1.加mysql jarspark-shell --master local[2] --jars /Users/walle/app/mys
原创
2022-08-01 20:29:14
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Spark读写JDBC目录总结写读调优总结参数1. 基本参数val JDBC_URL = newOption("url")
val JDBC_TABLE_NAME = newOption("dbtable")
val JDBC_DRIVER_CLASS = newOption("driver")2. 调优参数val JDBC_PARTITION_COLUMN = newOption("part
Spark SQL支持通过JDBC直接读取数据库中的数据，这个特性是基于JdbcRDD实现。返回值作为DataFrame返回，这样可以直接使用Spark SQL并跟其他的数据源进行join操作。JDBC数据源可以很简单的通过Java或者Python，而不需要提供ClassTag。注意这与Spark SQL JDBC server不同，后者是基于Spark SQL执行查询。要保证能使用
本文旨在介绍 Spark 通过JDBC读取数据时常用的一些优化手段关于数据库索引无论使用哪种JDBC API，spark拉取数据最终都是以select语句来执行的，所以在自定义分区条件或者指定的long型column时，都需要结合表的索引来综合考虑，才能以更高性能并发读取数据库数据。离散型的分区字段当使用spark拉取table_example表的数据时，使用的分区字段，并不是连续或均匀分布的。这
Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。1.从MySQL中加载数据（Spark Shell方式）1.启动Spark Shell，必须指定mysql连接驱动jar包/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \...
原创
2022-03-24 09:46:16
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Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。1.从MySQL中加载数据（Spark Shell方式）1.启动Spark Shell，必须指定mysql连接驱动jar包/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \...
原创
2021-07-07 10:47:01
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摘要本篇文章主要分析spark sql在加载jdbc数据时，比如通过jdbc方式加载MySQL数据时，分区数如何确定，以及每个分区加载的数据范围。通过本篇文章的分析，以后我们在用spark读取jdbc数据时，能够大致明白底层干了什么事情，以及避免一些坑。spark dataframe的jdbc接口/**
* Construct a `DataFrame` representing the d
SciDB一个典型的Array Database，官网地址：http://www.paradigm4.com/，提供了C++，Java，Python和
原创
2022-08-01 11:54:58
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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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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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# Spark Connector JDBC实现原理
## 引言
在大数据领域中，Apache Spark是一个广泛使用的分布式计算框架。Spark Connector JDBC是Spark提供的一个用于与关系型数据库进行连接的工具，可以方便地将Spark与各种数据库进行集成。本文将介绍Spark Connector JDBC的实现原理，并提供相应的代码示例进行说明。
## Spark Co
mysql jdbc driver下载地址https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/在spark中使用jdbc1.在 spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.42.jar2.任务提交时加入:--jars /path/mysql-connector-
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2023-09-06 21:46:52
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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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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
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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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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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
原创
2023-05-18 15:16:30
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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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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
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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