# Spark从MySQL中读取数据的实现流程
## 概述
本文将介绍如何使用Spark从MySQL数据库中读取数据的具体步骤和代码实现。对于刚入行的小白来说，理解并掌握这个过程是非常重要的，因为MySQL是常用的关系型数据库之一，而Spark则是用于大规模数据处理和分析的强大工具。
## 整体流程
下面是从MySQL中读取数据的完整流程，我们将通过表格形式展示每个步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-01 08:09:14
76阅读
//TODO 读取mysql的第一种方式
//TODO 读取表名 以子查询的方式读取数据
//TODO 查看分区 该方式只会生成一个分区，只适用于表数据量较小的情况 SparkSession spark = SparkSession.builder ().master ("local[4]").appName ("ReadMysql").getOrCreate ();
String
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2023-06-06 17:51:01
204阅读
【代码】spark: 从pulsar中读取数据。
原创
2024-05-01 11:45:52
38阅读
1、遇到错误，认真查看日志，这才是解决问题的王道啊！不过很多时候，尤其是开始摸索的时候，一下要接触的东西太多了，学东西也太赶了，加上boss不停的催进度，结果欲速则不达，最近接触大数据，由于平台是别人搭建的，搭没搭好不知道，也不清楚细节，出了问题也不知道是自己这边的还是平台的问题。有的时候就是小问题忽略了，结果花了好多时间又才重新发现。 提交job：./spark-submit --cl
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2023-08-22 16:53:59
93阅读
前面我们一直操作的是，通过一个文件来读取数据，这个里面不涉及数据相关的只是，今天我们来介绍一下spark操作中存放与读取 1.首先我们先介绍的是把数据存放进入mysql中，今天介绍的这个例子是我们前两篇介绍的统计IP的次数的一篇内容，最后的返回值类型是List((String,Int))类型的，其内容是为: 此时，我们只需要在写一个与数据库相连接，把数据放入里面即可，这个方法为data2M
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2024-04-22 20:59:45
168阅读
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"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:s
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2023-09-25 12:50:36
73阅读
一、spark连接mysql数据库的第一种方式： def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("createdataframefrommysql")
.config("spark.sql.shuffle.pa
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2023-08-27 20:56:43
641阅读
# Spark从MySQL读取数据源
## 简介
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了一套强大的工具和API，用于处理大规模数据集。Spark可以与多种数据源集成，其中之一就是MySQL数据库。本文将介绍如何使用Spark从MySQL读取数据源，并提供相关的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了以下软件和库：
- Apache Spark：官方网
原创
2023-09-15 05:25:25
162阅读
override protected def process(df: DataFrame, param: Map[String, Any]): DataFrame = {
val (redisConfig, keyNameInDF, valueNameInDF, keyPrefix, expiredTime,productName,batchSize) = parseParam(param
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2023-05-29 16:35:39
163阅读
【代码】spark stream:从Kafka中读取数据。
原创
2024-03-18 14:55:33
65阅读
到目前为止，我们已经听说过几个上下文，例如 SparkContext，SQLContext，HiveContext，SparkSession，现在，我们将使用 Kudu 引入一个KuduContext。这是可在 Spark 应用程序中广播的主要可序列化对象。此类代表在 Spark 执行程序中与 Kudu Java客户端进行交互。 KuduContext 提供执行DDL 操作所需的方法，与本机 Ku
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2024-06-17 07:21:57
60阅读
1.首先将集群的这3个文件hive-site.xml，core-size.xml,hdfs-site.xml放到资源文件里(必须，否则报错)2.代码方面。下面几个测试都可以运行。 1）test03.javaimport org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.text.ParseException;
public class te
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2023-07-13 17:06:37
186阅读
前期准备：1.默认已经搭建好了hadoop环境（我的hadoop版本是2.5.0） 2.这里我用的Hbase是0.98.6，spark是1.3.0一、搭建Hbase1、上传Hbase安装包，将/opt/software下的hbase安装包解压到/opt/app目录下 2、进入hbase目录下，修改配置文件 1>修改hbase-env.sh文件 将export J
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2023-06-19 11:33:07
116阅读
读取hive库数据
pom.xml依赖配置
org.apache.spark
spark-core_2.11
2.1.1
org.apache.spark
spark-hive_2.11
2.1.1
读取hive数据demo
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Main
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2023-08-02 20:56:42
150阅读
# 如何使用Spark读取MySQL数据
在使用Spark进行数据处理时，有时我们需要从MySQL等关系型数据库中读取数据，然后将其转换为DataFrame或RDD进行进一步处理。下面我们将详细介绍如何使用Spark读取MySQL数据。
## 步骤
### 步骤一：导入相关依赖
首先，在Spark应用程序中，我们需要导入相关的依赖，包括MySQL连接器。在`pom.xml`文件中添加以下依
原创
2024-04-04 06:40:20
475阅读
简介打开Hive任务描述解决思路技术点 简介Hive是Hadoop生态中非常重要的一环，可以作为数据仓库存储极大量的数据；另外，还可以实现与MySQL、NoSQL等传统数据库，HBase等大数据控件之间的数据ETL。在我的日常工作中，将使用Hive的经验总结如下。打开HiveHive从属于Hadoop生态的一环，一般安装在Linux服务器上，我司也不例外。由于环境早已配置好了，这里只讲述hive
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2023-09-22 08:59:39
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spark读取mysql数据 使用SparkSession去读取mysql，将数据作为DataFrame 再根据具体的需求，使用合适的算子进行处理。 话不多说，上代码 val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("readMysq ...
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2021-08-20 18:32:00
233阅读
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# 使用 Spark 读取 MySQL 数据的指南
Apache Spark 是一种快速、通用的集群计算系统，具备大规模数据处理的能力。许多企业和开发者使用 Spark 来处理海量数据，而 MySQL 则是最流行的关系型数据库之一。将 Spark 与 MySQL 相结合，能够在大数据处理的同时，利用 MySQL 的数据存储能力。本文将介绍如何使用 Spark 读取 MySQL 数据，并通过代码示
原创
2024-10-03 04:35:13
197阅读
# Spark读取MySQL数据的科普指南
在大数据处理的领域，Spark作为一个快速通用的大数据处理引擎，备受欢迎。而MySQL作为一种常用的关系型数据库，通常用于存储结构化数据。结合Spark和MySQL，可以高效地读取并处理数据。本文将介绍如何使用Spark读取MySQL数据，同时给出一些代码示例。
## 一、环境准备
在开始之前，我们需要安装以下软件和库：
1. **Apache
Spark（直接读取mysql中的数据） 两种方法的目的：进行mysql数据的数据清洗 方法一： ①执行 [root@head42 spark]# spark-shell --jars /opt/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.38.jar ②执行 val d
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2020-09-08 17:38:00
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