# 使用 PySpark 将数据写入 Doris 的步骤指南
在大数据处理的过程中，使用 PySpark 将数据写入 Doris（也称为 Apache Doris）是一种常见的需求。以下将为你详细介绍整个流程，帮助你顺利实现这一目标。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
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Python大数据处理库 PySpark实战二Pyspark建立Spark RDDpyspark shellVScodeJupyter notebook动作算子变换算子 Pyspark建立Spark RDD每个RDD可以分成多个分区，每个分区可以看作是一个数据集片段，可以保存到Spark集群中的不同节点上RDD自身具有容错机制，且是一种只读的数据结构，只能通过转换生成新的RDD；一个RDD通过分
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2023-10-19 22:51:15
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#yarn-spark计算集群搭建-----yarn用于计算资源分配，spark进行计算1.首先我们们先了解一下yarn： 官方说法就是，任务调度与资源管理 ——分布式资源管理框架。 简单理解以下就是，我们想要计算，而且把很多台计算机连到了一起，但是我们总不能计算的时候让一部分满负荷一部分没事干吧，所以这时候就能体会到yarn的作用了，他会了解以下当前所有计算机的使用情况，然后根据实际情况指挥每台
年底啦～2022年即将走到尾声，不过袋鼠云对产品品质的坚持始终如一，这段时间我们对产品本身以及客户反馈的一些问题进行了持续的更新和优化，例如新增任务告警，进行了Connector相关功能优化，以及支持跨时间分区圈群等。以下为袋鼠云产品功能更新报告第三期内容，更多探索，请继续查阅。离线开发平台1.任务诊断用户痛点：任务一直在等待提交或者等待运行，用户看不到原因，不知道该如何处理能让任务尽快跑起来；任
因为公司要处理流量数据，其中设计到了会话id的处理，从而需要用spark来实现这一功能。 而公司的数仓是基于Doris搭建的，这就涉及到了spark读写Doris，简单来说一下spark读写Doris具体的实现方案01jdbc读写 因为Doris支持mysql协议，所以可以直接通过spark使用jdbc的方式来读写Doris.Pom相关
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2023-11-23 10:07:30
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如题，磨蹭了好几天总算把这个需求整明白了，写篇笔记整理一下自己的思路，也希望能给大家带来帮助。 第一次看到json日志数据的我内心是崩溃的，但是不用担心，json日志每一条记录的存储都是遵循一定的结构规则，只要你是从生产化的hdfs上获取数据，相信也是这样的。一上来就直接整代码不是一种良好的学习方式，因此在正式讲解如何将这种日志数据结构化之前，要先理解两种spark中的数据结构:RDD和
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2024-04-02 22:33:44
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文章目录pyspark写入数据一、参数说明1.1 mode1.2 format1.3 partitionBy1.4 bucketBy1.5 sortBy1.6 option二、数据准备三、写入文件3.1 csv文件3.2 txt文件3.3 json文件3.4 parquet文件3.5 orc文件四、写入数据表4.1 api介绍4.1.1 saveAsTable4.1.2 insertInto4.
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2023-08-04 13:13:12
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Spark以及其强大的数据分析功能变成了炙手可热的数据分析引擎，不仅如此，Spark还提供了很多的拓展的方式方法。像我们熟知的UDF和UDAF就是Spark的两个典型的拓展方式，这种拓展方式的存在使得用户可以根据需求编写需要的函数，也使得Spark可以更加灵活的被多方拓展增强Spark的功能。使用过UDF的用户都注意到了一个问题：拓展方式全部都是基于行的处理，使得用户拓展Spark存
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2024-04-02 15:45:09
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Pyspark Dataframe1.对spark数据帧中的不同列求和
df = df.withColumn('sum1', sum([df[col] for col in ["A.p1","B.p1"]]))
2.选择几列的方法
color_df.select('length','color').show()
3. when操作
from pyspark.sql.functions impo
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2023-07-10 21:29:40
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使用Spark SQL的基础是“注册”（Register）若干表，表的一个重要组成部分就是模式，Spark SQL提供两种选项供用户选择： （1）applySchema applySchema的方式需要用户编码显示指定模式，优点：数据类型明确，缺点：多表时有一定的代码工作量。 （2）inferSchema inferSchema的方式
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2024-02-09 16:53:13
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文章目录2.PySpark——RDD编程入门2.1 程序执行入口SparkContext对象2.2 RDD的创建2.2.1 并行化创建2.2.2 获取RDD分区数2.2.3 读取文件创建2.3 RDD算子2.4 常用Transformation算子2.4.1 map算子2.4.2 flatMap算子2.4.3 reduceByKey算子2.4.4 WordCount回顾2.4.5 groupBy
1 SparkSession 执行环境入口2 构建DataFrame2.1 由rdd构建 (StructType、StructField)2.2 由pandas.DataFrame构建2.3 由外部数据构建2.3.1 text数据源2.3.2 json数据源2.3.3 csv数据源3 DataFrame 操作3.1 SQL风格3.2 DSL风格3.2.1 df.select() 指定查看某列3.
