使用本地操作系统的线程和调度机制的一个主要优点是，它能够透明地利用本地操作系统支持多重处理。由于Java HotSpot性能引擎被设计为对在执行Java编程语言代码时的抢先和/或多重处理引起的竞争状态是不敏感的，因而Java编程语言线程将自动利用由本地操作系统所提供的任意调度机制和处理器分配策略。 5. 内存垃圾回收 5.1 背景说明 Java编程语言对程序员的一个主要魅力在于，它是第一个可提供
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2024-06-07 22:27:51
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# SparkSQL脚本调度入门
作为一名刚入行的小白，你可能对如何实现SparkSQL脚本调度感到困惑。别担心，这篇文章将带你了解整个流程，并提供详细的代码示例。让我们开始吧！
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述整个调度流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备Spark环境 |
| 2 | 编写SparkSQL脚本 |
| 3 | 使用调度
原创
2024-07-29 10:44:50
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# SparkSQL和HiveSQL调度平台科普
在大数据领域，SparkSQL和HiveSQL是两种常用的数据处理工具，它们可以用于对大规模数据进行处理和分析。为了更好地管理和调度这些数据处理任务，可以借助调度平台来实现高效的任务调度和执行。
## 什么是SparkSQL和HiveSQL
SparkSQL是Apache Spark项目中的一个组件，它提供了一种基于DataFrame和Dat
原创
2024-07-03 03:31:27
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概述本文介绍Saprk中DAGScheduler的基本概念。该对象实现了一个面向Stage的高层调度器。它为每个Job计算一个Stage的DAG图，并跟踪这些RDD和Stage的输出，并找到一个最小的代价的DAG图来运行该Job。DAGScheduler介绍在文章《spark2原理分析-Stage的实现原理》中，介绍了Stage的基本概念和Stage的提交实现原理。本文主要介绍 DAGSchedu
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2023-12-21 11:28:48
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由于业务数据量大，使用普通查询统计已不能满足需求，所以使用spark+mongodb进行聚合统计，两种方案1使用quartz调度spark，定时进行业务数据统计2使用crontab调度spark，定时进行业务数据统计为了便于管理最终使用方案1
quartz调度代码这里就不展示了，只写spark+mongodb调用
1 引入maven依赖
<dependency>
文章目录MySQL1. 为什么要使用数据库2. 什么是数据库3. 数据库管理系统4. MySQL4.1 MySQL历史简介4.2 MySQL获取和安装【详见】 Windows下安装MySQL5.75. SQL5.1 SQL语句概述5.2 MySQL基本操作6. MySQL开发工具使用7. 查询语句【重点】DQL7.1 基本格式7.1.1 基本查询，字段表名7.1.2 查询结果字段进行数据计算7.
当然还有后面兴起的基于分布式文件存储方式的MongoDB，这个数据库跟SQL Server不同的是，SQL Server中存储数据是以一个二维表的形式存储的关系型数据库，但是MongoDB中存储数据既可以像关系型数据库存储，又可以存储非关系型数据，例如json格式的数据，灵活性很大，对于关系型数据库使用SQL语句可以完成对其的CURD操作，但是对于非关系型数据库的数据操作，可想而知是比较难实现的，
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2023-08-01 16:42:08
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【本文使用的可视化界面软件是小海豚SQLyog】最近在弄SSM框架，先是在Java ee项目中被代码绕晕，然后在Tomcat被摆了一道，心想着：”好，数据库那么简单，就先做数据库吧！“——万万没想到，居然在插入数据中设置了”陷阱“：因为字符编码不一致，无法插入记录。 于是，我通过百度得知，因为一开始新建数据库不谨慎，没有修改编码，导致后面都要一一修正。首先，我修改了my.ini的配置&n
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2024-10-23 15:49:10
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# 使用 Apache Spark SQL 在 Dolphin Scheduler 中实现调度
在大数据处理的世界中，Apache Spark 以其高效的计算能力和丰富的功能受到广泛欢迎。Dolphin Scheduler 是一个分布式的调度系统，能够高效管理和调度各种任务。将 Spark SQL 集成到 Dolphin Scheduler 中，可以有效地管理数据处理任务。本文将带你一步一步实现
原创
2024-09-23 04:44:43
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简单来讲，Spark调度系统用于将用户提交的“任务”调度到集群中的不同节点执行。但是Spark实现的调度系统，并非一句话所概括的这么简单。Spark资源调度分为两层：第一层是Cluster Manager（在YARN模式下为ResourceManager，在Mesos模式下为Mesos Master，在Standalone模式下为Master），将资源分配给Applicatio
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2023-09-16 11:15:19
