# Spark与MySQL：高效的数据处理与存储
在大数据的时代背景下，如何高效地处理和存储海量数据成为了各行各业需要面对的挑战。Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，与MySQL等传统关系型数据库结合使用，能够显著提高数据的处理效率和灵活性。本文将对Spark与MySQL的结合使用进行探讨，并通过示例代码进行说明。
## 一、Spark与MySQL的概述
### 1.1 A
学习大数据首先了解大数据技术得板块划分：数据计算（离线计算）：Hadoop、spark数据计算（实时计算）：storm、spartstreaming、flink其他框架：zookeeper数据采集：flume、Kafka 数据存储：hbase、hdfs、redis、mysql数据查询：kylim、hive 别的不多说，首先学习大数据需要的基本功，以及步骤。1、Linux基础，最
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2024-01-19 23:07:21
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在项目中，遇到一个场景是，需要从Hive数据仓库中拉取数据，进行过滤、裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL。对于这样一个极其普通的离线计算场景，有多种技术选型可以实现。例如，sqoop，MR，HSQL。 我们这里使用的spark，优点来说是两个：一是灵活性高，二是代码简洁。1）灵活性高相比sqoop和HSQL，spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑，甚至你可以通过外部的配置或者参
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2023-08-07 20:00:27
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第一眼spark安装文件夹lib\spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar\org\apache\spark\sql下有没有hive文件夹，假设没有的话先下载支持hive版的spark。安装mysqllsb_release -a 查看虚拟机版本号http://dev....
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2015-09-23 11:04:00
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文章目录JDBC操作MySQLJDBC读取数据方式JDBC读取MySQL数据 JDBC操作MySQL在实际的企业级开发环境中，如果数据规模特S别大，此时采用传统的SQL语句去处理的话一般需要分成很多批次处理，而且很容易造成数据库服务宕机，且实际的处理过程可能会非常复杂，通过传统的Java EE等技术可能很难或者不方便实现处理算法，此时采用SparkSQL进行分布式分析处理就可以非常好的解决该问题
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2023-11-28 10:00:07
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Apache Spark是目前非常强大的分布式计算框架。其简单易懂的计算框架使得我们很容易理解。虽然Spark是在操作大数据集上很有优势，但是它仍然需要将数据持久化存储，HDFS是最通用的选择，和Spark结合使用，因为它基于磁盘的特点，导致在实时应用程序中会影响性能（比如在Spark Streaming计算中）。而且Spark内置就不支持事务提交(commit transact
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2024-01-15 19:00:55
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简介 Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，是Google Dremel的开源实现
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它提供SQL语义，能够查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但是由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性；相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速
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2024-01-22 22:09:52
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基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法（前一步计算输出是下一步计算的输入）性能更高。只是一个基于Spark的查询引擎（支持ad-hoc临时性的分析查询）的架构和Spark截然相反。Storm是一个分布式流计算引擎。每个节点实现一个基本
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2023-12-01 11:08:51
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在大数据计算引擎上，MapReduce和Spark是一直被拿来做比较的两个框架，尤其是作为后来者的Spark，越来越多地占据主流市场，这与Spark的性能表现优异是分不开的。那么Spark为什么能够性能表现优异，今天我们来做一个spark与mapreduce几个方面的对比。 作为Hadoop框架下的分布式计算引擎，MapReduce从一出现，就是承担着极其重要的任务的——分布式并行计算。而在早期的
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2023-09-14 08:39:40
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Kafka 0.10 与 Spark Streaming 流集成在设计上与0.8 Direct Stream 方法类似。它提供了简单的并行性，Kafka分区和Spark分区之间的1:1对应，以及对偏移量和元数据的访问。然而，由于新的集成使用了新的 Kafka consumer API 而不是简单的API，所以在使用方面有显著的差异。这个版本的集成被标记为实验性的，因此API有可能发生变
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2023-11-29 12:44:59
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简介Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，第一次看到这句话估计会比较抽象。其实可以和MySQL数据库类比。只不过侧重点不同，MySQL的侧重点在数据存储和查询，Spark的侧重点在于数据处理。MySQL处理的是预定义格式的数据，Spark处理的是没有预定义格式的数据，包括各种日志文件、用户行为之类的数据量比较大的文件数据分析处理。例如，从大量用户行为日志中分析用户可能对哪些商品
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2023-11-19 11:53:24
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HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
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2023-07-12 07:54:43
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SparkSQL基本介绍什么是SparkSQL?用于处理结构化数据的Spark模块。可以通过DataFrame和DataSet处理数据。 SparkSQL特点1、易整合可以使用java、scala、python、R等语言的API操作。2、统一的数据访问连接到任何数据源的方式相同。3、兼容Hive4、标准的数据连接（JDBC/ODBC） SQL优缺点优点：表达非常清晰，难度低、易
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2023-11-14 22:41:29
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1.Presto 简单介绍1.1 Presto基本概念 Presto是Facebook开源的MPP SQL引擎，旨在填补Hive在速度和灵活性（对接多种数据源）上的不足。相似的SQL on Hadoop竞品还有Impala和Spark SQL等。这里我们介绍下Presto的基本概念。 Presto是一个分布式的查询引擎，本身并
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2023-11-09 14:11:35
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一、同类实现差异1、Presto整数相除沿用了Java整数相除的特性，而Spark除法会得到小数。示例：select 5/2;Presto返回2，Spark返回2.5。2、Presto的substr()函数的子字符串索引从1开始，而spark从0开始。示例：select substr('123', 0, 2);Spark会返回结果12，Presto会返回空，除非写select substr('12
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2023-11-17 22:19:39
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背景spark streaming + kafka 有两种方案接收kafka数据-基于receiver的方案和direct方案(no receiver方案)。基于receiver的方案，属于比较老的方案，其采用Kafka’s high-level API通过专门的Rceiver去接收kafka数据。 采用 KafkaUtils.createStreamdirect方案，是当前的主流用法，其采用Ka
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2024-01-14 20:22:52
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Flink是标准的实时处理引擎，而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的，不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了，然后重点移到spark sql和structured Streaming了。维表join和异步IOStructured Streaming不直接支持与维表的join操作，但是可以使用m
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2023-08-10 22:42:13
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搭建数仓必要环境的注意事项使用Hive做元数据存储和HQL解析，Spark做实际计算。（Hive on Spark）Hive 使用3.1.2版本，Spark 使用3.0.3版本 。 由于Hive 3.1.2 和 Spark 3.0.3不兼容，需要修改Hive中关于Spark的源码和依赖引用。重新编译Hive下载Hive 3.1.2源码 ，上传并解压apache-hive-3.1.2-src.tar
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2023-07-14 11:36:42
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2004年，Google的MapReduce论文揭开了大数据处理的时代，现如今，大数据的发展已达到惊人的速度，大数据技术深刻改变了世界。与此同时，各大数据库厂商在大数据这片蓝海里都想多分一杯羹，于是乎，各种数据库开发技术如雨后春笋般孕育而出。众所周知，大数据技术纷杂繁多，而Spark、Hive、Tez、RapidsDB这几款却深受开发者青睐，谈其性能各有千秋：1.Spark是由UC Berkele
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2023-10-26 21:19:34
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文章目录1 概念阐述1.1 Spark中支持的数据类型1.2 Spark中的基本类型与Python数据类型、Hive表数据类型的对应关系1.3 Hive中数字类型各自的表示范围2 分类型介绍每种数据类型的详情2.1 数字类型(ByteType、ShortType、IntegerType、LongType、FloatType、DoubleType、DecimalType)2.1.1 PySpark
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2023-08-10 20:30:45
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