实践背景：将一段存在五重子查询嵌套与数据转换计算的Oracle SP(Sql Procedure)用Spark SQL实现。并且采用Java进行开发（不能用最爱的Scala了。。。） 这段SQL的核心逻辑接近千行代码，背后涉及到的关联表接近10个。没有文档，没有表ER图可供参考。我更愿将其定义为传统计算模型在大数据背景下的技术转型，或说是升级。 在此将采用Spark SQL的sql开发模式，一般在
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2024-07-01 17:56:22
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由于用的是spark1.5.1的版本，出现诸多想不到的bug，记录下来，供大家参考。首先说下我们的需求，是将hive的表进行回写入oracle，必须使用sparksql这种形式，所以就不考虑sqoop，集群的大数据平台没有sqoop组件。必须按照一定的数据格式精准输出，从oracle跑数时用的什么类型，最后回到oracle是什么类型，并且精度是一致的。 由于大数据平台hive中，将date也存为
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2024-06-07 17:35:15
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这里以将Apache的日志写入到ElasticSearch为例，来演示一下如何使用Python将Spark数据导入到ES中。实际工作中，由于数据与使用框架或技术的复杂性，数据的写入变得比较复杂，在这里我们简单演示一下。如果使用Scala或Java的话，Spark提供自带了支持写入ES的支持库，但Python不支持。所以首先你需要去这里下载依赖的ES官方开发的依赖包包。下载完成后，放在本地目录，以下
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2023-08-08 17:26:02
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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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SparkStreaming写数据到Elasticsearch简单实现一、应用场景二、环境说明三、实验步骤四、思考 一、应用场景针对实时处理的数据需要及时能够搜索出来时，可以选择elasticsearch来支持这一业务。当然还可以选择其他的内存数据库，如redis。而elasticsearch除了强大的全文索引能力外，还支持分布式存储，可以将其作为分布式计算框架的底座，用于存储热数据或者温数据等
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2023-11-13 20:49:16
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SparkSQL(Spark用于处理结构化数据的模块)通过SparkSQL导入的数据可以来自MySQL数据库、Json数据、Csv数据等，通过load这些数据可以对其做一系列计算下面通过程序代码来详细查看SparkSQL导入数据并写入到ES中：数据集：北京市PM2.5数据Spark版本：2.3.2Python版本：3.5.2mysql-connector-java-8.0.11 下载Elastic
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2023-06-26 15:27:46
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Spark 整合ElasticSearch因为做资料搜索用到了ElasticSearch，最近又了解一下 Spark ML，先来演示一个Spark 读取/写入 ElasticSearch 简单示例。(spark 读取ElasticSearch中数据)环境：IDEA2016，JDK8，windows10，安装的 ElasticSearch6.3.2 和 spark-2.3.1-bin-hadoop2
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2023-07-08 18:27:44
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// 写elasticsearch的代码
ds.write
.format("org.elasticsearch.spark.sql")
.option("es.nodes.wan.only", "true")
.option("es.mapping.id", "_id")
.option("es.mapping.exclude", "_id")
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2024-04-26 11:20:41
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-1,基于接收者的方法算子：KafkaUtils.createStream 方法：PUSH，从topic中去推送数据，将数据推送过来 API：调用的Kafka高级API 效果：SparkStreaming中的Receivers，恰好Kafka有发布/订阅 ，然而：此种方式企业不常用，说明有BUG，不符合企业需求。因为：接收到的数据存储在Executor的内存，会出现数据漏处理或者多处理状况 解释：
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2024-08-25 20:09:05
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spark通过pipline方式批量插入redis集群网上资料比较少，但是有一大堆都是单机的方式，spring倒是也有写入redis集群的实现代码，以下整理了spark通过pipline批量写入的方式，速度确实快，不然一条条set进去，真的是天都要黑了。依赖到的maven有以下（spark忽略）：<dependency>
<groupId>org.m
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2023-06-13 10:52:16
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Spark 整合ElasticSearch因为做资料搜索用到了ElasticSearch，最近又了解一下 Spark ML，先来演示一个Spark 读取/写入 ElasticSearch 简单示例。(spark 读取ElasticSearch中数据)环境：IDEA2016，JDK8，windows10，安装的 ElasticSearch6.3.2 和 spark-2.3.1-bin-hadoop2
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2024-04-24 14:11:08
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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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在达梦启云平台中SPARK的使用和其他应用的部署有很大不同。我在这记录一下我自己测试过程。 我实验在平台上启动一个SPARK流程，调用Scala编写的jar包，处理数据，处理结果存放在达梦数据库中。jar包spark-demo.jar和待处理文件都存放在HDFS中。达梦数据库DM8已经建立。 首先还
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2023-10-10 21:55:27
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文章目录三、ClickHouse基础入门1.数据类型1.1 数值类型1.1.1 IntX和UIntX1.1.2 FloatX1.1.3 Decimal1.2 字符串类型1.2.1 String1.2.2 FixedString1.2.3 UUID1.3 时间类型1.3.1 Date1.3.2 DateTime1.2.3 DateTime641.4 复杂类型1.4.1 Enum1.4.2 Arra
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2024-07-24 21:55:22
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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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一、Spark集成ElasticSearch的设计动机ElasticSearch 毫秒级的查询响应时间还是很惊艳的。其优点有：1. 优秀的全文检索能力2. 高效的列式存储与查询能力3. 数据分布式存储(Shard 分片)相应的也存在一些缺点：1. 缺乏优
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2023-10-08 17:52:53
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# Spark写入MongoDB的完整指南
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，能够处理大规模数据集。MongoDB则是一种流行的NoSQL数据库，因其良好的可扩展性和灵活的数据模型而受到广泛应用。在某些情况下，结合Spark与MongoDB可以极大地简化数据处理和分析的复杂度。本文将介绍如何使用Spark将数据写入MongoDB，并附带代码示例和详细解释。
## 准备工作
# Spark写入优化流程
## 1. 概述
在使用Spark进行数据处理和分析时，写入数据是一个常见的操作。为了确保写入的效率和性能，我们需要进行一些优化操作。本文将介绍一种Spark写入优化的流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 2. 流程图
首先，我们来看一下整个优化流程的关系图，如下所示（使用mermaid语法的erDiagram）：
```mermaid
erDiagram
原创
2024-01-01 08:08:10
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# Spark 写入 ClickHouse
在数据分析和处理的场景中，Spark 与 ClickHouse 的结合越来越受到关注。Spark 是一个快速的集成计算引擎，而 ClickHouse 是一种高性能的列式数据库，常用于实时分析。当需要处理大量数据并将结果写入 ClickHouse 时，Spark 提供了方便的支持。本文将介绍如何使用 Spark 将数据写入 ClickHouse，包括必要
## Spark 写入速度
Spark 是一个基于内存计算的分布式计算框架，它提供了强大的处理能力和高效的数据处理方式。在大数据处理中，写入速度往往是一个关键指标，因为数据的写入速度决定了实时数据处理的能力。本文将介绍使用 Spark 写入数据的方法，并探讨如何提高写入速度。
### Spark 写入数据的方法
Spark 提供了多种方式来写入数据，包括将数据保存到文件系统、将数据保存到数据
原创
2023-09-29 18:20:58
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