# Spark 读写 SQL Server 的方法和示例
## 引言
在现代大数据处理的环境中，Spark 是一种强大的分布式计算框架，经常被用于数据分析和处理。通过与数据库的结合，Spark 能够高效读取和写入大量数据。其中，Microsoft SQL Server 是一款流行的关系型数据库，很多公司掌握了这项技术。如何使用 Spark 读取和写入 SQL Server 数据呢？本文将详细介
# Spark读取SQL Server
## 一、背景介绍
Apache Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，它提供了丰富的API，可以轻松处理大规模数据集。而 SQL Server 是微软推出的一款关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级应用中。在实际开发中，经常会遇到需要将 SQL Server 中的数据导入到 Spark 中进行处理的情况。本文将介绍如何使用 Spark
原创
2024-06-21 03:37:23
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用Java连接SQL Server2000数据库有多种方法，下面介绍其中最常用的两种(通过JDBC驱动连接数据库)。通过Microsoft的JDBC驱动连接。此JDBC驱动共有三个文件，分别是mssqlserver.jar、msutil.jar和 msbase.jar，可以到微软的网站去下载(://www.microsoft.com/downloads /details.aspx?FamilyId
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2024-04-28 14:59:49
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启动spark注：必须先启动Hadoop，但只启动hdfs即可，不用start-all，使用start-dfs.sh即可检查jps在Master节点上出现了NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode；在主节点启动：cd /usr/data2/program/spark/spark/sbin/./start-all.sh检查jps在Master节点上出现了M
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2024-03-12 13:27:09
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本期内容：
1. Receiver启动的方式设想
2. Receiver启动源码彻底分析
1. Receiver启动的方式设想
Spark Streaming是个运行在Spark Core上的应用程序。这个应用程序既要接收数据，还要处理数据，这些都是在分布式的集群中进行的，应该启动多个Job，让它们
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2023-08-22 19:52:12
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# 在Docker中启动SQL Server
在现代的软件开发中，使用容器化技术已经成为一种广泛采用的做法。Docker作为最流行的容器化平台之一，为我们提供了快速、轻量级的部署解决方案。在某些情况下，我们可能需要在Docker容器中启动SQL Server数据库，以便在开发、测试或生产环境中使用。
## 准备工作
在开始前，请确保已经安装了Docker以及Docker Compose。如果
原创
2024-06-29 04:45:25
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上节中简单的介绍了Spark的一些概念还有Spark生态圈的一些情况，这里主要是介绍Spark运行模式与Spark Standalone模式的部署；Spark运行模式 在Spark中存在着多种运行模式，可使用本地模式运行、可使用伪分布式模式运行、使用分布式模式也存在多种模式如：Spark Mesos模式、Spark YARN模式；Spark Mesos模式：官方推荐模式，通用集群管理，有两种调度
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2023-06-07 19:25:00
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今天遇到一个客户说sqlserver的服务启动不了报错，因为之前是我给他搭建的环境所以我认为问题应该不大，可能都是他的操作问题或者端口占用什么的，但是我打开事件查看器发现有这么几条错误：由于安全库有问题，服务器无法初始化加密。可能是缺失安全库。请验证系统上是否存在 security.dll。
TDSSNIClient 初始化失败，出现错误 0x139f，状态代码 0x80。原因: 无法初始化 SS
原创
2023-08-31 21:25:57
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1、启动命令docker run -d -e 'ACCEPT_EULA=Y' -e 'MSSQL_SA_PASSWORD=msserver@123456' -p 14301:1433 --name mssql -
原创
2024-06-04 11:02:57
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Spark运行模式有5种：1）local本地模式或者开发测试模式,./bin/pyspark \
--master local[4] \
--name spark001通过$SPARK_HOME/bin/pyspark --help 可查看帮助2）standalonestandalone为spark自带集群管理，分为master和worker节点。首先配置conf/slaves.teml
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2023-09-20 16:34:07
