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2023-04-12 02:08:52
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elasticsearch的
spark相关包 https://www.elastic.co/downloads/hadooppom.xml<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi
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2022-07-25 05:53:43
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hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql（“create table ...."）1） 写入hive表1. case class Person(name:String,col1:Int,col2:String)
2. val sc = new org.apache.spark.SparkContext
3. val hiveContex
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2023-05-31 12:03:45
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今天分享一个使用sparksql的spark.write.format("hbase").save()spark.read.format("hbase").load()方式读写Hbase的方法。1、引入maven依赖只需要引用sparksql依赖和hbase-mapreduce包，即可实现spark sql读写hbase功能。<dependency>
<g
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2023-08-18 22:53:30
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#_*_coding:utf-8_*_# spark读取csv文件#指定schema：
schema = StructType([
# true代表不为null
StructField("column_1", StringType(), True), # nullable=True, this field can not be null
Struct
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2023-07-04 16:07:51
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当使用 Spark 读写 Elasticsearch 时，如果需要通过 HTTPS 进行连接和通信，可以通过一些额外的配置来实现。以下是使用 PySpark 读写 Elasticsearch 并通过 HTTPS 进行连接的示例代码：from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("R
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2024-01-27 11:02:55
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# 教你如何实现“Spark 读取”
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你入门 Spark。在这篇文章中，我将向你展示如何使用 Apache Spark 读取数据。我们将通过一个简单的示例来实现这一过程。
## 流程概览
首先，让我们看看使用 Spark 读取数据的基本流程。以下是一个表格，展示了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必
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2024-07-19 12:30:02
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Apache Avro 是一种流行的数据序列化格式。它广泛用于 Apache Spark 和 Apache Hadoop 生态系统，尤其适用于基于 Kafka 的数据管道。从 Apache Spark 2.4 版本开始(参见 Apache Spark 2.4 正式发布，重要功能详细介绍)，Spark 为读取和写入 Avro 数据提供内置支持。新的内置 spark-avro 模块最初来自 Datab
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2023-07-28 13:26:40
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文章目录一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置1.2 SparkSQL连接Hudi二、创建表2.1 常规的建表2.2 CTAS三、插入数据四、查询数据五、更新数据5.1 普通5.2 MergeInto六、删除数据七、Insert Overwrite一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置我们需要将Hive 的 metastore服务独立出来-- 目前只指定一个节点，也可以
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2023-07-17 22:44:01
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文章目录前言一. pyspark连接hudi二. 创建表三. 插入数据四. 查询数据五. Time Travel查询六. 更新数据七. 增量查询八. 基于时间点查询九. 删除数据9.1 软删除9.2 硬删除十. 插入覆盖十一. Spark其它命令11.1 Alter Table11.2 Partition SQL Command参考: 前言软件版本Python3.8Hadoop3.3.2Spar
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2023-08-29 13:59:43
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文章目录创建SparkSession读取数据jdbcjsoncsvparquet保存数据 创建SparkSessionsparkSQl 可以读取不同数据源的数据，比如jdbc,json,csv,parquet 执行读操作就用sparkSession.read.文件类型，执行写操作就用SparkSession.write.文件类型首先创建一个SparkSession：val spark = Spa
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2023-08-09 21:06:49
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一、学习视频https://www.bilibili.com/video/BV1oE411s7h7?p=37二、配置过程 2.1在spark安装目录下的jars目录中新建hbase目录 2.2将hbase安装目录下的lib目录下的相关文件拷贝到上面的hbase文件夹中 注：./代表当前文件夹
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2023-05-18 15:16:30
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在公司做大数据开发已经四五年了，因此也积累了一些心得体会，便趁着这次机会大体描述下。 首先：数据开发的前提肯定是需要数据的，而数据从哪里来，大部分的数据都存储在Oracle中，而spark的计算 数据来源基本上都是hdfs。虽然oracle也可以与spark进行直接交互，但是如果oracle的表的数据量高达千万、亿 级别，每次的spark的查询都会对oracle数据库产生极大的影响，因
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2023-11-24 13:35:20
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Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。Spark会根据文件扩展名选择对应的处理方式。Spark支持的一些常见文件格式如下：文本文件 使用文件路径作为参数调用SparkContext中的textFile()函数，就可以读取一个文本文件。也可以指定minPartitions控制分区数。传递目录作为参数，会把目录中的各部分都读取到RDD中。例如：val input = sc.textF
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2023-07-03 17:01:45
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使用sparksql访问几个hive表join的情况时结果为空，且这个sql在hive里执行是成功的。val sparkSession = SparkSession
.builder()
.config("jars","lib/*")
.appName("Spark Hive Example")
.enableHiveSupport()
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2023-06-01 15:47:54
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随着spark越来越流行，我们的很多组件都有可能和spark集成，比如说spark处理完的数据写入mysql，redis，或者hbase，elasticsearch，spark本身不包含db的依赖的，这就需要自己解决依赖的jar包，这里大致有两种处理思路处理依赖问题： （1）使用maven将整个依赖打成一个fat的jar，这样所有的依赖都会在一个jar包，这样的好处就是一个jar包包含所有依赖
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2024-07-19 08:55:55
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SparkStreaming写数据到Elasticsearch简单实现一、应用场景二、环境说明三、实验步骤四、思考 一、应用场景针对实时处理的数据需要及时能够搜索出来时，可以选择elasticsearch来支持这一业务。当然还可以选择其他的内存数据库，如redis。而elasticsearch除了强大的全文索引能力外，还支持分布式存储，可以将其作为分布式计算框架的底座，用于存储热数据或者温数据等
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2023-11-13 20:49:16
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SparkSQL(Spark用于处理结构化数据的模块)通过SparkSQL导入的数据可以来自MySQL数据库、Json数据、Csv数据等，通过load这些数据可以对其做一系列计算下面通过程序代码来详细查看SparkSQL导入数据并写入到ES中：数据集：北京市PM2.5数据Spark版本：2.3.2Python版本：3.5.2mysql-connector-java-8.0.11 下载Elastic
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2023-06-26 15:27:46
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spark支持的常见文件格式如下:文本,json,CSV,SequenceFiles,Protocol buffers,对象文件1.文本只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext 中的textFile() 函数，就可以读取一个文本文件；scala> val lines=sc.textFile("/tmp/20171024/20171024.txt")
lines: org.apa
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2023-07-31 23:37:21
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背景介绍：cdh集群、hadoop2.6.0、spark2.3.0hive表：text格式存储数据块：128M处理过程：读取hive表 -> 业务处理（无聚合操作） -> 写入hive、es问题描述：正常情况下，一个spark task要处理一个partition即128M的数据，因处理过程较耗时而成为任务瓶颈。解决过程：大的方向是进行任务拆分，增大并行度。方法一：使用spark提供的
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2023-09-12 10:35:16
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