Spark SQL读取Oracle的number类型的数据时精度丢失问题在程序开发中,使用到了sparkSQL读取Oracle数据库,发现当sparkSQL读取Oracle的number类型字段时,数据的小数经度会出现了丢失的情况。 更为奇怪的是,现有三张Oracle表的字段类型都为number类型,第二种表的数据小数部分出现了丢失,另外两张表则没有问题。三张表的只是在小数位数上存在区别:第一张表
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2023-10-27 19:11:26
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在项目实施中我们经常会使用到redis进行存储数据。redis相关的配置信息有写在配置文件中，这样当需要修改参数时不需要重新修改代码，这样比较灵活。redis.properties配置文件中配置了redis相关的参数。读取redis参数的类参考CachePool.java.如下所示CachePool.javapackage cn.com.jtang.
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2023-05-25 17:12:51
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## 读取 MySQL 中的 Blob 数据类型
### 简介
在 MySQL 数据库中，Blob 是一种用于存储大型二进制数据的数据类型。对于开发者来说，读取 Blob 数据类型需要经过一定的步骤和代码实现。本文将详细介绍如何读取 MySQL 中的 Blob 数据类型，以帮助初入行的开发者快速掌握相关知识。
### 流程概述
下表展示了读取 MySQL 中 Blob 数据类型的整个流程：
原创
2023-08-25 10:16:06
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# Spark 数据类型简介
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在 Spark 中，理解数据类型是至关重要的，因为数据类型直接影响数据的存储、计算和分析效率。本文将重点介绍 Spark 中的基本数据类型及其使用，帮助读者更深入地理解这一概念。
## Spark 的基本数据类型
Spark 提供了多种数据类型，主要分为以下几类：
1. **原始
大数据最全知识点整理-Spark篇基础问题：1、简单描述Spark的特点，其与Hadoop的区别2、hadoop和spark的相同点和不同点3、Spark的部署方式4、Spark的作业提交参数5、Spark 运行流程6、简述Spark的作业提交流程7、reduceByKey与groupByKey的区别,哪一种更具优势8、简单描述缓存cache、persist和checkpoint的区别9、描述r
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2023-09-11 19:17:49
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Spark前言Spark 知识系列文章一、RDD弹性分布式数据集1.1 RDD定义以及框架1.2 特点1.3 创建RDD1.4 算子1.5 RDD依赖关系1.5.1 窄依赖1.5.2 宽依赖1.6 RDD任务划分1.7 RDD数据分区器1.7.1 Hash分区1.7.2 Ranger分区（很少使用）二、 累加器2.1 运用累加器求数据之和三、 广播变量：分布式只读共享变量 - 调优策略总结 前言
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2023-09-30 21:05:16
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# Python读取MySQL数据类型
MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统，许多Python开发人员使用它来存储和管理数据。Python提供了许多用于与MySQL数据库进行交互的库，其中最常用的是`mysql-connector-python`和`PyMySQL`。
在本文中，我们将探讨Python如何读取MySQL中的不同数据类型。MySQL支持各种数据类型，包括整数、浮点数、字
原创
2024-01-13 09:14:21
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一、介绍SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。能够在Scala中写SQL语句。支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。DataFrame也是一个分布式数据容器。与RDD类似，然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还掌握数据的结
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2023-12-27 09:16:08
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# 如何实现 Spark Iceberg 数据类型
在大数据时代，Apache Spark 的使用越来越广泛，而 Iceberg 则是一个快速发展的表格式存储引擎。实现 Spark Iceberg 数据类型的流程涉及以下几个步骤，本文将逐一讲解并提供示例代码。
## 数据处理流程
以下是实现 Spark Iceberg 数据类型的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何在Spark中实现varchar数据类型
在大数据处理与分析场景中，Apache Spark 是一个非常流行且强大的工具。作为一名初学者，您可能会遇到诸如数据类型等概念，特别是如何在 Spark 中使用 `varchar` 类型。本文将为您逐步介绍如何实现 `varchar` 类型，确保您能顺利了解整个过程。
## 过程概述
以下是实现 `varchar` 数据类型的流程概述，使用表