# Hive写入Doris
## 简介
Doris是一个分布式实时分析数据库，支持高效的数据写入和查询。Hive是一个数据仓库基础架构，可以对大规模数据进行处理和分析。本文将介绍如何使用Hive将数据写入Doris，并提供相应的代码示例。
## 前提条件
在开始之前，需要确保以下条件已满足：
1. 已经安装和配置好Hive和Doris集群；
2. Hive和Doris的元数据信息已同步。
原创
2023-12-14 07:22:01
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问题开发反馈，doris测试集群里执行操作比较缓慢 1、建routineLoad很慢 2、routineLoad长时间处于NEED_SCHEDUAL，好一会才RUNNING分析估计是fe的问题，看了眼监控，发现doris并没有任何异常 去捞了把fe-master日志，发现有很多WARN 大致分为如上两类task_type STORAGE_MEDIUM_MIGRATE MAKE_SNAPSHOTST
背景大家在使用jmeter的工作中，可能经常会遇到想把一些结果写到execl表格中。因为，很多人都习惯用execl表格写测试用例，就想着读取表格中的数据，然后再把运行的结果写到表格中。诉求很简单，但是，使用jmeter的人都会告诉你，要实现这样的诉求，去写java代码。但是，对于java小白，不懂java代码的人来说，这就是自己的拦路虎，一时半会搞不定。 那么还有没有其他办法
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新年一开始，就要转贴，为什么？其实很简单，这篇文章写的很不错，更不错的是关于他的评论，我说它很不错呢，就是说他很有意思，其实大家都是搞不同的应用，在不同的背景下自然衍生各种不同的技术与标准了。如同：有了微软，并不是说开元就没什么用了。道理很浅显，正如它一直被忽略。。。。。
1.Scope比较先说scope，ejb的scope是
# Doris 写入 Hive：一种高效的数据集成方案
在现代数据分析过程中，各种数据库和数据仓库之间的数据集成变得日益重要。Apache Doris 是一个高性能、易于使用的分布式数据库，能够支持高并发的实时数据分析。同时，Apache Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，主要用于在 Hadoop 上进行批量数据处理。本文将介绍如何将数据从 Doris 写入 Hive，并提供相应的代码示例
写流程数据导入方式1. Broker Load说明Broker Load是异步方式，支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。适用场景（1）源数据在Broker可以访问的存储系统中。（2）数据量在几十到百GB级别 。原理用户在提交导入任务后，FE会生成相应的导入执行计划（plan），BE会执行导入计划将输入导入Doris中，并根据BE的个数和文件的大小，将Plan分给多个BE执行，每个BE导
# 使用 PySpark 写入 HBase 的完整指南
在大数据时代，随着海量数据的生成和处理需求的增加，Apache Spark 和 HBase 的结合成为非常流行的选择。Spark 提供强大的数据处理能力，而 HBase 则是一个高性能的、可扩展的 NoSQL 数据库。本文将简要介绍如何使用 PySpark 将数据写入 HBase，并提供相关的代码示例与图示。
## 一、什么是 HBase
原创
2024-09-27 07:47:55
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## PySpark写入MySQL
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的强大开源分布式计算框架。它提供了高效的数据处理能力和丰富的功能，能够处理多种类型的数据。Spark的Python接口PySpark是最受欢迎的接口之一，它能够方便地使用Python编写Spark应用程序。
在实际的数据处理任务中，我们通常需要将处理后的数据写入到数据库中以供后续分析和查询。MySQL是一个流行
原创
2023-07-15 14:31:59
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