# 从零开始学习Spark数据抽取
## 介绍
欢迎来到Spark数据抽取的世界！作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现Spark数据的抽取。在本文中，我将向你展示整个流程，并为你提供每一步所需的代码和注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[连接数据源]
B --> C[创建SparkSession]
C
# Spark增量数据抽取教程
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[连接数据源] --> B[读取历史数据]
B --> C[读取增量数据]
C --> D[合并历史数据和增量数据]
D --> E[处理数据]
E --> F[写入目标数据源]
```
## 二、流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
一、背景上一篇文章（单表数据迁移）用kettle实现了一张表的数据迁移。但实际情况中，数据库会有几百，几千张表，而kettle的表输入和表输出只能选择一张表，我们不可能一个个地填写表名。这时候，我们要考虑 通过循环实现多表的数据迁移。二、前期准备与单表数据迁移类似准备好Oracle和MySQL的库，Oracle到Oracle也可以，转移，只是必须提前在kettle文件夹的lib目录下放入各个数据库
一、Spark SQL是什么？1、Spark SQL是Spark套件中的一个模块，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。2、Spark SQL的特点：(1) 和Spark Core的无缝集成，我可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来实现我的逻辑(2) 统一的数据访问方式，Spark SQL提
一、Spark SQL是什么？1、Spark SQL是Spark套件中的一个模块，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。2、Spark SQL的特点：(1) 和Spark Core的无缝集成，我可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来实现我的逻辑(2) 统一的数据访问方式，Spark SQL提
文章目录概述RDD的创建基于现有的集合创建RDD基于文件创建RDD深入理解RDD1、怎么理解RDD的分布式2、怎么理解RDD之间有一系列依赖关系3、怎么理解RDD的弹性(容错性)4、怎么理解RDD提供了最佳的计算位置 概述Resilient Distributed Datasets(RDDs)，中文名称是弹性分布式数据集。Spark的所有操作围绕着RDDs展开。它是一组可容错的、可并行操作的数据
## Spark抽取ES数据原理
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接ES] --> B[读取数据]
B --> C[处理数据]
C --> D[保存结果]
```
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接ES |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 处理数据 |
| 4 | 保
oracle 中随机取数据的方法：1.快速随机取数据(推荐使用)：select * from MEMBER sample(1) where rownum <= 102.随机取数据，较慢select * from (select * from MEMBER order by dbms_random.value) where rownum<=10========原文========最近在做
第一步：查找minio最新依赖，通过maven查询网站查询,这搜索框输入minio， 也可以查看MinIO官网https://docs.min.io/docs/java-client-quickstart-guide.html 如下:点击minio进入查看maven依赖，可以看到最新版为8.3.4<dependency>
<groupId>io.minio</
今天主要来谈谈如何将Spark计算的结果写入到Mysql或者其他的关系型数据库里面。其实方式也很简单，代码如下：package scala
import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection}
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object RDDtoMysql
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2023-08-29 11:12:26
242阅读
1 kettle安装及运行kettle官网下载地址,下载完毕后大概有800多m 下载完毕后，直接解压，双击Spoon.bat进行运行。 如果在你的电脑上启动之后，没有进入下面的页面，那么就换台机器。修改 Spoon.bat中java内存参数不一定好使。if "%PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS%"=="" set PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS="-Xms1024m"
kettle数据抽取可以分为转换和作业。转换是进行单独的从一个表抽到另一个表，如果多个呢？？那么就需要作业，在作业里可以调用多个转换，同步或是异步都可以。我们今天就先来讲一个简单的转换。首先打开kettle1.点击文件--->新建----->转换。如下如2.从左边的列表里面的核心对象-->输入--->表输入。选中表输入，然后拖到右边3.点击拖动的表输入会出现如下如的对话框，
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2023-10-20 21:19:05
93阅读
公司有需求将两张业务表从oracle迁移至mysql，表的数据量大概3000W左右，在对比了各种迁移方法后，决定使用kettle。Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。kettle的数据抽取主要在于抽取数据，而没有考虑数据库的函数、存储过程、视图、表结构以及索引、约束等等，如果想对这些内容进行迁移，就
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2023-10-10 13:32:22
297阅读
问题一：导入的列有换行符等其他字符如何解决有一张新闻表，其中有一个字段类型为clob，为新闻的内容，里面有各种字符，其中就包括hive中默认的分隔符和自定义的分隔符。这样当导数据到hive中就会造成数据混乱。单个方案都没有解决，但是综合两个地址中的方案解决了--map-column-java和--map-column-hive两个参数都要显示给出；还需要设置--hive-drop-import-d
# Spark增量抽取MySQL数据方案
## 背景
在实际的数据处理场景中，我们经常需要从MySQL数据库中抽取数据并进行处理。而在数据量较大的情况下，传统的全量抽取数据会导致性能和资源浪费。因此，我们可以通过增量抽取数据的方式来解决这个问题，即只抽取数据库中发生变化的数据。
## 方案概述
本文将介绍如何使用Spark实现增量抽取MySQL数据的方案。主要包括以下几个步骤：
1. 初始化S
终极目标：要把A用户中的A表中的数据（源数据）抽取到B用户中的A表中（注：我们这里做的例子从简，两个表结构完全一样，只是简单的把数据抽取过来）准备工作：1.创建zy（源数据）、test用户（目标）2.分别创建表city3.zy中city导入数据4.创建资料库用户：rep_owner
5.创建工作区用户：rep_user登陆资料库：创建新的模块:myproject（或者新建一个项目）-数据库-Or
原创
2010-07-09 15:10:54
4830阅读
1、 软件版本说明：Goldengate 12c 12.2.0.1 forOracle （源端 ）Goldengate 12c 12.2.0.1 for Bigdata ( 目标端)Oracle 11g 11.2.0.4.0 (注oracle 数据库必须是11.2.0.
原创
2016-11-17 12:52:17
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#!/usr/bin/perl use DBI;use Parallel::ForkManager;use Encode;use HTTP::Date qw(time2iso str2time time2iso ...
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2017-09-11 17:12:00
130阅读
2评论
在 ETL 中, Spark 经常扮演 T 的职务, 也就是进行数据清洗和数据转换.在业务系统中, JSON 是一个非常常见的数据格式, 在前后端交互的时候也往往会使用 JSON, 所以从业务系统获取的数据很大可能性是使用 JSON 格式, 所以就需要 Spark&n
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2023-06-20 09:31:02
211阅读
# 使用 Spark 抽取 MongoDB 数据的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark 和 MongoDB 是两个非常流行的工具。当我们需要从 MongoDB 中抽取数据并进行大规模处理时，Spark 显得尤为重要。本文将带你逐步了解如何使用 Spark 抽取 MongoDB 数据，内容包括整个流程的概述、每一步的细节以及相关代码示例。
## 处理流程概述
在进行 Spark
