查看Spark日志与排查报错问题的方法请看：1. org.apache.spark.SparkException: Kryo serialization failed: Buffer overflow原因：kryo序列化缓存空间不足。解决方法：增加参数，--conf spark.kryoserializer.buffer.max=2047m。2. org.elasti
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2023-08-01 18:11:19
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简单地说JDBC 可做三件事：与数据库建立连接、发送操作数据库的语句、处理返回结果。
什么是JDBCJDBC（java database.connective）它是一套用于执行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提供了一种规范，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发者能够
## 连接 Java 和 Spark：让你的想法成为现实
在大数据时代，大规模数据处理已成为企业和组织成功的关键。Apache Spark作为一种快速、通用、容错和易于使用的大数据处理框架，已经成为业界的热门选择。本文将介绍如何使用Java语言连接Apache Spark，并提供示例代码和序列图。
### Spark简介
Apache Spark是一个开源的集群计算系统，旨在实现大规模数据处
原创
2023-11-03 12:33:51
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# 如何在Java中连接Spark SQL
在大数据时代，Spark SQL是处理和分析数据的重要工具。而作为开发者，能够将Spark SQL与Java相结合，是非常重要的技能。本文将详细介绍如何在Java中连接Spark SQL，并提供代码示例。
## 流程概览
以下是实现Spark SQL连接Java的基本流程：
| 步骤 | 描述
### Spark连接HBase的流程
为了实现Spark连接HBase，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---------------------------------- | ----------------------
原创
2023-10-02 09:37:18
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# 使用Java连接Apache Spark解决数据处理问题
在大数据时代，Apache Spark作为一个快速通用的大数据处理框架，已经受到越来越多企业的青睐。本文将介绍如何使用Java连接Spark，以解决一个实际的数据处理问题——从CSV文件读取数据，并进行简单的分析。
## 实际问题背景
假设我们有一个CSV文件，记录了公司员工的基本信息，包括姓名、年龄和薪资。我们的目标是分析所有员
# Java Spark连接HBase实现步骤
## 整体流程
下面是Java Spark连接HBase的整体流程，包括获取HBase配置、创建SparkSession、读取HBase数据、写入HBase数据。
```mermaid
flowchart TD
A[获取HBase配置] --> B[创建SparkSession]
B --> C[读取HBase数据]
B
原创
2024-01-05 07:10:51
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Spark 实战, 第 2 部分:使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 本文旨在通过具有实际意义的案例向读者介绍如何使用 Kafka 分布式消息框架和 Spark 的 Streaming 模块构建一个实时的数据处理系统。内容将涉及数据产生，数据读取，数据处理，结果存储等数据系统处理的基本环节，也会提出一些开放式的问题，供读者一起讨论。 内容
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2024-08-07 09:21:19
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首先说下这样做的好处，不用每次都打成jar包在集群测试，直接在本地就可以测试。平台环境：hadoop 2.6.0-CDH5.7 Hive 1.1.0 Spark 1.6.0 Scala 2.11.5项目环境：jdk 1.8 scala2.11.01.创建新工程 1.创建一个maven工程，不做赘述。工程目录结构如下：2.配置环境 1.左上角File ->Project Structure -
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2024-06-20 08:27:22
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在使用DSL方式（DataFrame/DataSet）编写时Spark SQL时，会通过SparkSession.read.format(source: String)或SparkSession.write.format(source: String)来指定要读写的数据源，常见的有jdbc、parquet、json、kafka、kudu等，但实际上，这个format(source)
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2023-08-11 19:28:34
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一.背景介绍许多中小型企业使用Ambari去管理自己的大数据集群，以Spark作为主要的计算框架去实现数据的分析。通用的Spark的开发调试流程是往往需要以下流程：Idea上进行开发，并使用spark local模式进行调试。打包程序放到测试分布式环境上进行spark on yarn client模式进行调试。使用spark on yarn cluster模式进行调试，成功后在正式环境中进行分布式
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2024-05-30 09:54:44
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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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<一>Hive on Spark运行环境搭建楔子Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具，提供了类似于SQL的HiveQL语言，使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析。由于这一特性而收到广泛的欢迎。Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块，这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现，因而在处理速度上不
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2023-08-29 13:56:18
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Y9 建议安装MongoDB可视化工具“Robo 3T”，可以很直观的看到对MongoDB操作后的数据。 1、‘Robo 3T’的安装，网上很多途径可下载，在此分享我使用的版本： 链接：https://pan.baidu.com/s/1EcjmUVkXz1GQeTXy2fMk9g 提取码：o1zd ① 数据库启动mongoDB后，打开Robo 3T连接mongodb数据库② 保存，连接。就可出现
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2023-07-25 17:36:14
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在当今数据驱动的世界中，Apache Spark作为一款高性能的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理。然而，连接Spark与数据源（如Hadoop、SQL数据库等）时，常常会面临各种连接问题。本博文将详细记录如何解决“Spark连接”问题的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化等部分。
### 背景描述
在**2023年8月**，我在项目中使用Apache Spark进行
前面我们已经把大数据平台搭建完成了，接下来是怎么应用大数据这件威力巨大的武器了。因为作者目前在一家传统型制造企业，很多业务和数据都是基于传统关系型数据库展开的，数据源大部分都存在Oracle、Mysql、PostgreSQL等传统关系型数据库，所以如何跟大数据平台建立联系，或者说让大数据技术更接地气，是应用大数据技术最好的实践。本文从一个初学者的角度去实践Spark访问Oracle数据库的过程。1
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2023-09-24 17:13:18
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[comment]: # Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(4) : 开发一个Kafka + Spark的应用前言在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。
在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已
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2024-06-14 08:15:02
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三。 左外连接 考虑一家公司，比如亚马逊，它拥有超过2亿的用户，每天要完成数亿次交易。假设我们有两类数据，用户和交易： users(user_id,location_id) transactions(transction_id,product_id,user_id,quantity,amout) 所谓左外连接：令T1(左表)和T2(右表)是以下两个关系（其中t1是T1的属性，t
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2023-12-25 20:06:27
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在一般的java 项目 以及 现在特别火的大数据分析项目中 ，用到数据库以及数据库资源池 连接的事情 是在稀松平常不过的了 。今天就简单的梳理下 这是一个怎样的过程：我们按照代码的调度顺序审视下 ：Comment ，我们是从Spark 数据分析做demo 展开的 ：第一，假设读写数据库一定是从业务层面发出的 ，那么就应该有以下代码这是我们众多代码中的最后一步 ，写数据到数据
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2023-09-21 09:49:15
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在现代大数据处理中，Apache Spark 是一个极其流行的框架，允许用户快速处理和分析大规模数据集。将 Spark 连接到 MySQL 数据库，使得将关系数据库中的数据导入 Spark 中进行进一步分析变得尤为重要。本篇博文将详细介绍如何使用 Java 在 Spark 中连接 MySQL，提供环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等多个方面的内容。
## 环境准备
为了
