package test;import java.sql.*;public class JdbcDemo
转载
2021-08-23 13:38:31
182阅读
在笔者心中，消息队列，缓存，分库分表是高并发解决方案三剑客。 分库分表之所以被广泛使用，因为工程相对简单，但分库分表并不仅仅
package com.example.simplejdbcdemo; import com.example.simplejdbcdemo.dao.BatchFooDao; import com.example.simplejdbcdemo.dao.FooDao; import lombok.ext
原创
2021-07-07 16:59:29
134阅读
初始化部分以及调用到的方法package Jdbc;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.
原创
2022-08-19 13:19:34
134阅读
Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。1.从MySQL中加载数据（Spark Shell方式）1.启动Spark Shell，必须指定mysql连接驱动jar包/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \...
原创
2021-07-07 10:47:01
435阅读
Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。1.从MySQL中加载数据（Spark Shell方式）1.启动Spark Shell，必须指定mysql连接驱动jar包/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \...
原创
2022-03-24 09:46:16
192阅读
package log4jdbc;import java.sql.Connection;import java.sql.PreparedStatement
原创
2022-12-19 15:00:04
138阅读
当使用Maven构建好项目后，现在要开始学习Spark的设计及具体实现，就是源码了。
在Google上查到的比较多的IDE就是Scala + Eclipse , Scala + NetBeans和Scala + IntelliJ Idea. 因为以前一直使用的Eclipse,所以Scala + Eclipse当然是优选了。
下了一个ScalaIDE,
转载
2023-12-07 00:05:41
40阅读
1.加mysql jarspark-shell --master local[2] --jars /Users/walle/app/mys
原创
2022-08-01 20:29:14
78阅读
目录Spark计算模型Spark程序模型小结弹性分布式数据集(resilient distributed dataset,RDD)RDD简介RDD的两种创建方式RDD的两种操作算子Transformation(转换)Action(行动)RDD的重要内部属性RDD与DSM的异同DSMRDD与DSM的区别Spark的数据存储算子的分类及功能算子的分类Value型Transformation算子输入分区
转载
2023-07-21 14:41:35
61阅读
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.api.java.function._
import org.apache.spark.streaming.api._
// 
原创
2014-07-17 14:51:28
1540阅读
# Java Spark Demo：大数据处理的利器
随着大数据时代的到来，数据处理和分析的需求不断增加。Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，提供了快速、通用的数据处理能力。本文将通过一个Java示例，向大家介绍如何使用Spark进行数据处理，并通过流程图和关系图来帮助理解。
## 什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个开源的集群计算框架，它具有高
原创
2024-08-14 03:29:31
71阅读
摘要本篇文章主要分析spark sql在加载jdbc数据时，比如通过jdbc方式加载MySQL数据时，分区数如何确定，以及每个分区加载的数据范围。通过本篇文章的分析，以后我们在用spark读取jdbc数据时，能够大致明白底层干了什么事情，以及避免一些坑。spark dataframe的jdbc接口/**
* Construct a `DataFrame` representing the d
转载
2023-10-26 14:17:32
115阅读
package day05.jdbc;import java.sql.*;public class Demo01 { public static void main(St
原创
2022-09-08 10:13:11
55阅读
1.map算子任何类型的RDD都可以调用map算子；在java中，map算子接收的参数是Function对象，在Function中，需要设置第二个泛型类型为返回的新元素的类型；同时，call()方法的返回类型也需要与第二个泛型的返回类型一致。在call()方法中，对原始RDD中的每一个元素进行各种处理和计算，并返回一个新的元素，所有新的元素组成一个新的RDD。private static void
转载
2023-08-10 19:18:30
80阅读
# Spark Connector JDBC实现原理
## 引言
在大数据领域中，Apache Spark是一个广泛使用的分布式计算框架。Spark Connector JDBC是Spark提供的一个用于与关系型数据库进行连接的工具，可以方便地将Spark与各种数据库进行集成。本文将介绍Spark Connector JDBC的实现原理，并提供相应的代码示例进行说明。
## Spark Co
原创
2024-01-09 21:18:38
214阅读
本节书摘来自华章计算机《Scala机器学习》一书中的第3章，第3.5节,作者：[美] 亚历克斯·科兹洛夫（Alex Kozlov），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.5 Spark的性能调整虽然数据管道的高效执行是任务调度器优先考虑的，这是Spark驱动的一部分，有时Spark需要人为给出一些提示。Spark调度主要与两个参数有关：CPU和内存。当然其他资源（如磁盘和网络I
转载
2024-10-27 07:06:17
37阅读
# Spark3 Demo: 介绍与示例
## 什么是Spark3
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，具有强大的内存计算功能。它是基于内存计算的分布式计算系统，能够高效地处理大规模数据集。Spark3是Spark的第三个主要版本，带来了许多新功能和改进。
Spark3引入了许多新功能，包括Scala 2.12支持、更好的SQL性能、更多的数据源和连接器、更好的Pyt
原创
2024-04-26 07:39:35
50阅读
官方的demofrom numpy import array
from math import sqrt
from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.clustering import KMeans, KMeansModel
sc = SparkContext(appName="clusteringExample")
# Load
原创
2023-06-01 14:21:15
84阅读
./bin/spark-submit ~/src_test/prefix_span_test.py source code:import os
import sys
from pyspark.mllib.fpm import PrefixSpan
from pyspark import SparkContext
from pyspark import SparkConf
sc =
原创
2023-05-31 10:55:36
101阅读
