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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# 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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# 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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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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Spark 分析Json數據存入Mysql 遇到的坑折騰了兩天，終算是弄好了，入的坑不計其數，但是也要數一數。坑(一)之前搭建好了spark，就是簡單的wordcount一下，成功了也就沒在意。這幾天重新拾起來，一上來就記得 –master spark://master:55555這個55555端口其實是我的hdfs的端口，結果給記成spark群集的了，哇，很難受，一直卡住說什么master不通，
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2023-11-24 23:04:17
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目录一、前言二、使用技巧1、读取mysql满足条件的行记录2、整体写入mysql的操作3、更新mysql的某行记录一、前言 使用spark技术和mysql交互的时候往往会遇到以下几种情况，需要编写不同的api方式来满足开发过程中的不同需求，这里使用的语言为scala变成语言；读取mysql满足条件的行记录整体写入mysql的操作更新mysql的
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2023-08-08 12:28:22
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V7.5报表（现场调试复盘）一、案例展示二、制作思路三、项目建立3.1创建报表模板3.2新建内部变量3.3新建画面四、脚本讲解4.1 数据确认 按钮脚本4.2 项目模板脚本五、运行展示六、项目文件下载一、案例展示上面图一为运行的展示效果，其中有输入输出框有感叹号，是因为通讯的断开！图二：数据保存到指定的excel中！图三：excel已时间+合同号进行保存！二、制作思路之前也写了一篇报表的制作，是从
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2024-10-28 19:53:57
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Spark编程最佳实践Spark,SparkSql,SparkStreaming要导入如下隐式转换import spark.implicits._SparkSql要多导入如下隐式转换import org.apache.spark.sql.functions._DataFrame在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与R
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2024-03-04 21:22:49
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object JdbcDatasourceTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JdbcDatasourceTest")
.master("local")
.getOrCreate()
最终MySQL的数据都是放在磁盘文件里的。那么数据在磁盘文件里是怎么存放的呢？我们知道数据都是插入一个一个的表里的，而表是个逻辑概念，其实在物理层面，表对应的是表空间这个概念。即在MySQL磁盘上，表空间就对应着磁盘文件，在磁盘文件里就存放这数据那这个表空间的磁盘文件里，数据时如何组织的呢？这个就非常复杂了！可以想象一下，如果把数据直接一行一行的写入一个磁盘文件，当然很简单了。但是现在要存储的是数
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2023-07-04 10:36:31
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最近在做公司运营报表时需要将百万数据一次性写入MySQL简单指定必须参数url,user,password,driver(也为必须参数，如果不指定会报错)，dbtable后，发现写入数据时非常的慢，甚至只写入一部分后直接报错，为解决此问题，在网上搜索可以做以下调优spark jdbc参数介绍：在spark官网spark sql jdbc部分提供了以下参数：url：要连接的JDBC URL。列如：j
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2023-08-13 19:36:17
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今天主要来谈谈如何将Spark计算的结果写入到Mysql或者其他的关系型数据库里面。其实方式也很简单，代码如下：package scala
import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection}
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object RDDtoMysql
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2023-08-29 11:12:26
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# Spark RDD如何将数据写入Kafka
在大数据处理和实时数据流转场景中，Kafka作为一个高吞吐量的消息中间件，能有效地接收和存储数据。Spark RDD（弹性分布式数据集）可以作为数据处理的高效工具，通过RDD将数据写入Kafka，可以实现数据的实时流动。本文旨在介绍如何利用Spark RDD将数据写入Kafka，并展示一个具体的代码示例。
## 使用场景
假设我们有一个需求，需
一、写在前头。早先考虑到并且调研的架构师flume或者canel等读取mysql的binlog，但是需要mysql开启row模式存binlog，但是目前mysql库是已经积攒了很多业务数据，举个例子就是批量修改一万条，仅记录一条update语句，如果改成行，对服务器的磁盘空间要求很大。但是不开启行，就会造成，解析binlog的insert还好，我可以解析后放入kafka中，但是如果涉及到updat
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2024-07-23 23:04:11
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# 实现将Redis数据写入MySQL的流程
为了将Redis数据写入MySQL，我们可以使用Flink，一个开源的流处理框架。Flink提供了丰富的API和连接器，可以轻松地处理和转换数据流。
## 流程概述
以下是将Redis数据写入MySQL的整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 读取Redis数据 |
| 步骤2 | 转换Redi
原创
2023-08-22 11:14:36
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目录 1. 背景2. Windows系统安装canal3.Mysql准备工作4. 公共依赖包5. Redis缓存设计6. mall-canal-service 1. 背景canal [kə'næl] ，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。其诞生的背景是早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现
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2024-10-08 11:15:11
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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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python把数据框写入MySQL背景完整代码结果截图代码解读方法评论背景手里头有一份上海市2016年9月1日公共交通卡刷卡数据 想做一下上海市通勤数据挖掘，由于源文件有800多兆，用python读取起来很慢很卡，于是想导入数据库MySQL里面处理，以前一般是打开workbench可视化操作导入数据库，这次想换成代码实现，于是琢磨着如何把这个csv文件用py
原创
2022-04-08 17:15:05
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对于应用的性能提升，行之有效的方法可能有如下几种：直接的办法！* 砸钱堆硬件！花钱就能变得更强！但这也是最费钱的办法！折中的办法！* 最省钱的办法就是买便宜的能用的就行！但这可能满足不了性能提升的需求，如果既想要提升性能，又想要降低成本，那就可能需要花钱请牛人从硬件到软件、从单机到集群、甚至到架构层面的大量优化了，不过此法虽然可行，但大概率无法避免应用适配开销与试错时间开销，需要花较多的精力在两者
POM.xml文件按照项目实际需求添加依赖即可。<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
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xsi:s
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2023-09-25 12:50:36
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