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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# 使用 Apache Spark 将数据写入 ClickHouse 的流程
在数据处理和存储的过程中，Apache Spark 和 ClickHouse 的组合能够提供高效的数据操作和快速的数据分析能力。然而，对于刚刚入行的小白来说，如何将数据从 Spark 写入 ClickHouse 可能会显得比较复杂。本文将详细讲解这个过程，包括所需的步骤、代码示例及注释，帮助你一步步实现这一功能。
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# 用 Spark 将数据写入 MySQL
当我们需要将处理过的数据保存到数据库中时，一种常见的做法是使用 Spark 将数据写入 MySQL 数据库。Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，可以方便地处理大规模数据，并支持多种数据源，包括关系型数据库。
## 使用 Spark 将数据写入 MySQL
要将数据写入 MySQL 数据库，首先需要在 Spark 中加载数据并进行必要的处理，
原创
2024-04-08 04:08:34
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最近，在使用Spark SQL分析一些数据，要求将分析之后的结果数据存入到相应的MySQL表中。 但是将数据处理完了之后，存入Mysql时，报错了： 代码的基本形式为: 1. val r1: Dataset[Row] = data.groupBy(**
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2023-08-29 16:57:09
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hlog写入流程如果配置了属性hbase.wal.provide=multiwal，则一个RS会有多个HLOG。This parallelization is done by partitioning incoming edits by their Region,并行化是通过对region分区（分组）实现的，因此无法提高单个region的吞吐量。 具体分几个WAL，这个有待继续探究。HLOG日志格
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2024-09-20 07:10:39
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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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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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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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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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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
# Spark将Hive数据写入MySQL的实现方法
## 一、整体流程
下面是将Hive数据写入MySQL的整体流程表格：
| 步骤 | 操作 |
|--------|--------|
| 1 | 从Hive中读取数据 |
| 2 | 将数据转换为DataFrame |
| 3 | 写入MySQL数据库 |
```mermaid
journey
title Spark将Hive
原创
2024-06-28 05:59:58
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# 使用Spark读取HBase数据并写入Hive
在大数据处理领域，HBase作为一个分布式的、可伸缩的NoSQL数据库，广泛用于存储大量的数据，而Hive则是一个数据仓库，提供SQL查询的功能。本文将介绍如何使用Apache Spark从HBase读取数据并将其写入Hive，并附上相应的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，确保已安装以下组件：
- Apache Spark
- Ap
原创
2024-10-23 04:49:23
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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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1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法。第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值；第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制。下面对两种方法做代码举例2. 利用org.apache.spa
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2023-11-15 17:30:11
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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)
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一个方便的SQL界面，用于处理和查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大数据集。在Hive中，我们可以将HDFS中的数据写入Hive元数据存储（Hive Metastore）以便更好地管理和查询数据。本文将讨论如何使用Hive将HDFS数据写入Hive Metastore，并提供一个示例来解决这个实际问题。
在开始之前，我们
原创
2024-01-09 03:36:15
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# Spark将Hive的数据写入MySQL
在大数据处理领域，Spark是一个非常流行的开源框架，用于高效地处理大规模数据集。而Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库工具，可以通过类似SQL的语法查询和分析大规模的数据。本文将介绍如何使用Spark将Hive中的数据写入MySQL数据库。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下几点：
1. 安装配置好Hadoop、Hive和Sp
原创
2023-08-20 03:17:35
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Apache Hive 从 HIVE-1555 开始引入了 JdbcStorageHandler ，这个使得 Hive 能够读取 JDBC 数据源，关于 Apache Hive 引入 JdbcStorageHandler 的背景可以参见 《Apache Hive 联邦查询（Query Federation）》。本文主要简单介绍
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2024-01-15 21:51:23
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