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Shell脚本调试选项Shell本身提供一些调试方法选项：-n，读一遍脚本中的命令但不执行，用于检查脚本中的语法错误。-v，一边执行脚本，一边将执行过的脚本命令打印到标准输出。-x，提供跟踪执行信息，将执行的每一条命令和结果依次打印出来。使用这些选项有三种方法(注意:避免几种调试选项混用)1.在命令行提供参数：$sh -x debug.sh2.脚本开头提供参数：#!/bin/sh -x3.在脚本中
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2023-12-19 19:56:13
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实现Java SparkSQL的流程如下：
```mermaid
flowchart TD
A[创建SparkSession] --> B[加载数据源]
B --> C[注册表]
C --> D[执行SQL查询]
D --> E[处理查询结果]
```
首先，我们需要创建一个SparkSession对象，用于与Spark进行交互。通过SparkSession，我
原创
2023-12-22 09:41:54
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SparkSql提供了对Hive的结构化查询语言，在某些业务场景下，我们可能需要对sql语法进行扩展，在此以自定义merge语法说明其一般步骤。 Hive中parquet格式表的数据文件可能会包含大量碎片文件(每次执行insert时都会产生独立的parquet文件)，碎文件过多会影响hdf
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2023-09-08 23:11:42
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# SparkSQL Java API 实现指南
## 概述
本文旨在指导刚入行的开发者实现基于 SparkSQL 的 Java API。SparkSQL 是 Apache Spark 提供的一种用于处理结构化数据的模块，它可以通过 SQL 或者 DataFrame API 进行数据查询和分析。Java API 是 SparkSQL 的一种编程接口，可以通过编写 Java 代码来使用 Spark
原创
2023-10-20 17:14:50
103阅读
# 教你如何实现java sparksql hbase
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备环境) --> B(创建SparkSession)
B --> C(读取HBase数据)
C --> D(处理数据)
D --> E(保存数据到HBase)
```
## 整体流程
为了实现Java SparkSQL和HBase的整合
原创
2024-06-08 05:05:03
43阅读
# 实现Java SparkSQL连接MySQL
## 概述
在本文中，我将教会你如何使用Java编程语言通过SparkSQL连接MySQL数据库。SparkSQL是Apache Spark中处理结构化数据的模块，它可以帮助我们方便地分析和处理大规模的数据集。MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，我们可以通过SparkSQL将数据从MySQL中读取并进行处理。
## 整体流程
```m
原创
2024-06-19 05:37:19
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# Java连接SparkSQL教程
## 概述
在本教程中，我将指导你如何使用Java连接SparkSQL。首先，让我们了解一下整个流程。
## 流程步骤
以下是连接SparkSQL的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 创建DataFrame对象 |
| 3 | 注册DataFrame为临时表 |
|
原创
2024-03-31 06:59:41
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# Java 调用 Spark SQL：使用实例与详细解析
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，尤其以其高效的内存计算而受到广泛欢迎。Spark SQL 是 Spark 中用于处理结构化数据的组件，它提供了一个编程抽象，用户可以使用 SQL 语言查询数据。本文将介绍如何在 Java 中调用 Spark SQL，并给出相关的代码示例以及相关的序列图和旅行图来帮助理解。
#
原创
2024-08-15 07:03:47
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# 使用 Java 连接 Spark SQL
## 引言
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，能够处理大规模数据处理和分析任务。Spark SQL 是 Spark 提供的一个模块，用于处理结构化数据。本文将介绍如何使用 Java 连接 Spark SQL，并通过示例代码阐释相关概念。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备以下环境：
1. **Apache Spa
原创
2024-10-19 07:53:40
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# 使用SparkSession进行Spark SQL操作
在大数据处理领域，Spark是一个非常流行的分布式计算框架，而Spark SQL则是在Spark之上进行结构化数据处理和查询的工具。在Java中，我们可以使用SparkSession来创建和管理Spark SQL的会话，进行数据处理和查询操作。
## 什么是SparkSession
SparkSession是Spark 2.0引入的
原创
2024-06-07 04:35:38
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