一、数据准备1.1 将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下：分析：从错误提示上面就知道，spark无法知道hive的元数据的位置，所以就无法实例化对应的client。
解决的办法就是必须将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下1.2 测试代码中没有加sc.stop会出现如下错误：ERROR scheduler.LiveListener
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2023-08-28 11:28:30
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spark-streaming-kafka-demo使用Springboot框架，Sparkstreaming监听Kafka消息，Redis记录已读Kafka偏移量，Spark统计单词出现次数，最后写入Hive表。代码参考：https://github.com/JunjianS/spark-streaming-kafka-demo注意事项版本信息Kafka：2.12-2.3.0Spark：1.6.
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2023-09-26 21:45:13
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方式一 Receiver 使用Kafka的高层次Consumer API来实现。receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失
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2023-08-27 21:59:01
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Spark读写Hive/Mysql/Hbase/Kafka一、工具类、配置类（一）SparkUtils (SparkSession启动类)（二）ConnectUtils (连接/配置参数工具类)二、Mysql to Hive三、Hbase to Hive四、Hive to Hive五、Kafka to Hive/Hbase/Kafka（一）Kafka to Hive（二）Kafka to Hba
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2024-02-23 11:12:24
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前言0.闲话少说,直接上代码 1.自定义的Kafka生产者实时向Kafka发送模拟数据; 2.Streaming使用Direct模式拉取Kafka中数据,经处理后存入HBase.一、依赖文件(注意HBase版本对应)<!-- 指定仓库位置，依次为aliyun、cloudera和jboss仓库 -->
<repositories>
<reposi
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2023-08-20 11:53:40
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## Spark读Hive数据写CSV
在大数据分析和处理中，Spark是一个非常流行的框架，它提供了强大的工具和API来处理大规模数据集。而Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言来处理和分析数据。本文将介绍如何使用Spark读取Hive中的数据，并将其写入CSV文件。
### 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经正确安装和配置了Spark和
原创
2024-01-16 11:35:11
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# 用Spark读取HBase并将数据写入Hive的实现指南
在大数据处理中，Spark、HBase和Hive是非常重要的工具。Spark提供快速的处理能力，HBase用于存储大规模的非结构化数据，而Hive则支持SQL查询，非常适合对大数据进行分析。如果你是一名刚入行的小白，下面这篇文章将为你提供一个逐步的实施方案，帮助你实现用Spark读取HBase数据并写入Hive的过程。
## 整体流
原创
2024-08-05 04:16:38
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# Spark 读 Hive 写数据到 MySQL
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要将数据从 Hive 读取，然后写入到 MySQL 数据库的场景。本文将为你详细介绍这个过程，并提供相应的代码示例。我们的目标是让你能够轻松地实现这一功能。
## 流程概述
首先，我们通过一个流程图来展示整个操作的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[
原创
2024-07-21 09:56:18
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Reciver方式 spark streaming通过Reciver方式获取kafka的数据实质是：在spark程序的Executor中开Reciver来接收来自kafka的数据，然后spark streaming会启动job去处理这些数据。 因为这些数据是存在内存中的，所以这种方式会容易丢失数据，如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Writ
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2023-08-05 00:45:26
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sparkstreaming 消费kafka数据的 kafkautil 提供两种创建dstream的方法： 1 老版本的createStream方法 &
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2023-09-01 14:45:17
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产生背景：由于工作需要，目前现有查询业务，其他厂商数据库无法支持，高效率的查询响应速度，于是和数据总线对接，实现接入数据，自己进行数据结构化处理。技术选型：SparkStreaming和Kafka和ElasticSearch本人集群：SparkStreaming 版本2.3，Kafka的Scala版本2.11-Kafka版本0.10.0.0 （Kafka_2.11-0.10.0.0.jar）&nb
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2023-09-04 10:24:18
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文章目录一、Spark对接Hive准备工作1.1 集群文件下载1.2 导入依赖1.3 打开集群metastore服务二、Spark对接Hive2.1 查询Hive2.2 读取MySQL中的数据，存入Hive2.3 读取Hive数据，导入MySQL2.4 读取本地MySQL，导入集群MySQL三、Row类四、SparkSQL函数4.1 开窗函数4.2 UDF函数（用户自定义函数）4.3 UDAF函
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2023-08-08 10:46:35
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本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2Streaming访问Kerberos环境的Kafka并将接收到的Kafka数据写入Hive
原创
2022-09-22 15:15:47
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Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式，可以从代码中简单理解成Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了。 一、基于Receiver的方式这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。rece
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2023-08-11 13:40:09
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SparkStreaming读Kafka：无状态流处理：object MyReadKafkaHandler {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("mytest").setMaster("local[2]")
val sc = SparkContext.ge
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2024-05-15 11:28:44
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大数据开发-Spark-开发Streaming处理数据 && 写入KafkaSpark Streaming+Kafka spark 写入 kafkaSpark Streaming + Kafka集成指南Spark Streaming消费Kafka数据的两种方案Direct模式和基于 Receiver 接收数据不一样，这种方式定期地从 Kafka 的 topic+partition
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2023-08-07 22:29:07
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102.1 演示环境介绍CM版本：5.14.3CDH版本：5.14.2Apache Kafka版本：0.10.2SPARK版本：2.2.0Redhat版本：7.3已启用Kerberos,用root用户进行操作102.2 操作演示1.准备环境导出keytab文件[root@cdh01 ~]# kadmin.local
Authenticating as principal hbase/admin
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2024-07-30 15:40:48
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知识点1：Spark访问HIVE上面的数据 配置注意点：. 1.拷贝mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar等相关的jar包到你${spark_home}/lib中（spark2.0之后是${spark_home}/jars下），不清楚就全部拷贝过去2.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下
3.
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2023-06-19 11:47:15
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7.5 访问 Hive导读整合 SparkSQL 和 Hive, 使用 Hive 的 MetaStore 元信息库使用 SparkSQL 查询 Hive 表案例, 使用常见 HiveSQL写入内容到 Hive 表7.5.1 SparkSQL 整合 Hive导读
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2023-08-29 16:57:27
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kafka与rabbitMQ的区别 kafka是一个快速、可扩展、高吞吐的分布式“发布-订阅”消息系统，它与我之前学习过的rabbitMQ的区别，我总结有以下几点：传统的数据文件拷贝过程如下图所示，大概可以分成四个过程：(1)操作系统将数据从磁盘中加载到内核空间的Read Buffer（页缓存区）中。(2)应用程序将Read
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2024-04-16 14:18:05
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