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实践背景：将一段存在五重子查询嵌套与数据转换计算的Oracle SP(Sql Procedure)用Spark SQL实现。并且采用Java进行开发（不能用最爱的Scala了。。。） 这段SQL的核心逻辑接近千行代码，背后涉及到的关联表接近10个。没有文档，没有表ER图可供参考。我更愿将其定义为传统计算模型在大数据背景下的技术转型，或说是升级。 在此将采用Spark SQL的sql开发模式，一般在
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2024-07-01 17:56:22
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1. 4种运行模式概述图(1) local 本地模式该模式主要用作测试用，一般编写的 spark 程序，将 master 设置为 local 或者 local[n]，以本地模式运行，所有的代码都在一个 Jvm 里面。(2) 伪分布式模式该模式所有的 Driver 和 Executor 都运行在同一台机器，在单机上模拟集群环境，和 Standalone 模式运行过程大致相同。(3)&nbs
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2023-06-11 15:56:37
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# Spark启动
Apache Spark是一个通用的大数据处理框架，可以处理大规模数据集并提供高效的分布式计算能力。在使用Spark之前，我们需要了解如何启动Spark并配置运行环境。本文将介绍Spark的启动过程，并提供一些代码示例。
## 安装Spark
在开始之前，我们需要先安装Spark。Spark可以在官方网站上下载，同时还需要安装Java和Scala的运行环境。
## 启动
原创
2023-07-22 03:53:18
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Spark运行流程
看任何东西都是(知其然,再知其所以然), 我会先简单的介绍流程, 让初学者有个大概的概念,
其中有很多名称,我会在下面对其做出介绍,
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2023-08-02 14:13:42
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spark通信流程概述spark作为一套高效的分布式运算框架，但是想要更深入的学习它，就要通过分析spark的源码，不但可以更好的帮助理解spark的工作过程，还可以提高对集群的排错能力，本文主要关注的是Spark的Master的启动流程与Worker启动流程。Master启动我们启动一个Master是通过Shell命令启动了一个脚本start-master.sh开始的，这个脚本的启动流程如下st
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2023-09-13 19:51:05
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一、Spark Rpc 概念Spark RPC 在1.6版本是默认基于Netty实现。主要的组件包含RpcEnv ：其实就是一个RPC的环境。 对于server side来说，RpcEnv是RpcEndpoint的运行环境。 对client side来说，通过RpcEnv可以获取RpcEndpoint引用，也就是RpcEndpointRef。 RpcEnv最常用的两个方法如下： 1） // 注册e
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2024-08-17 11:09:27
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su hadoopstart-dfs.shstart-yarn.shsu tqcstart-master.shstart-slaves.sh
原创
2021-08-04 10:37:38
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# 如何启动 Spark
在现代大数据处理领域，Apache Spark 是一种非常流行的分布式计算框架。对于初学者而言，掌握如何启动 Spark 是迈向开发的第一步。本文将通过一个流程图和详细代码，教你如何在本地环境中启动 Spark。
## 启动 Spark 的流程
以下是启动 Spark 的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-17 13:22:49
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1.启动spark和Hadoop#根目录下启动Hadoop集群
start-all.sh在spark的sbin目录下输入sh start-all.sh2.运行Spark-Shell命令在spark/bin目录下，执行Spark-Shell命令进入Spark-Shell交互式环境spark-shell --master<master-url>上述命令中，--master表示指定当前连接的
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2023-09-25 17:33:25
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1 standalone模式1.Driver端启动SparkSubmit进程，启动后开始向Master进行通信，此时创建了一个对象（SparkContext），接着向Master发送任务消息 2.Master接收到任务信息后，开始资源调度，此时会和所有的Worker进行通信，找到空闲的Worker，并通知Worker来拿取任务和启动相应的Executor 3.Executor启动后，开
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2024-07-27 12:38:45
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