概述:Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读,详细记录了SparkSQL对数据库的操作,通过java程序,在本地开发和运行。整体为,Spark建立数据库连接,读取数据,将DataFrame数据写入另一个数据库表中。附带完整项目源码(完整项目源码github)。1.首先在postgreSQL中创建一张测试表,并插入数据。(完整项目源码Github)1.1. 在pos            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-16 13:54:17
                            
                                104阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # 实现Java spark大量数据写入mysql
## 流程步骤
下面是实现Java Spark大量数据写入MySQL的流程步骤:
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取大量数据源 |
| 3 | 数据处理 |
| 4 | 将数据写入MySQL |
## 操作指南
### 步骤1:创建SparkSession            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-24 04:12:31
                            
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            # 使用 Apache Spark 写入 HDFS 的简单指南
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎,广泛用于大规模数据处理和分析。而 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)则是一个可靠的文件存储系统,通常与 Spark 一起使用,以处理大数据集。本文将介绍如何使用 Apache Spark 将数据写入 HDFS,并提供相应的代码示例。我们还将通过状态图和旅行图来帮助您更            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-19 08:24:45
                            
                                56阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1.简述使用yarn的方式提交spark应用时,在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时, 看到输出的日志在输出Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set;一段指令后,会看到不停地上传本地jar到HDFS上,内容如下,这个过程会非常耗时。可以通过在spark-defaults.conf配置里添            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-07 12:10:15
                            
                                187阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            情况说明:数据以parquet文件形式保存在HDFS上,数据中的某一列包含了日期(例如:2017-12-12)属性,根据日期对数据分区存储,如下图所示: 项目需求:  在项目中想要读取某一个月的数据,肿么办?  解决方法:  spark中读取本地文件的方法如下:sparkSession.read.parquet("hdfs://path") 1 方法一:&n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-01 10:27:22
                            
                                92阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Spark大数据分析与实战:HDFS文件操作一、安装Hadoop和Spark二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、HDFS 常用操作(1) 启动Hadoop,在HDFS 中创建用户目录“/user/hadoop”;Shell命令:[root@master ~]# hadoop fs -mkdir /user            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-15 19:04:02
                            
                                215阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            ### 使用Spark读取Kafka数据并写入HDFS的完整指南
在大数据处理中,Apache Spark与Kafka、HDFS的结合可以高效实现数据流的处理。本文将带您了解如何实现“Spark读取Kafka数据写入HDFS”的整体流程以及具体的代码实现。  
#### 流程概述
以下是实现这一任务的基本流程:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1    | 配置            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-22 04:09:25
                            
                                96阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            一、HDFSHDFS全称是Hadoop Distributed System。HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的。适用于几百MB,GB以及TB,并写一次读多次的场合。而对于低延时数据访问、大量小文件、同时写和任意的文件修改,则并不是十分适合。目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有,Thrift、C、FUSE、WebDAV、HTTP等。HDFS是以block-sized chunk组织其            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-07-23 18:58:58
                            
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            Spark大数据分析与实战:HDFS文件操作一、安装Hadoop和Spark具体的安装过程在我以前的博客里面有,大家可以通过以下链接进入操作Linux基础环境搭建(CentOS7)- 安装HadoopLinux基础环境搭建(CentOS7)- 安装Scala和Spark二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文件存储 分区规则: /houseId=?/dayId=?/hourId=?/minutet=5(5分钟产生一个文件) 存在问题: 1.收敛参数coalesce失效,小文件特别多 不同houseId(区域)的数据差异很大(如北上广与新疆西藏订单数据),导致清洗产生大量小文件 100G原始文件,清洗后产生10万多个文件2.数据入库延迟大 因为kafka 不同分区流速差异大,HDFS数据有延迟几个小时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-10 23:33:36
                            
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            用例要求是:模拟10个用户同时向数据库共插入1000条数据。结合用例去讲Jmeter的使用更加具体。这里详细介绍下操作,后面的用例就不用详细介绍步骤了。步骤一:打开jmeter.bat,默认就有个TestPlan。需要注意的是,不同数据库的选择不同的驱动。需要在Library处手动添加驱动包的路径。选择驱动的方法还会在步骤三中有介绍。 步骤二:添加 Thread Group 线程组按照用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、pyspark连接kudupyspark --jars /home/oicq/guomm/kudu-spark2_2.11-1.6.0.jar # 启动 
sqlContext = pyspark.sql.SQLContext(spark) # 创建sql连接 
df = sqlContext.read.format('org.apache.kudu.spark.kudu')            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用 Spark SQL 写入 HDFS 的完整指南
## 引言
在大数据处理的场景中,Apache Spark 和 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是两种流行的技术。本文将详细讲解如何使用 Spark SQL 将数据写入 HDFS。文章将从整体流程入手,逐步深入到每一步的代码实现与解释。
## 整体流程
在进行 Spark SQL 写入 HDFS 的过程中,首先需要明确各            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Java Spark 写入 HDFS 的完整指南
在这个指南中,我们将逐步学习如何使用 Java Spark 将数据写入 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)。如果你是初学者,首先要了解整个过程的步骤。
## 整体流程
以下是将数据写入 HDFS 的步骤:
| 步骤 | 描述                      |
|------|----------------------            
                
         
            
            
            
            一、实现功能dataframe保存到指定路径,一般都是一个文件夹,具体保存文件是文件夹内部的 part-00000*文件。对于需要指定最终保存文件的场景,本身api无法实现。本文提供保存到指定文件夹内,并且指定最终文件名称的两种方法。二、方法1:直接使用hdfs的api实现修改文件名称1.实现思路首先,DataFrame先减少分区到1个,再转换为RDD,然后写入hdfs,因为DataFrame直接            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.写在前面在spark streaming+kafka对流式数据处理过程中,往往是spark streaming消费kafka的数据写入hdfs中,再进行hive映射形成数仓,当然也可以利用sparkSQL直接写入hive形成数仓。对于写入hdfs中,如果是普通的rdd则API为saveAsTextFile(),如果是PairRDD则API为saveAsHadoopFile()。当然高版本的sp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Spark PartitionBy写入HDFS
作为一名经验丰富的开发者,我将帮助你了解如何使用Apache Spark将数据写入HDFS,并使用`partitionBy`方法进行分区。以下是实现这一任务的完整流程。
## 流程概述
以下是实现Spark PartitionBy写入HDFS的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备环境 |
| 2 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-07-21 09:57:15
                            
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            # Spark 写入 HDFS 文件的详解指南
在大数据处理的领域,使用 Apache Spark 将数据写入 HDFS(Hadoop 分布式文件系统)是一项很基础且重要的技能。对于刚入行的小白,我们将通过清晰的步骤和代码示例来展示整个流程。
## 整体流程概述
以下是使用 Spark 写入 HDFS 文件的基本流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 环境准            
                
         
            
            
            
            # 使用Apache Spark将数据写入HDFS的指南
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架,可以处理大规模的数据集。将数据写入HDFS(Hadoop Distributed File System)是大数据处理中的常见操作。在本篇文章中,我们将指导你完成从Spark写入HDFS的整个流程。
## 1. 流程概述
在开始之前,了解整个流程是非常重要的。下面是将Spark数据写            
                
         
            
            
            
            # 如何实现“spark 写入 hdfs json”
## 一、整体流程
为了将数据写入HDFS中的JSON文件,需要经过以下步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 对数据进行处理 |
| 4 | 将数据写入HDFS中的JSON文件 |
## 二、具体步骤
### 1. 创建            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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