spark连接mysql（打jar包方式）package wujiadong_sparkSQL
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
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2024-03-04 08:22:14
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spark sql 读取mysql的数据;spark sql 写入数据到mysql中
原创
2021-12-04 15:42:19
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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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# 使用Spark SQL将数据写入MySQL
在大数据技术行业中，Spark作为一种流行的数据处理工具，尤其受到开发者的青睐。将Spark SQL的数据写入MySQL的流程通常包括几个步骤。本篇文章将通过详细的步骤以及代码示例来帮助初学者理解如何实现这一目标。
## 任务流程
以下是将Spark SQL写入MySQL的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-08 14:57:29
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# 使用Spark SQL批量写入MySQL的指南
在大数据处理的工作中，我们常常需要将数据从Spark处理之后写入到MySQL数据库。这对于数据的持久化和进一步分析是非常重要的。本文将详细介绍如何使用Spark SQL完成这项工作，以便帮助刚入行的小白理解整个过程。
## 整体流程
首先，我们来看一下将数据批量写入MySQL的整体流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 描述
1、基本概念和用法（摘自spark官方文档中文版） Spark SQL 还有一个能够使用 JDBC 从
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2020-06-15 10:34:00
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引言
Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。对于Spark来说有3中Join的实现，每种Join对应着不同的应用场景：Broadcast Hash Join ：适合一张较小的表和一张大表进行joinShuffle Hash Join : 适合一张小表和一张大表进行join
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2024-08-16 13:54:57
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自定义函数被称为（UDF） UDF分为三种：UDF ：输入一行，返回一个结果 ；一对一；比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份 UDTF：输入一行，返回多行(hive)；一对多；sparkSQL中没有UDTF，spark中用flatMap即可实现该功能 UDAF：输入多行,返回一行；aggregate(聚合),count,sum这些是spark自带的聚合函数,但是复杂的业务,
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2023-09-10 19:41:26
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一、Spark.Sql简介Spark.sql是Spark四大组件之一，是Spark数据处理中用的最多的组件。SparkSQL在SparkCore的基础上对外提供了SQL接口，可以让熟悉SQL的技术人员快速上手。其编程入口为SparkSession。.SparkSQL所有的内容位于pyspark.sql这个模块下，包含了SparkSession、Column、Row等众多的核心内容。SparkSQL
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2023-06-19 16:33:50
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1 SparkSQL 定义UDF函数目前在SparkSQL中，仅仅支持UDF和UDAF函数，python仅支持UDF。1.1 定义方式定义方式有两种：sparksession.udf.register() 注册的UDF可以用于DSL和SQL，返回值用于DSL风格，传参内的名字用于SQL风格。udf对象 = sparksession.udf.register(参数1，参数2，参数3）参数1：UDF名
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2023-06-19 17:30:05
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spark sql 性能技术简介:
1,内存列存储(in-memory columnar storage):Spark sql 的数据,不是使用 java 对象的方式来进行存储,而是使用了面向列的方式进行存储。每一列作为一个数据存储的单位，从而大大的优化了内存的使用效率，减少了对内存的消耗,也就避免了gc的大量数据的性能消耗
2,字节码生成技术(byte-core generati
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2023-11-26 23:14:43
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Spark SQL 是 Spark 的一个结构化数据处理模块，提供了一个 DataFrame 的抽象模型，在 Spark 1.6.0之后，又加入了 DataSet 的抽象模型，因此它是一个分布式 SQL 查询引擎，Spark SQL 主要由 Catalyst 优化，Spark SQL 内核，Hive 支持三部分组成。Spark SQL的架构是什么样的？如上所示，虽然有点复杂，但是并不影响我们的学习
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2023-09-16 00:18:53
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一、认识Spark sql1、什么是Sparksql?spark sql是spark的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理，它提供的最核心抽象就是DataFrame。2、SparkSQL的作用？提供一个编程抽象（DataFrame），并且作为分布式SQL查询引擎DataFrame：它可以根据很多源进行构建，包括：结构化的数据文件、hive中的表，外部的关系型数据库、以及RDD3、运行原理将Spa
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2023-07-18 22:29:52
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SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时，SparkSQL存在易用性较差的问题，导致难满足日常的业务开发需求。本文将详细解读，如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门槛降低。前言Spark 组件由于其较好的容错与故障恢复机制，在企业的长时作业中使用的非常广泛，而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。相比直接使用编程式的方式操作S
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2023-09-03 11:34:14
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Druid是Apache 下开源的一款存储与计算一体的olap查询引擎，spark则是纯计算引擎。Druid的数据存储在历史节点，通过broker节点查询，整体的查询流程是两阶段的聚合。数据分布在多个历史节点，查询时，第一阶段在各个历史节点并行计算，第二阶段，多个历史节点的数据汇聚到broker节点，做最后的聚合结算。架构上，broker存在单点瓶颈的风险。通常的意义的聚合，例如sum，max，m
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2023-10-05 08:46:46
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之前已经对spark core做了较为深入的解读，在如今SQL大行其道的背景下，spark中的SQL不仅在离线batch处理中使用广泛，structured streamming的实现也严重依赖spark SQL。因此，接下来，会对spark SQL做一个较为深入的了解。本文首先介绍一下spark sql的整体流程，然后对这个流程之中涉及到的第一个步骤：SQL语法解析部分做一下较为深入
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2023-12-31 22:19:27
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spark的定位是是替换掉hive和storm，企业里面hive百分之八十的命令都是通过hive－cli命令来调的，sparksql的作用等同于hive－cli。hive－cli是跑在mapreduce，sparksql是运行在spark上，通过sparksql --help可以看cli，比如指定内存，核数，以及执行cli的命令，他是完全仿造hive的。
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2023-06-02 10:46:27
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一、SparkSQL简介1、简介Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将
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2023-08-08 15:28:50
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一、UDF package com.zgm.sc.day14
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* 用udf实现字符串拼接
*/
object UDFDemo1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.
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2024-03-11 07:29:06
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XY个人记SparkSQL的函数HIve支持的函数，SparkSQL基本都是支持的，SparkSQL支持两种自定义函数，分别是：UDF和UDAF，两种函数都是通过SparkSession的udf属性进行函数的注册使用的；SparkSQL不支持UDTF函数的 自定义使用。☆ UDF：一条数据输入，一条数据输出，一对一的函数，即普通函数☆ UDAF：多条数据输入，一条数据输出，多对一的函数，即聚合函数
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2023-09-08 09:28:33
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