在现代数据处理领域，Apache Spark 作为一款强大的集群计算框架，被广泛应用于大规模的数据分析和处理。在 Spark 中，数据类型的转换是一个重要的操作，涉及到不同的数据源和数据模型。本篇文章将详细探讨 Spark 数据类型转换的问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等多个方面。
## 版本对比
在不同的 Spark 版本中，数据类型及其对应的转换方法存
1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。(1).HDFSHDFS（Hadoop分布式文件系统）源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS的实现版。HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运
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2024-07-23 11:51:05
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# 实现Spark支持数据类型的步骤
## 流程步骤
```mermaid
erDiagram
数据类型 --> 支持数据类型
```
1. **创建自定义数据类型**
2. **注册自定义数据类型**
3. **使用自定义数据类型**
## 详细步骤及代码示例
### 1. 创建自定义数据类型
首先，我们需要定义一个自定义数据类型，例如一个自定义的`Person`类型。
`
原创
2024-07-14 06:17:04
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SparkSQL的基本了解SparkSQL是个啥？官网上都是怎么描述SparkSQL的官网地址：http://spark.apache.org/sql/ 我们先简单了解下官网是怎么描述SparkSQL这个东西的：Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data. 根据官网的描述就是Spark SQL这个东西使用来
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2023-10-11 15:08:18
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场景应用：将MySQL的变化数据转为实时流输出到Kafka中。注意版本问题，版本不同可能会出现异常，以下版本测试没问题：flink1.12.7flink-connector-mysql-cdc 1.3.0(com.alibaba.ververica) (测试时使用1.2.0版本时会出现空指针错误)1. MySQL的配置 在/etc/my.cnf文件中，【mysqld】下面添加以下配置：b
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2023-07-26 10:51:55
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使用Dataset制作好数据集之后，可以用Dataloader进行读取，然后用resnet34进行训练。数据集在资源中有，设置为0积分，可供大家使用。具体代码及注释如下1 模块导入 其中data_read是利用Dataset制作数据集时写的文件# 从data_read文件中读取函数
# data_read是创建的数据集制作函数
from data_read import ImageFloder,
最近在做一个Redis数据同步到数据库MySQL的功能。自己想了想，也有大概方案。1.队列同步，变跟数据2份，使用消息队列，一份给Redis消费，一份给Mysql消费。2.后台定时任务，定时刷新Redis中信息到数据库。网上也到处找了下解决方案方案一：读: 读redis->没有，读mysql->把mysql数据写回redis写: 写mysql->成功，写redis。就是读的话，先
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2023-07-21 02:06:43
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前言从 MySQL 5.7.8 开始，MySQL 支持由RFC 7159定义的本机JSON数据类型，该类型可有效访问 JSON(JavaScript 对象 表 示法)文档中的数据。与将 JSON 格式的字符串存储在字符串列中相比，JSON数据类型具有以下优点：自动验证存储在JSON列中的 JSON 文档。无效的文档会产生错误。优化的存储格式。存储在JSON列中的 JSON 文档将转换为内部格式，从
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2023-08-15 14:36:12
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一、python xlrd读取datetime类型数据：(1)使用xlrd读取出来的时间字段是类似41410.5083333的浮点数，在使用时需要转换成对应的datetime类型，下面代码是转换的方法：首先需要引入xldate_as_tuple函数 from xlrd import xldate_as_tuple 使用方法如下： #d是从excel中读取出来的浮点数
xlda
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2023-06-15 01:25:07
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今天开始记录spark中机器学习的相关应用。spark某种意义上讲就是为机器学习准备的，其一，spark是一种内存计算框架，速度快，其二，spark更擅长处理迭代式的数据计算，而迭代运算这是机器学习模型经常遇到的。延申一点，目前大数据还有一种是流式运算，也就是处理的是实时数据，虽然这种spark也可以，但是毕竟是一种伪造的流式。所以更多时候spark是处理离线的、迭代式的运算。spark里面目前已
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2023-09-28 13:25:31
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