Spark SQL 可以从多种数据源读取数据，也可以将数据写入多种数据源，如：json、txt、hdfs、parquet、jdbc、hive 等1. 通用读取与保存读取// 方法一，若没有指定文件格式，则默认为 parquet，也可以通过修改 spark.sql.sources.default 来修改默认文件格式
// 文件格式：json, parquet, jdbc, orc, libsvm,
一、总括1.参考官网：2.SparkSQL支持多种数据源，这个部分主要讲了使用Spark加载和保存数据源。然后，讲解内置数据源的特定选项。3.数据源分类：（1）parquet数据（2）hive表（3）jdbc连接其他数据库（以MySQL的数据库为例） 二、parquet数据1.读取数据：直接转换为DataFrameval userDF=spark.read.format("parquet
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2023-10-05 16:20:07
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3.4 数据源Spark本质上是一个使用集群节点进行大数据集处理的计算框架。与数据库不同，它并没有存储系统，但是它可以搭配外部存储系统使用。Spark一般都配合能存储大量数据的分布式存储系统使用。Spark支持多种数据源。Spark应用程序可以使用的数据来源包括HDFS、HBase、Cassandra、Amazon S3，或者其他支持Hadoop的数据源。任何Hadoop支持的数据源都可以被S
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2024-04-02 22:22:14
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在大数据处理的时代，我们经常会面临“Spark 多数据源关联”的挑战。使用 Apache Spark 可以轻易地从多种数据源抽取和分析数据。然而，如何有效地关联不同的数据源，在实际操作中就成了一个关键问题。接下来，我们就从多个方面详细探讨如何解决这个问题。
### 协议背景
随着数据量的剧增，各种类型的数据存储（如关系型数据库、NoSQL、文件系统等）愈加普遍。为了获得更全面的洞察，我们需要有
# Spark 多数据源抽取指南
在大数据处理和分析的领域中，Apache Spark 是一个强大的工具，支持通过不同数据源的抽取和处理。这篇文章将引导你了解如何在 Spark 框架中从多个数据源抽取数据，并一步步实现该过程。
## 流程概览
在实现多数据源抽取的过程中，我们通常会遵循以下步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
|------|------
输入DStream和Receiver输入DStream其实就是从数据源接收到的输入数据流的DStream。每个DStream都与一个Receiver对象一一对应。SparkStreaming提供了两种内置数据源支持。基本的数据源：Streaming API中直接提供的数据源。例如文件系统和套接字连接。高级数据源：Kafka、Flume、Kinesis等数据源，这种高级数据源需要提供额外Maven依
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2023-11-08 22:17:09
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SparkSQL数据源操作SparkSQL支持很多数据源，我们可以使用Spark内置的数据源，目前Spark支持的数据源有：json，parquet，jdbc，orc，libsvm，csv，text。也可以指定自定义的数据源，只需要在读取数据源的时候，指定数据源的全名。在https://spark-packages.org/这个网站，我们可以获取到更多的第三方的数据源。1 JSON数据源1.1 以
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2023-08-07 01:52:22
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1 ，kafkaStreaming 架构模型 ：2 ，代码思路 ：3 ，spark 两种 API ：高级 API ： 有可能丢失数据。低级 API ： 手动维护，刽丢失数据4 ，kafka 注意事项 ：kafka 数据，默认保存 7 天。从 zk 读取 offset 。创建 kafka 消费者，消费数据。5 ，sparkStreaming 的各种数据源 ：文件数据源streamingContext
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2024-03-06 23:14:38
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第4章 SparkSQL数据源4.1 通用加载/保存方法4.1.1 手动指定选项的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作。修改配置项s
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2024-03-12 13:51:06
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目录一、概述1.1、中间件1.2、数据库中间件1.3、为什么要用`Mycat`？二、Mycat 作用2.1、读写分离2.2、数据分片2.3、多数据源整合三、Mycat 实现原理3.1、安装启动3.1.1、安装3.1.2、配置文件3.1.3、启动3.1.4、登录 一、概述Mycat是数据库中间件。官网：http://www.mycat.io/1.1、中间件是一类连接软件组件和应用的计算机软件，以便
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2023-08-17 22:47:11
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需求场景：若依框架的30张数据表 和 业务使用的数据表，同数据源，但分开的两个库，原生若依只支持主库的代码生成，故自己修改添加代码来实现若依多数据源的使用效果展示前端修改页面ruoyi-ui\src\views\tool\gen\importTable.vue el-form 中新增 el-form-item<el-form-item label="数据源">
