Apache Spark是一个非常强大的工具，它可以处理大规模的数据集，并进行高效的数据分析和计算。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spark进行读写操作。这将是一个入门级别的教程，适合刚入行的小白。
## 流程概览
下面是使用Spark进行读写操作的一般流程：
| 步骤 | 说明 |
|---
SparkSQL运行原理 1.SparkSQL的运行简化流程进行DataFrame|Dataset|SQL编程;Spark会将编写的代码转换并生成一个逻辑计划;Spark会将此逻辑计算转换生成一个重计划，同时在底层以执行的代码进行优化；Spark将这个优化了的物理计划提交到集群上执行，底层上是基于RDD的操作；2.SparkSQL核心组件SparkSQL是Spark的核心模块之一，通过查看
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2023-10-11 10:48:37
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一、读操作1 package cn.guo.spark
2 import java.sql.DriverManager
3 import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD
4 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
5 object JdbcRDDDemo {
6 def main(args: Arr
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2023-06-27 10:50:55
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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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val path="/Volumes/Data/BigData_code/data/retail-data/by-day/2010-12-01.csv" spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "
原创
2021-07-15 15:07:32
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# Spark与ClickHouse的读写操作
在现代数据处理领域，Apache Spark与ClickHouse都是非常流行的技术。Spark是一个开源的分布式计算框架，广泛用于大数据处理与分析；而ClickHouse是一个列式数据库，专为快速查询而设计。将两者结合，能够在数据读写时利用Spark的强大计算能力，同时享受ClickHouse高效的存储方式。
## Spark与ClickHou
# 使用 Spark 读写 Kafka 的流程指导
## 1. 概述
Apache Spark 提供了强大的数据处理能力，而 Kafka 是一种流行的分布式消息队列。结合 Spark 和 Kafka，可以轻松实现对实时数据流的处理。在本文中，我们将逐步学习如何通过 Spark 来读写 Kafka 的数据。
## 2. 流程概述
以下是实现 Spark 读写 Kafka 的步骤：
| 步骤
# 使用Spark读取和写入MongoDB的指南
在大数据处理和分析的领域，Apache Spark和MongoDB是两个非常流行的工具。Spark提供高效的数据处理功能，而MongoDB是一种灵活的NoSQL数据库，适用于存储大数据。本文将帮助你了解如何使用Spark与MongoDB进行数据的读取和写入，针对初学者一一讲解关键步骤和代码实现。
## 整体流程
在开始之前，我们先看看Spar
ClickHouse 和 Apache Spark 是现代大数据处理领域中的两大重要工具，分别在高性能列式存储和弹性分布式处理上展现出强大能力。然而，在实际使用中，ClickHouse 与 Spark 的读写问题常常给用户带来挑战。本博文将深入探讨“clickhouse SPARK 读写”问题的解决方案，涵盖多个维度的技术细节。
### 背景定位
在当今数据驱动的时代，ClickHouse 作
# Spark读写MySQL
Apache Spark是一个分布式计算系统，主要用于大规模数据处理和分析。它提供了强大的数据处理能力和易用的编程接口，支持多种数据源的读写操作，包括MySQL数据库。在本文中，我们将介绍如何使用Spark读取和写入MySQL数据库。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工作：
1. 安装Java和Spark：确保已安装Java和Spark，可以从官方
原创
2023-08-18 05:23:27
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# Spark读写ClickHouse指南
在大数据处理中，Apache Spark和ClickHouse都是非常流行的技术。Spark用于大规模数据处理，而ClickHouse则被广泛用作高性能列式数据库。本教程将引导您如何在Spark中读写ClickHouse。本文将以步骤为基础，帮助您轻松实现这一过程。
## 流程概述
首先，让我们梳理出实现Spark读写ClickHouse的主要步骤
# Spark读写MySQL
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，通过分布式计算能力和内存计算速度，使得数据处理更加高效。在实际应用中，我们经常需要将Spark处理的数据存储到关系型数据库中，如MySQL。本文将介绍如何使用Spark读写MySQL，并提供相应的代码示例。
## 什么是Spark
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它提供了一种统一的编程模型，可用于处
原创
2023-08-13 07:44:32
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1. 隐式转换和隐式参数介绍隐式转换和隐式参数是Scala中非常有特色的功能，也是Java等其他编程语言没有的功能。我们可以很方便地利用隐式转换来丰富现有类的功能。在后续编写Akka并发编程, Spark, Flink程序时都会经常用到它们。隐式转换: 指的是用 implicit关键字 声明的带有 单个参数 的方法.隐式参数: 指的是用 implicit关键字 修饰的变量.注意: implicit
Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 文件格式分为：Text 文件、Json 文件、Csv 文件、Sequence 文件以及 Object 文件； 文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE 以及数据库。Spark 对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。从诸如文本文件的非结构化的文件，到诸如 JSON 格式的半结构化的文件，再到诸如 Sequen
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2023-10-23 09:42:13
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Maven依赖： <properties> <hbase.version>1.2.0</hbase.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</group...
原创
2021-08-31 16:50:41
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1. Spark读取MySQL数据 1. spark.read.jdbc() def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName("sparksql").master("local").getOrCreate() val prop = ne...
原创
2021-08-31 16:50:43
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# 使用 Apache Spark 读写 ORC 文件
在本篇文章中，我们将学习如何使用 Apache Spark 读写 ORC (Optimized Row Columnar) 文件。ORC 是一种高效的数据存储格式，特别适合用于大规模数据处理。我们将通过一系列步骤来实现这一过程，整个流程包括初始化 Spark、读取 ORC 文件、处理数据以及写入 ORC 文件。最后，我们还将总结一些关键点。
# Spark 读写 SQL Server 的方法和示例
## 引言
在现代大数据处理的环境中，Spark 是一种强大的分布式计算框架，经常被用于数据分析和处理。通过与数据库的结合，Spark 能够高效读取和写入大量数据。其中，Microsoft SQL Server 是一款流行的关系型数据库，很多公司掌握了这项技术。如何使用 Spark 读取和写入 SQL Server 数据呢？本文将详细介
