# 从零开始学习Spark数据抽取
## 介绍
欢迎来到Spark数据抽取的世界！作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现Spark数据的抽取。在本文中，我将向你展示整个流程，并为你提供每一步所需的代码和注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[连接数据源]
B --> C[创建SparkSession]
C
# 使用 Spark 抽取 MongoDB 数据的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark 和 MongoDB 是两个非常流行的工具。当我们需要从 MongoDB 中抽取数据并进行大规模处理时，Spark 显得尤为重要。本文将带你逐步了解如何使用 Spark 抽取 MongoDB 数据，内容包括整个流程的概述、每一步的细节以及相关代码示例。
## 处理流程概述
在进行 Spark
一.同步思路Mysql数据导入oracle中思路：首先在oracle中建一张和mysql中表中字段一样的表(oracle中的表字段要包含mysql中表的字段)，然后再在oracle中建一张只存id的表，当使用kettle的job时，首先执行一个sql查询oracle中的id表的id的最大值(因为mysql中的id设置是自增长的),然后表输入的时候执行sql查询mysql中要导入的表的数据，这里的s
目录1. 环境准备和数据准备2. Maven依赖3. 核心代码1. 环境准备和数据准备对Hudi的环境准备和数据准备，可以参考博主的另一篇博文，这里就不多描述了，博文连接：数据湖之Hudi（9）：使用Spark向Hudi中插入数据2. Maven依赖在另一篇博文中有Maven依赖，但在这里还是补充一下<repositories>
<repository>
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2023-09-04 23:23:20
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# Spark增量数据抽取教程
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[连接数据源] --> B[读取历史数据]
B --> C[读取增量数据]
C --> D[合并历史数据和增量数据]
D --> E[处理数据]
E --> F[写入目标数据源]
```
## 二、流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
# Spark全量抽取实现流程
## 1. 概述
在Spark中进行全量抽取是一项常见的任务，它通常包括从数据源中加载数据、进行数据转换和处理，最后将处理结果保存到目标位置。本文将介绍一种实现Spark全量抽取的常见流程，并给出相应的代码示例。
## 2. 流程图
下面是实现Spark全量抽取的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
participant
文章目录概述RDD的创建基于现有的集合创建RDD基于文件创建RDD深入理解RDD1、怎么理解RDD的分布式2、怎么理解RDD之间有一系列依赖关系3、怎么理解RDD的弹性(容错性)4、怎么理解RDD提供了最佳的计算位置 概述Resilient Distributed Datasets(RDDs)，中文名称是弹性分布式数据集。Spark的所有操作围绕着RDDs展开。它是一组可容错的、可并行操作的数据
## Spark抽取ES数据原理
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接ES] --> B[读取数据]
B --> C[处理数据]
C --> D[保存结果]
```
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接ES |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 处理数据 |
| 4 | 保
一、背景上一篇文章（单表数据迁移）用kettle实现了一张表的数据迁移。但实际情况中，数据库会有几百，几千张表，而kettle的表输入和表输出只能选择一张表，我们不可能一个个地填写表名。这时候，我们要考虑 通过循环实现多表的数据迁移。二、前期准备与单表数据迁移类似准备好Oracle和MySQL的库，Oracle到Oracle也可以，转移，只是必须提前在kettle文件夹的lib目录下放入各个数据库
第一步：查找minio最新依赖，通过maven查询网站查询,这搜索框输入minio， 也可以查看MinIO官网https://docs.min.io/docs/java-client-quickstart-guide.html 如下:点击minio进入查看maven依赖，可以看到最新版为8.3.4<dependency>
<groupId>io.minio</
一、Hive下生成DataFrame对象SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("名称").setMaster("执行方式");
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
HiveContext hc = new HiveContext(jsc);
#通过执行SQL生
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2023-07-10 21:11:12
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一、Spark SQL是什么？1、Spark SQL是Spark套件中的一个模块，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。2、Spark SQL的特点：(1) 和Spark Core的无缝集成，我可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来实现我的逻辑(2) 统一的数据访问方式，Spark SQL提
一、Spark SQL是什么？1、Spark SQL是Spark套件中的一个模块，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。2、Spark SQL的特点：(1) 和Spark Core的无缝集成，我可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来实现我的逻辑(2) 统一的数据访问方式，Spark SQL提
oracle 中随机取数据的方法：1.快速随机取数据(推荐使用)：select * from MEMBER sample(1) where rownum <= 102.随机取数据，较慢select * from (select * from MEMBER order by dbms_random.value) where rownum<=10========原文========最近在做
摘要Flink一般常用的集群模式有 flink on yarn 和standalone模式。 yarn模式需要搭建hadoop集群，该模式主要依靠hadoop的yarn资源调度来实现flink的高可用，达到资源的充分利用和合理分配。一般用于生产环境。 standalone模式主要利用flink自带的分布式集群来提交任务，该模式的优点是不借助其他外部组件，缺点是资源不足需要手动处理。 本文主要以 s
在 ETL 中, Spark 经常扮演 T 的职务, 也就是进行数据清洗和数据转换.在业务系统中, JSON 是一个非常常见的数据格式, 在前后端交互的时候也往往会使用 JSON, 所以从业务系统获取的数据很大可能性是使用 JSON 格式, 所以就需要 Spark&n
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2023-06-20 09:31:02
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# Spark增量抽取MySQL数据方案
## 背景
在实际的数据处理场景中，我们经常需要从MySQL数据库中抽取数据并进行处理。而在数据量较大的情况下，传统的全量抽取数据会导致性能和资源浪费。因此，我们可以通过增量抽取数据的方式来解决这个问题，即只抽取数据库中发生变化的数据。
## 方案概述
本文将介绍如何使用Spark实现增量抽取MySQL数据的方案。主要包括以下几个步骤：
1. 初始化S
终极目标：要把A用户中的A表中的数据（源数据）抽取到B用户中的A表中（注：我们这里做的例子从简，两个表结构完全一样，只是简单的把数据抽取过来）准备工作：1.创建zy（源数据）、test用户（目标）2.分别创建表city3.zy中city导入数据4.创建资料库用户：rep_owner
5.创建工作区用户：rep_user登陆资料库：创建新的模块:myproject（或者新建一个项目）-数据库-Or
原创
2010-07-09 15:10:54
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1、 软件版本说明：Goldengate 12c 12.2.0.1 forOracle （源端 ）Goldengate 12c 12.2.0.1 for Bigdata ( 目标端)Oracle 11g 11.2.0.4.0 (注oracle 数据库必须是11.2.0.
原创
2016-11-17 12:52:17
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Flink 提供了 Print SQL Connector 可以让我们非常方便的把数据打印到标准输出.有助于我们测试 SQL 任务,检验数据的正确性.但是在生产环境中,上游的数据量是非常大的,如果直接把数据输出的话,可能会把标准输出文件打满,造成页面卡死的情况,反而不利于我们观测数据,所以我们可以对 Print SQL Connector 进行简单的改造,加一个随机取样的参数控制数据输出.直接把
