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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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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## 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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# 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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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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//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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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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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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# Spark SQL 读取 MySQL 数据库
在大数据处理中，Spark SQL 是一个非常强大的工具，它可以让我们使用 SQL 语句来处理大规模数据。本文将介绍如何使用 Spark SQL 读取 MySQL 数据库中的数据。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了 Spark 和 MySQL，并在 MySQL 中创建了相应的数据库和表。此外，还需要在 Spark 集群上安装 MySQL
原创
2024-07-20 11:15:30
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# 用Spark读取MySQL并发
在大数据分析和处理中，Spark是一个非常流行的工具。而在实际应用中，我们有时候需要从MySQL等关系型数据库中读取数据进行分析。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spark来读取MySQL数据，并且尝试在并发环境下进行处理。
## Spark读取MySQL
首先，我们需要在Spark中引入一些必要的依赖，以便能够连接到MySQL数据库。我们可以通过`spa
原创
2024-03-18 03:46:11
171阅读
### 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 DateTime
Apache Spark是一个流行的分布式计算引擎，用于处理大规模数据集。它支持从各种数据源读取数据，并提供了许多内置的连接器，用于与关系型数据库交互。本文将介绍如何使用Spark读取MySQL数据库中的DateTime类型数据，并提供相应的示例代码。
### 读取MySQL DateTime数据
Spark提供了一个称为"spark-sql
原创
2023-11-20 08:59:30
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简介打开Hive任务描述解决思路技术点 简介Hive是Hadoop生态中非常重要的一环，可以作为数据仓库存储极大量的数据；另外，还可以实现与MySQL、NoSQL等传统数据库，HBase等大数据控件之间的数据ETL。在我的日常工作中，将使用Hive的经验总结如下。打开HiveHive从属于Hadoop生态的一环，一般安装在Linux服务器上，我司也不例外。由于环境早已配置好了，这里只讲述hive
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2023-09-22 08:59:39
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spark读取mysql数据 使用SparkSession去读取mysql，将数据作为DataFrame 再根据具体的需求，使用合适的算子进行处理。 话不多说，上代码 val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("readMysq ...
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2021-08-20 18:32:00
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# 使用Spark批量读取MySQL的方法
在大数据处理和数据仓库的场景中，经常需要批量读取数据。这篇文章将指导你如何使用Apache Spark批量读取MySQL数据库的数据。我们将一步步介绍整个流程，并给出相应的代码和解释。
## 流程概述
以下是实现流程的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
| ------- |
# 教你如何实现Spark读取MySQL的优化
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何优化Spark读取MySQL的过程。以下是整个流程的详细步骤和代码示例。
## 流程步骤
以下是实现Spark读取MySQL优化的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置MySQL连接参数 |
| 2 | 配置Spark连接参数 |
| 3 | 使用Spar
原创
2024-07-30 11:26:06
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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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