工作中需要通过Spark以csv格式输出，spark计算结果包括一些指标和维度为了方便普通客户使用表头要求中文。中文识别上遇到了些问题,出现了乱码：解决csv文件中的乱码最直接的思路就是添加BOM，这样Excel在打开Excel的时候就知道使用什么样的编码来解析这篇文档了。方法如下 只需要在csv文件表头字段名称的第一个字段名称的字符串最前面拼接一个BOM字符
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2023-08-17 10:28:38
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第一篇最近遇到的一个问题大概是微服务架构中经常会遇到的一个问题：服务 A 是我们开发的系统，它的业务需要调用 B、C、D 等多个服务，这些服务是通过http的访问提供的。 问题是 B、C、D 这些服务都是第三方提供的，不能保证它们的响应时间，快的话十几毫秒，慢的话甚至1秒多，所以这些服务的Latency比较长。幸运地是这些服务
问题语句SELECT * FROMaWHERE `type` = 'appointment'
AND `event` = 14
AND EXISTS(SELECT * FROMbWHERE a.`sheet_id` =b.`id`AND `company_id` = 8
AND b.`deleted_at` IS NULL)ORDER BY a.id DESCLIMIT6;解读执行计划在exist
# Android Gson to JsonOOM 实现方法
## 流程步骤
下面是实现"android Gson to json oom"的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 创建Gson对象 |
| 2 | 将对象转换为Json字符串 |
| 3 | 将Jso
原创
2024-04-10 04:07:42
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MySQL优化--explain 分析sql语句执行效率explain 命令explain 命令在解决数据库性能上市第一推荐使用命令，大部分的性能问题可以通过此命令来简单解决，explain可以用来查看SQL语句的执行效果，可以帮助选择更好的索引和优化查询语句。explain 语法: explain select .... from ...[where ....]例如：explain sele
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2024-10-21 16:29:13
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# 项目方案：Java传递long类型的解决方案
## 1. 背景
在Java开发中，我们经常需要传递各种类型的数据。其中，对于long类型的数据传递，由于其占用的字节长度较大，需要采用特殊的传递方式来保证数据的准确性和高效传递。
## 2. 问题分析
Java中的基本数据类型（primitive types）是按值传递（pass by value）的，而不是按引用传递（pass by r
原创
2023-09-05 19:50:14
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1.什么是数据倾斜数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。 数据倾斜在spark中将导致两个严重的后果：数据倾斜直接会导致一种情况：Out Of Memory。运行速度慢。 一个经验性的结论是：一般情况下，OOM的原因都是数据倾斜。2.如何定位数据倾斜数据倾斜一般会发生
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2023-10-02 09:55:29
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# Spark导出JSON
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了强大的数据处理能力和丰富的API，可以处理大规模数据集。在Spark中，我们可以使用不同的数据源进行导入和导出数据。本文将重点介绍如何使用Spark导出数据为JSON格式。
## 什么是JSON
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。它使用可读性强的文
原创
2023-11-22 04:16:22
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# 使用 Apache Spark 导出 CSV 文件
Apache Spark 是一个快速、通用的分布式计算引擎，广泛应用于大数据处理。通过 Spark，用户可以进行大规模数据处理、分析和转化任务。本文将介绍如何使用 Spark 导出 CSV 文件，包括代码示例、流程图与甘特图的应用。
## 什么是 CSV 文件？
CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）是一种简
1、spark sql的概述（1）spark sql的介绍： Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据（结构化数据可以来自外部结构化数据源也可以通 过 RDD 获取）的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做 DataFrame 并且作为分布式 SQL 查 询引擎的作用。 外部的结构化数据源包括 JSON、Parquet(默认)、RMDBS、Hive 等。当前 Spark SQL 使用
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2024-02-28 12:33:17
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本文代码通过spark-shell运行spark-shell --master yarn --driver-class-path /home/hadoop/software/spark/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7/jars/hbase/*:/home/hadoop/software/hbase-1.4.10/conf1.Put APIPut API可能是将数据快速导...