<
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2023-12-25 10:15:14
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Spring2.0.1以后的版本已经支持配置多数据源，并且可以在运行的时候动态加载不同的数据源。通过继承 AbstractRoutingDataSource就可以实现多数据源的动态转换。 思路：通过ThreadLocal保存每个数据源所对应的标志，AbstractRoutingDataSource在通过vdetermineCurrentLookupKey()获取对应数据源的键值的时候，直接从Thr
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2024-05-12 20:16:04
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SpringDataJpa使用单数据源时的SpringBoot配置很简单，但是随着业务量发展，单个数据库可能不能满足我们的业务需求，这时候一般会对数据库进行拆分或引入其他数据库，此时单数据源就不能满足我们的需求，需要配置多个数据源。在使用SpringBoot2.x进行SpringDataJpa多数据源配置之前，对SpringBoot2.x集成SpringDataJpa还不熟悉的朋友，可以先参考Sp
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2023-09-22 12:26:53
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一.前言springboot1.x与springboot2.x的不同版本还是有不少区别的,本文主要介绍在springboot2.1.1动态切换
数据源的案例.二.配置1.引入依赖<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactI
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2024-07-03 11:56:47
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项目中我们经常会遇到多数据源的问题，尤其是数据同步或定时任务等项目更是如此。多数据源让人最头痛的，不是配置多个数据源，而是如何能灵活动态的切换数据源。例如在一个spring和hibernate的框架的项目中，我们在spring配置中往往是配置一个dataSource来连接数据库，然后绑定给sessionFactory，在dao层代码中再指定sessionFactory来进行数据库操作。 正如上图
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2023-11-24 13:01:21
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最近开发一个数据同步的小功能，需要从A主机的Oracle数据库中把数据同步到B主机的Oracle库中。当然能够用dmp脚本或者SQL脚本是最好，但是对于两边异构的表结构来说，直接导入不可行。然后在需要实时同步的情况下用存储过程也不可行了。写一个数据同步的小程序是个不错的选择。使用框架的封装和连接池是必须的，Spring是首选，这里我们同
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2023-09-11 19:46:23
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思考：提起分页查询，想必任何一个开发人员（不论是新手还是老手）都能快速编码实现，实现原理再简单不过，无非就是写一条SELECT查询的SQL语句，ORDER BY分页排序的字段， 再结合limit (页码-1),每页记录数，这样即可返回指定页码的分页记录，类似SQL如下所示：select * from table where 查询条件 order by id limit 100,100; -- 这里
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2023-08-21 19:07:07
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在Java中所有的连接池都按照规范实现DataSource接口，在获取连接的时候即可通过getConnection()获取连接而不用关心底层究竟是何数据库连接池。public interface DataSource extends CommonDataSource, Wrapper {
Connection getConnection() throws SQLException;
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2024-02-11 08:53:56
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原理数据库分页，从客户角度来看，主要是提供两个参数：每页数量(pageSize)，当前页(currentPage)。从后台处理来看，主要是分页查询数据库，查询总数；所以只需处理好这两个参数就可以完成分页了。本文内容本文的封装参考easyjweb pageList名字，(只是以前用过，继承关系实现应该都不一样)。本文中总共设计到了两个核心接口：IPageList: 数据查询和结果承载的主接口IPag
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2024-05-10 17:21:16
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shardingsphere 4.1.1多主多从集成dynamic多数据源与mybatis-plus最近接到一个需求，在一个老旧的项目中，需要集成读写分离框架，并且后续需要考虑扩展到分库存储，基于以上考虑，我将技术框架锁定在了shardingsphere一、简介Shardingsphere的源码地址：https://github.com/apache/shardingsphere/tree/4.1
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2024-04-22 16:19:46
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