spark读取hbase形成RDD，存入hive或者spark_sql分析
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2023-05-24 15:53:57
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hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql（“create table ...."）1） 写入hive表1. case class Person(name:String,col1:Int,col2:String)
2. val sc = new org.apache.spark.SparkContext
3. val hiveContex
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2023-05-31 12:03:45
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前言
Scala是以JVM为运行环境的面向对象的函数式编程语言，它可以直接访问Java类库并且与Java框架进行交互操作。
正如之前所介绍，Spark是用Scala语言编写的，Kafka server端也是，那么深入学习Scala对掌握Spark、Kafka是必备掌握技能。
本篇文章主要介绍，在学习、编写Spark程序时，至少要掌握的Scala语法，多以示例说明。建议在用
背景：Hive版本：1.2.1，Spark 版本：2.3.0, 实时程序逻辑比较简单，从 Kafka 消费数据，写到 Hive 表。数据量级上亿，SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积，即大量任务处于 Queued 状态，卡在了某个 job，最长延迟时间为 1.7 h。查看 job 状态一直处于 processing, 但是发现该
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2023-07-21 19:45:01
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代码如下：dataFrame.createOrReplaceTempView("view_page_utm")
val sql =
s"""
|insert overwrite table data_lake_v1.urchin_tracking_module PARTITION(cd='$date', tag ='ads')
| select p_id, platform,
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2023-06-11 15:36:15
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如何快速地将GreenPlum中的数据导入ClickHouseWaterDrop认识环境配置使用waterdrop，写.conf配置文件运行.conf文件，查看数据是否能够抽取开发公共配置文件处理ClinkHouse数据问题 WaterDrop认识我们引用官网的一段话来学一下WaterDrop的作用：Waterdrop 是一个非常易用，高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品，架构于A
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2024-01-17 08:21:22
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# 从零开始：教你如何使用Spark写入Hive表
作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何使用Apache Spark将数据写入Hive表感到困惑。不用担心，本文将为你提供一份详细的指南，帮助你快速掌握这一技能。
## 流程概览
在开始之前，让我们先了解一下整个流程。以下是使用Spark写入Hive表的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置Hive环境
原创
2024-07-17 03:58:36
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写入Hive时偶尔会遇到乱码的问题，尤其是在涉及到中文字符集的场景下。找出造成这个问题的原因，以及如何有效解决，是我们必须掌握的技能。我在此分享一下我的经历，带你走过整个解决过程。
### 备份策略
在解决乱码问题之前，我首先制定了备份策略，以确保数据的安全和可恢复性。以下是思维导图，展示了我的备份策略：
```mermaid
mindmap
root(MindMap: 备份策略)
一.在Mysql中配置hive数据库创建hive数据库，刷新root用户权限create database hive;
grant all on *.* to root@'%' identified by'111111';
flush privileges; 修改hive目录下/bin/hivevim /usr/local/src/apache-hive-1.2.2-bin/bin/hi
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2023-06-11 15:34:59
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数据倾斜表现：有的task执行很快，有的很慢或者内存溢出 定位数据倾斜的位置：用client模式提交，观察log 解决方案1、在hive etl时进行数据聚合，把key相同的数据聚合成一条数据，这样就可能不用shuffle了，从而解决数据倾斜。当没办法对key进行聚合时也可以选择其它粒度聚合，比如数据中包含了几个城市，几个职业，可以选择合适的粒度聚合。 2、过滤导致倾
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2023-09-01 23:06:21
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Spark2.4.8集成并读写hive表数据一、Hive简介二、Hive安装三、Hive的本地模式和远程模式配置1. 本地模式配置2. **远程模式**四、创建Hive表五、SparkSQL集成Hive 一、Hive简介Apache Hive™数据仓库软件通过SQL实现对分布式存储中的大型数据集的读写和管理。结构可以投射到存储中的数据上。Hive提供命令行工具和JDBC驱动程序连接用户。 本质上
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2023-09-08 13:01:34
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一：SparkSQL支持的外部数据源1.支持情况 2.External LIbraries 不是内嵌的，看起来不支持。 但是现在已经有很多开源插件，可以进行支持。 3.参考材料· 支持的格式：https://github.com/databricks 二：准备1.启动服务 RunJar是metastore服务，在hive那边开启。 只需要启动三个服务就可
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2024-04-22 09:05:21
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# 用Spark消费Kafka数据并写入Hive的实用指南
随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始利用Kafka和Hive进行数据处理与存储。Kafka作为高吞吐量的消息队列系统，能够处理实时数据流，而Hive则提供了一种方便的方式来查询存储在Hadoop中的大规模数据。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spark来消费Kafka中的数据，并将其写入Hive中。
## 1. 环境准备
#
# Spark读取Hive写入MySQL
## 介绍
Apache Spark 是一个快速的大数据处理框架，可以方便地处理和分析大型数据集。Hive 是一个数据仓库工具，可以进行数据的存储和查询。MySQL 是一个常用的关系型数据库，用于保存结构化数据。在大数据领域，通常需要将Hive 中的数据导出到MySQL 中进行进一步的处理和分析。
本文将介绍如何使用 Spark 读取 Hive 中的
原创
2024-02-01 04:38:33
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# Spark DataFrame 批量写入 Hive 的方法
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个极其流行的处理引擎，而 Hive 则是一个数据仓库工具，用于数据的总结和分析。当我们需要将大量数据从 Spark DataFrame 迁移到 Hive 时，如何高效地完成这一任务便显得格外重要。下面我们将带您了解如何实现这一过程，并为您提供示例代码和相关的状态图与序列图。
## 什
原创
2024-09-16 05:24:55
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# 从 HBase 读取数据并写入 Hive 的教程
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具，而 HBase 和 Hive 分别用于存储和查询大规模数据。接下来，我们将学习如何用 Spark 从 HBase 读取数据并写入 Hive。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 操作 |
|------|---
原创
2024-08-13 03:52:18
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RDD的弹性表现:1、弹性之一：自动的进行内存和磁盘数据存储的切换； 2、弹性之二：基于Lineage的高效容错（第n个节点出错，会从第n-1个节点恢复，血统容错）； Lineage由spark的依赖关系确定。3、弹性之三：Task如果失败会自动进行特定次数的重试（默认4次）； 4、弹性之四：Stage如果失败会自动进行特定次数的重试（可以只运行计算失败的阶段）；
RDD及其特点1）RDD（Resillient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是spark提供的核心抽象。它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合2）RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作（分布式数据集）3）RDD通常通过hadoop上的文件，即hdfs文
传统的方式用的是spark+RDD新的方式是用DataFrame做新的案例，python与spark相结合，做分析范式已经普及开来了架构详解：最底层的是数据的导入，导入之前是各种形态的，一类是orcale,mysql...，另一类是csv，txt...SQOOP是导入结构化数据的，FLUME,KAFKA是导入流式数据的数据导入后，紧接着就是存储，目前存储有三个模块，HDFS是基于文件方式进行存储的
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2024-10-26 20:09:57
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内置函数解析内置函数实战 的DataFrame引入了大量的内置函数，这些内置函数一般都有CG（CodeGeneration）功能，这样的函数在编译和执行时都会经过高度优化。SparkSQL操作Hive和Hive on spark一样吗？不一样。SparkSQL操作Hive只是把Hive当作数据仓库的来源，而计算引擎就是SparkSQL本身。Hive on spark是Hive的子项目，
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2023-11-06 10:26:15
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