今天准备将mysql的数据倒腾到RDD。非常早曾经就知道有一个JdbcRDD。就想着使用一下，结果发现却是鸡肋一个。 首先，看看JdbcRDD的定义： * An RDD that executes an SQL query on a JDBC connection and reads results
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2018-03-06 08:07:00
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视频：JDBCRDD源码及自定义JDBCRDD的分区策略深圳浪尖浪尖聊大数据jdbcRDD虽然是鸡肋，但是也值得一讲。帮助大家更进一步理解RDD。1,JDBCRDD使用valdata=newJdbcRDD(sc,getConnection,"SELECTid,aaFROMbbbwhere?<=IDANDID<=?",lowerBound=3,upperBound=5,numPartit
原创
2021-03-18 17:09:34
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JDBCRDD源码及自定义JDBCRDD的分区策略
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2021-07-26 14:37:12
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在我们使用JdbcRDD时系统默认的参数如下：sc: SparkContext,getConnection: () => Connection,sql: String,lowerBound: Long,upperBound: Long,numPartitions: Int,mapRow: (ResultSet) => T = JdbcRDD.resultSetToObjectA
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2023-05-15 17:04:37
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JdbcRDD图示：代码展示：object JdbcRddDemo { val getConn = () => { DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/lj?characterEncoding=UTF-8", "root", "root") } def main(args: A...
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2021-07-19 11:20:39
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前言呵呵 项目最开始是基于 sparkSession.read().jdbc(jdbcUrl, String.format(SQL_FORMAT, sql), properties).toJavaRDD() 来查询
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2024-03-15 15:18:58
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用spark RDD java api构建JdbcRDD来实现从关系型数据库中读取数据，这里使用的是derby本地数据库，当然可以是mysql或者oracle等关系型数据库
原创
2017-09-20 23:19:42
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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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1.在IDEA上建立一个sparksql_mysql的scala对象。 2.连接mysql的代码如下 import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection} import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD
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2021-09-04 16:09:49
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Spark和Mysql(JdbcRDD)整合开发Spark的功能非常强大，我们讨论了《Spark和Hbase整合》、《Spark和Flume-ng整合》以及《Hive的整合》。我们今天的主题是聊聊Spark与Mysql的组合开发。图1在Spark中提供了一个JdbcRDD类，该RDD就是读取JDBC中的数据并转换成RDD，之后我们就可以对该RDD进行各种的操作。我们先看看该类的构造函数，如图2所示
Spark SQL支持通过JDBC直接读取数据库中的数据，这个特性是基于JdbcRDD实现。返回值作为DataFrame返回，这样可以直接使用Spark SQL并跟其他的数据源进行join操作。JDBC数据源可以很简单的通过Java或者Python，而不需要提供ClassTag。注意这与Spark SQL JDBC server不同，后者是基于Spark SQL执行查询。要保证能使用
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2023-11-09 08:44:50
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spark中的RDD有很多对应的实现，比如JdbcRDD,是用来从MySQL中读取数据的。 先来看一下JdbsRDD的源码：/**
* An RDD that executes a SQL query on a JDBC connection and reads results.
* For usage example, see test case JdbcRDDSuite.
*
* @p
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2024-08-04 15:43:14
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Spark SQL支持数据源使用JDBC从其他数据库读取数据。 与使用JdbcRDD相比，应优先使用此功能。 这是因为结果以DataFrame的形式返回，并且可以轻松地在Spark SQL中进行处理或与其他数据源合并。 JDBC数据源也更易于从Java或Python使用，因为它不需要用户提供ClassTag。 （请注意，这与Spark SQL JDBC服务器不同，后者允许其他应用程序使用Spark
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2024-04-08 10:52:08
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Spark SQL还包括一个可以使用JDBC从其他数据库读取数据的数据源。与使用JdbcRDD相比，此功能应该更受欢迎。这是因为结果作为DataFrame返回，可以在Spark SQL中轻松处理，也可以与其他数据源连接。JDBC数据源也更易于使用Java或Python，因为它不需要用户提供ClassTag。（注意，这与Spark SQL JDBC服务器不同，后者允许其他应用程序使用Spark SQ
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2024-10-18 14:17:51
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一、基本概念和用法SparkSQL还有一个能够使用JDBC从其他数据库读取数据的数据源。当使用JDBC访问其它数据库时，应该首选JdbcRDD。这是因为结果是以数据框（DataFrame）返回的，且这样SparkSQL操作轻松或便于连接其它数据源。因为这种JDBC数据源不需要用户提供ClassTag，所以它也更适合使用Java操作二、工具类1.jdbc连接工具类packagecom.web.zha
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2021-03-07 20:33:51
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Spark SQL读取MySQL的方式 Spark SQL还包括一个可以使用JDBC从其他数据库读取数据的数据源。与使用JdbcRDD相比，应优先使用此功能。这是因为结果作为DataFrame返回，它们可以在Spark SQL中轻松处理或与其他数据源连接。JDBC数据源也更易于使用Java或Python，因为它不需要用户提供ClassTag。可以使用Data Sources API将远程数据库中的
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2023-11-01 22:35:09
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一、对RDD操作的本质RDD的本质是一个函数,而RDD的变换不过是函数的嵌套.RDD有两类:输入的RDD: 典型如KafkaRDD、JDBCRDD转换的RDD: 如MapPartitionsRDDRDD的处理流程:以如下代码为例:sc.textFile("abc.log").map().saveAsTextFile("")1. textFile 会构建出一个NewHadoopRDD2. map函数
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2024-07-04 21:17:06
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源头RDD源头RDD有自己的分区计算逻辑，一般没有分区器,并行度是根据分区算法自动计算的，RDD的compute函数中记录了数据如何而来，如何分区的hadoopRDD，根据XxxinputFormat.getInputSplits()来决定，比如默认的TextInputFormat将文件按照0-128M进行切割，剩余部分是否小于128M的1.1倍JdbcRDD，需要指定一个数字类型的字段，而且指定
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2023-10-03 16:29:41
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摘要Java Annotation是JDK5.0引入的一种注释机制。网上很多关于Java Annotation的文章，看得人眼花缭乱。Java Annotation本来很简单的，结果说的人没说清楚；弄的看的人更加迷糊。我按照自己的思路，对Annotation进行了整理。理解 Annotation 的关键，是理解Annotation的语法和用法，对这些内容，我都进行了详细说明；理解Ann
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2023-08-06 12:04:02
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我越来越希望能掌握java。语言当然不是决定性因素。
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2022-08-15 13:52:43
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