创建DataFrame的几种方式1、读取parquet文件创建DataFrame注意：可以将DataFrame存储成parquet文件。保存成parquet文件的方式有两种 df.write().mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").save("./sparksql/parquet");
df.write().mode(SaveMod
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2024-01-23 22:06:34
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比如我的内存中存在如下的以key-value形式的数据集（RDD）：hello:1 sparkSubmit:1 red:1 sparkSubmit:1 hello:2 hello:1 hello:4 re
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2023-06-30 20:00:29
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1.Spark SQL出现的原因是什么?Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Shark很难优化和维护，同时Shark依赖于Spark的版本。随着我们遇到了性能优化的上限，以及集成SQ
之前遇到一个需求，使用spark计算完成之后，df有将近百万数据需要写入到MySQL中日方写法：mysql_driver = "com.mysql.jdbc.Driver"
mysql_url = "jdbc:mysql://localhost:3306/my_test_db"
dataframe.write.mode('append').format("jdbc").options(url=my
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2023-08-17 09:43:41
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参考链接：Spark-SQL之DataFrame操作大全 Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作，在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。可以参考，Scala提供的DataFrame API。 DataFrame对象上Action操作 一、show：展示数据 以表格的形式在输出中展示jdbcDF中的数据，类似于s
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2023-08-31 21:32:10
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默认情况下，如果使用 Pandas 的 to_excel() 方法将数据写入 Excel 文件时，会覆盖原有的数据。但是，你可以通过传递一些可选参数来更改此行为，具体如下：startrow 和 startcol 参数：这两个参数可以控制将 DataFrame 数据写入 Excel 文件的起始行和列。通过设置它们的值，可以将数据写入现有表格中而不是覆盖原有数据。mode 参数：该参数默认值为 'w'
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2023-12-09 12:55:48
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sparkstreaming的exactly oncespark的exactly once1.利用mysql 的幂等性2. 数据库的事务2.1事务的四个特性原子性一致性隔离性持久性3. 代码实现大致过程3.1ExactlyOnceWordCount3.2更新Kafka的偏移量到Kafka的特殊分区中【__consumer_offset】4 实现方式 两种幂等性和事务性 spark的exactly
## Spark DataFrame写入MySQL的流程
### 1. 引言
Spark DataFrame是Spark中最常用的数据结构，它提供了丰富的API用于数据处理和分析。在实际应用中，我们通常需要将DataFrame中的数据写入到数据库中，MySQL是一种常用的关系型数据库，本文将介绍如何使用Spark将DataFrame数据写入MySQL数据库。
### 2. 流程概述
下面是实
原创
2023-08-30 03:48:37
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Spark SQLSpark SQL是Spark中的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象，就是 DataFrame。DataFrame=RDD+Schema它其实和关系型数据库中的表非常类似，RDD可以认为是表中的数据，Schema是表结构信息。 DataFrame可以通过很多来源进行构建，包括:结构化的数据文件，Hive中的表，外部的关系型数据 库，以及RDDSpar
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2024-03-03 22:42:49
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一、DataFrame执行后端优化（Tungsten第一阶段） DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分，在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成。主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM，这样可以避免JVM GC带来的性能损失。内存中的Java对象被存储成Spark自己的二
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2024-09-10 14:34:07
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# Spark DataFrame 批量写入 Hive 的方法
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个极其流行的处理引擎，而 Hive 则是一个数据仓库工具，用于数据的总结和分析。当我们需要将大量数据从 Spark DataFrame 迁移到 Hive 时，如何高效地完成这一任务便显得格外重要。下面我们将带您了解如何实现这一过程，并为您提供示例代码和相关的状态图与序列图。
## 什
原创
2024-09-16 05:24:55
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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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[Spark][Python][DataFrame][Write]DataFrame写入的例子 $ hdfs dfs -cat people.json $pyspark sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("peo
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2017-10-07 16:10:00
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# Spark 数据写入速度优化指南
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，写入数据的速度可能会成为瓶颈，尤其是在要处理大数据集时。本文将指引你完成数据写入的整个流程，并提供优化的建议和示例代码。
## 整体流程概述
以下是实现 Spark 数据写入的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|-
原创
2024-10-15 05:18:16
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代码如下：dataFrame.createOrReplaceTempView("view_page_utm")
val sql =
s"""
|insert overwrite table data_lake_v1.urchin_tracking_module PARTITION(cd='$date', tag ='ads')
| select p_id, platform,
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2023-06-11 15:36:15
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环境搭建 环境搭建环境搭建一、数据上传到hdfs二、创建临时内部分区表三、创建外部压缩表四、数据插入到临时表五、数据从临时表插入到外部压缩表六、删除临时表七、hive创建hbase表的映射关系八、hbase表创建九、hive插入数据十、springboot创建十一、springboot逆向工程十二、docker部署clickhouse总结 一、数据上传到hdfshdfs dfs -rm -r ${
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2023-11-10 05:04:01
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# Spark DataFrame写入Hive性能优化指南
## 引言
在Spark中，DataFrame提供了一种以结构化数据的方式来处理数据的方式，而Hive则是一种用于处理大规模数据的数据仓库。将DataFrame写入Hive时，性能优化非常重要。本文将介绍如何通过优化DataFrame写入Hive的流程和使用相应的代码来提高性能。
## 整体流程
下面是实现“Spark DataFra
原创
2024-01-28 05:54:58
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目录Spark创建DataFrame的不同方式1. Create Spark DataFrame from RDD1. a) 使用toDF()函数1.b) 使用SparkSession的creatDataFrame()函数1.c)对行类型使用createDataFrame()2. 从List和Seq集合中创建Spark DataFrame2.a) List或者Seq使用toDF()2.b) 使用S
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2024-03-05 07:04:04
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# Spark 写入 Elasticsearch 程序慢问题的解决方案
在大数据处理领域，Apache Spark 和 Elasticsearch（ES）是常用的工具。然而，很多新手在使用 Spark 向 ES 写入数据时，可能会发现性能较慢。本文将帮助你了解如何优化这一过程，确保数据高效写入 ES。
## 整体流程
首先，我们将整个流程概括成以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤
Spark2.4.8集成并读写hive表数据一、Hive简介二、Hive安装三、Hive的本地模式和远程模式配置1. 本地模式配置2. **远程模式**四、创建Hive表五、SparkSQL集成Hive 一、Hive简介Apache Hive™数据仓库软件通过SQL实现对分布式存储中的大型数据集的读写和管理。结构可以投射到存储中的数据上。Hive提供命令行工具和JDBC驱动程序连接用户。 本质上
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2023-09-08 13:01:34
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