原创
2022-12-02 14:50:01
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# 使用 Apache Spark 导出并更新 MySQL 数据库
在数据处理中，Apache Spark 和 MySQL 是两个常用的工具。本文将教你如何使用 Spark 将数据导出并更新到 MySQL 数据库。以下是整个流程的概述和具体实现步骤。
## 流程概述
让我们首先看看整个流程的步骤，包括从 Spark 获取数据到更新 MySQL 的过程。
| 步骤号 | 步骤描述
各位朋友，你们好。今天继续和你们分享《通讯录管理系统》的数据导出功能。【由于是效果演示，文件中的数据均为随机模拟数据，姓名、电话、地址等无任何关联。】在今天的分享之前，我们回顾下之前分享的《通讯录管理系统》功能说明做一个简单的回顾：《通讯录管理系统》功能介绍【文字版】《通讯录管理系统》功能介绍【视频版】《通讯录管理系统》安全选项介绍【文字版】《通讯录关系系统》安全选项介绍【视频版】《通讯录管理系统
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2024-03-10 10:09:31
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因为spark文档中只介绍了两种用脚本提交到yarn的例子，并没有介绍如何通过程序提交yarn，但是我们的需求需要这样。网上很难找到例子，经过几天摸索，终于用程序提交到yarn成功，下面总结一下。
先介绍官网提交的例子，我用的是spark 0.9.0 hadoop2.2.0一.使用脚本提交ip和主机名配置到spark所在主机的/etc/hosts里面）。 2.然后需要把hadoop目录etc/
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2023-09-19 19:25:20
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前言Spark是基于Hadoop生态圈二次构建的，它支持多种输入输出源，spark可以通过Hadoop MapReduce 所使用的InputFormat 和 OutPutFormat 接口访问数据，而大部分常见的文件格式与存储系统(S3, HDFS, Cassandra, HBase 等)都支持这种接口。数据读取与存储在spark 2.x之前是通过sqlContext/hiveContext进行
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2023-08-11 21:59:00
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1、什么是ELT数据工程师，多数情况下接触过ETL，即提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load），随着越来越多的计算平台能力的崛起，很多时候，数据工程师按照ELT进行数据操作，即按照提取（Extract）、加载（Load）、转换（Transform），此好处就是，数据的转换可以借助于强大的计算平台，而数据同步工具只需要更多的关注数据的提取和加更加简单快捷的为开发者提高效率
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2023-11-14 03:51:26
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第七章 DataFocus数据导出7.1 单个图表导出数据分析完成后，点击右侧“操作”按钮，点击导出CSV或导出图片即可进行单个图表的导出。图7-1-17.2 数据看板导出点击左侧第二个数据看板按钮，选择要导出的数据看板，点击“查看”按钮图7-2-1点击右上角保存为PDF按钮，即可导出可视化大屏。便于公司存档、商务资料应用或是报告撰写引用等。图7-2-2第八章 DataFocus系统设置8.1 角
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2023-09-25 12:02:13
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## Spark SQL将结果导出
在大数据处理中，Spark是一个高效且灵活的处理框架。其中，Spark SQL是Spark中处理结构化和半结构化数据的模块，它提供了类似于SQL的查询语言来查询和分析数据。在实际应用中，我们通常需要将Spark SQL的结果导出到外部存储系统（如HDFS、关系型数据库、文件系统等）中进行进一步的分析和使用。本文将介绍如何使用Spark SQL将结果导出。
#
原创
2023-12-15 10:59:38
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在当今大数据时代，很多企业都使用 Apache Spark 作为其数据处理的主要工具。随着数据量的快速增长，如何将 Spark 的数据处理结果有效地导出到高性能的键值存储系统如 Redis 中，就显得尤为重要。本文将详细阐述“Spark 导出数据到 Redis”的解决方案，涵盖相关的技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景。
### 背景描述
随着数据规模的不断增加，以下是近年来（20
Spark—数据的加载和保存 文章目录Spark---数据的加载和保存通用的加载和保存方式加载数据保存数据如果文件已经存在则抛出异常如果文件已经存在则追加如果文件已经存在则覆盖如果文件已经存在则忽略Parquet加载保存JSONCSVMySql添加依赖方式 1：通用的 load 方法读取方式 2：通用的 load 方法读取 参数另一种形式方式 3:使用 jdbc 方法读取 通用的加载和保存方式Sp
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2024-10-09 07:53:29
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