Spark中的Spark Streaming可以用于实时流项目的开发，实时流项目的数据源除了可以来源于日志、文件、网络端口等，常常也有这种需求，那就是实时分析处理MySQL中的增量数据。面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql，然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果，但是Mysql往往还有其他业务也在使用，这些业务往往比较重要，通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成
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2023-12-21 21:49:56
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sparkSession 读取 csv1. 利用 sparkSession 作为 spark 切入点2. 读取 单个 csv 和 多个 csvfrom pyspark.sql importSparkSessionfrom pyspark.sql importSQLContextif __name__ == '__main__':
scSpark=SparkSession \
.builder \
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2023-07-07 17:38:41
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# 使用 Spark Java 读取 MySQL 数据库
在大数据领域，Apache Spark 是一个概率高效的引擎，在处理大数据时提供了极好的性能。同时，Spark 也能很方便地与多种数据源进行集成，其中 MySQL 是最常见的关系型数据库之一。本文将详细说明如何在 Spark Java 中读取 MySQL 数据。
## 流程概览
我们可以将实现的流程简单总结为以下几个步骤：
| 步骤
object JdbcDatasourceTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JdbcDatasourceTest")
.master("local")
.getOrCreate()
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2024-06-25 06:46:56
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# Spark读取MySQL的实现流程
## 1. 确保环境配置
在开始之前，确保你已经完成了以下环境配置：
- 安装并配置好了Spark
- 安装了MySQL数据库并创建了相应的表
## 2. 导入所需依赖包
首先，我们需要导入一些必要的Spark和MySQL连接的依赖包。在Spark中，我们可以使用`spark-shell`或者`pyspark`来导入这些依赖包。
在`spark-she
原创
2023-08-31 10:50:28
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## Spark读取MySQL：从零基础到实现
### 1. 确保环境配置
在开始之前，我们需要确保已经正确配置了以下环境：
- Java环境：Spark运行在Java虚拟机上，因此需要先安装Java Development Kit（JDK）。
- Spark环境：确保已经正确安装了Spark，并配置了相关的环境变量。
- MySQL环境：确保已经正确安装和配置了MySQL数据库。
###
原创
2023-11-07 10:15:42
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读取hive库数据
pom.xml依赖配置
org.apache.spark
spark-core_2.11
2.1.1
org.apache.spark
spark-hive_2.11
2.1.1
读取hive数据demo
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Main
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2023-08-02 20:56:42
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熟悉oracle的童鞋都知道，在oracle中，有很多视图记录着sql执行的各项指标，我们可以根据自己的需求编写相应脚本，从oracle中获取sql的性能开销。作为开源数据库，mysql不比oracle，分析慢sql只能通过slow.log。slow.log看起来不够直观，而且同一条慢sql执行多次的话就会在slow.log中被记录多次，可阅读性较差。最近，部门开发的数据库审计平台上线mysql审
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2023-10-19 06:57:55
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//TODO 读取mysql的第一种方式
//TODO 读取表名 以子查询的方式读取数据
//TODO 查看分区 该方式只会生成一个分区，只适用于表数据量较小的情况 SparkSession spark = SparkSession.builder ().master ("local[4]").appName ("ReadMysql").getOrCreate ();
String
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2023-06-06 17:51:01
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IO读取jsonpackage com.xcu.bigdata.spark.core.pg02_ioimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{
原创
2022-12-28 15:33:09
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Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。Spark会根据文件扩展名选择对应的处理方式。Spark支持的一些常见文件格式如下：文本文件 使用文件路径作为参数调用SparkContext中的textFile()函数，就可以读取一个文本文件。也可以指定minPartitions控制分区数。传递目录作为参数，会把目录中的各部分都读取到RDD中。例如：val input = sc.textF
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2023-07-03 17:01:45
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文章目录一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置1.2 SparkSQL连接Hudi二、创建表2.1 常规的建表2.2 CTAS三、插入数据四、查询数据五、更新数据5.1 普通5.2 MergeInto六、删除数据七、Insert Overwrite一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置我们需要将Hive 的 metastore服务独立出来-- 目前只指定一个节点，也可以
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2023-07-17 22:44:01
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1.加mysql jarspark-shell --master local[2] --jars /Users/walle/app/mys
原创
2022-08-01 20:29:14
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Spark读取MySQL数据量过大，一直停在Added broadcast_0_piece0 in memory on cdh-master问题。19/09/18 14:21:17 INFO storage.BlockManagerInfo: Added broadcast_0_piece0 in memory on cdh-slave01:38815 (size: 10.2 KB, fre...
原创
2021-08-31 14:13:39
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# 教你如何实现“spark读取mysql 分区”
## 整体流程
可以通过以下步骤来实现spark读取mysql分区：
| 步骤 | 操作 |
|:---:|:---|
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 加载mysql数据 |
| 3 | 将mysql表注册为临时表 |
| 4 | 使用Spark SQL查询数据 |
## 每一步的具体操作
### 步骤一：创建
原创
2024-04-24 06:11:55
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# Spark读取MySQL数据的科普指南
在大数据处理的领域，Spark作为一个快速通用的大数据处理引擎，备受欢迎。而MySQL作为一种常用的关系型数据库，通常用于存储结构化数据。结合Spark和MySQL，可以高效地读取并处理数据。本文将介绍如何使用Spark读取MySQL数据，同时给出一些代码示例。
## 一、环境准备
在开始之前，我们需要安装以下软件和库：
1. **Apache
# 使用 Spark 读取 MySQL 数据的指南
Apache Spark 是一种快速、通用的集群计算系统，具备大规模数据处理的能力。许多企业和开发者使用 Spark 来处理海量数据，而 MySQL 则是最流行的关系型数据库之一。将 Spark 与 MySQL 相结合，能够在大数据处理的同时，利用 MySQL 的数据存储能力。本文将介绍如何使用 Spark 读取 MySQL 数据，并通过代码示
原创
2024-10-03 04:35:13
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从WordCount開始分析
编写一个样例程序
编写一个从HDFS中读取并计算wordcount的样例程序:
packageorg.apache.spark.examples
importorg.apache.spark.SparkContext
importorg.apache.spark.SparkContext._
objectWordCount{
defmain(args : Arr
### 如何使用Spark读取MySQL数据
在实际工作中，我们经常需要从MySQL数据库中读取数据进行分析和处理。Spark是一个强大的大数据处理框架，能够方便地与各种数据源交互，包括MySQL数据库。本文将介绍如何使用Spark来读取MySQL数据库中的数据，并提供一个简单的示例。
#### 准备工作
在开始之前，您需要确保已经安装好了Spark和MySQL，并且已经配置好了它们之间的连
原创
2024-06-30 06:13:55
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# Spark读取MySQL加速的实现步骤
## 1. 简介
在大数据处理中，Spark是一个非常强大的分布式计算框架，而MySQL是一个常用的关系型数据库。将Spark与MySQL结合起来，可以加速数据的读取和处理过程。本文将介绍如何使用Spark读取MySQL并加速数据处理。
## 2. 实现步骤
以下是实现"Spark读取MySQL加速"的步骤：
| 步骤 | 动作 | 代码 |
|
原创
2023-09-16 12:48:03
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