Spark 处理中文乱码问题（UTF-8编码）问题场景要用spark处理一大堆微信日志数据，日志存放在HDFS上，是xml格式，里面有大量的中文。用scala + java实现了xml的处理逻辑，其中有一步是要获取xml中的一个title字段，中文。不管怎么抓取，最终得到的中文都会变成一堆“？？？？？”，乱码了。从xml中获取非中文字段，没有任何问题。也就是说，代码的逻辑是没什么问题的。 
文章目录Spark读HBase1. 使用newAPIHadoopRDD APISpark写HBase1. saveAsNewAPIHadoopFile API2. BulkLoadSpark应用程序依赖的jar包 Spark读HBase1. 使用newAPIHadoopRDD API代码实现：import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import
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2024-04-16 15:31:32
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目的读取CSV文件，包含题头的数据表格，显示到WinForm。 使用了锐视SeeSharp工具包。CSV读取一开始打算自己干写，觉得这个链接文章有用：后来看了简仪SeeSharp Tools的范例，问了LJY，有我需要的API，就成了这样：//引用段
using SeeSharpTools.JY.File;
...
//方法定义变量
string[,] data= null;
//方法里面的调用
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2024-06-14 11:30:11
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Spark中的Spark Streaming可以用于实时流项目的开发，实时流项目的数据源除了可以来源于日志、文件、网络端口等，常常也有这种需求，那就是实时分析处理MySQL中的增量数据。面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql，然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果，但是Mysql往往还有其他业务也在使用，这些业务往往比较重要，通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成
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2023-12-21 21:49:56
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# Spark写入MySQL乱码问题解决方法
## 1. 概述
在使用Spark进行数据处理时，经常需要将处理结果写入MySQL数据库中。然而，由于编码不一致的问题，有时候会导致数据写入MySQL后出现乱码。本文将介绍解决这个问题的步骤和方法。
## 2. 解决步骤
为了解决Spark写入MySQL乱码问题，我们需要进行以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
原创
2023-12-29 08:47:46
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# Spark写入MySQL乱码问题解析及解决方案
在大数据处理的场景中，Apache Spark是一个强大的工具，广泛应用于数据分析和数据处理。然而，许多开发者在使用Spark写入MySQL时常常遭遇乱码问题。本文将探讨该问题的原因及解决方案，并提供示例代码。
## 1. 问题原因
乱码的出现通常与字符编码有关。在Spark中，默认的字符编码可能与MySQL的字符集不匹配，特别是在处理中文
原创
2024-10-11 10:37:19
34阅读
# 如何解决Spark写入MySQL出现乱码的问题
在使用Spark将数据写入MySQL时，可能会遇到乱码的问题，这种情况通常是因为数据的编码格式不统一导致的。为了解决这个问题，我们需要将数据的编码格式统一成MySQL数据库所需的编码格式。
## 问题分析
Spark默认情况下会以UTF-8的编码格式读取数据，而MySQL默认情况下会以latin1的编码格式存储数据。当将UTF-8编码格式的
原创
2024-03-08 06:24:59
58阅读
# Spark读取MySQL的实现流程
## 1. 确保环境配置
在开始之前，确保你已经完成了以下环境配置：
- 安装并配置好了Spark
- 安装了MySQL数据库并创建了相应的表
## 2. 导入所需依赖包
首先，我们需要导入一些必要的Spark和MySQL连接的依赖包。在Spark中，我们可以使用`spark-shell`或者`pyspark`来导入这些依赖包。
在`spark-she
原创
2023-08-31 10:50:28
250阅读
读取hive库数据
pom.xml依赖配置
org.apache.spark
spark-core_2.11
2.1.1
org.apache.spark
spark-hive_2.11
2.1.1
读取hive数据demo
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Main
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2023-08-02 20:56:42
150阅读
## Spark读取MySQL：从零基础到实现
### 1. 确保环境配置
在开始之前，我们需要确保已经正确配置了以下环境：
- Java环境：Spark运行在Java虚拟机上，因此需要先安装Java Development Kit（JDK）。
- Spark环境：确保已经正确安装了Spark，并配置了相关的环境变量。
- MySQL环境：确保已经正确安装和配置了MySQL数据库。
###
原创
2023-11-07 10:15:42
114阅读
# Spark读取CSV数据乱码的解决方案
在使用Apache Spark读取CSV格式的数据时，常常会遇到乱码问题。这通常与数据的编码方式有关。本文将详细介绍如何解决这个问题，并提供一个可操作的步骤流程。
## 整体流程
以下是解决Spark读取CSV数据乱码问题的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
要在Scala程序中加载已存在的XML文件，可以使用scala.xml.XML类中的load（）方法。假设有如下XML文件，名为“books.xml”。 1. <bookshelf>
2. <book id="001">
3. <name>Scala</name>
4. <author&
sparkSession 读取 csv1. 利用 sparkSession 作为 spark 切入点2. 读取 单个 csv 和 多个 csvfrom pyspark.sql importSparkSessionfrom pyspark.sql importSQLContextif __name__ == '__main__':
scSpark=SparkSession \
.builder \
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2023-07-07 17:38:41
105阅读
//TODO 读取mysql的第一种方式
//TODO 读取表名 以子查询的方式读取数据
//TODO 查看分区 该方式只会生成一个分区，只适用于表数据量较小的情况 SparkSession spark = SparkSession.builder ().master ("local[4]").appName ("ReadMysql").getOrCreate ();
String
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2023-06-06 17:51:01
204阅读
熟悉oracle的童鞋都知道，在oracle中，有很多视图记录着sql执行的各项指标，我们可以根据自己的需求编写相应脚本，从oracle中获取sql的性能开销。作为开源数据库，mysql不比oracle，分析慢sql只能通过slow.log。slow.log看起来不够直观，而且同一条慢sql执行多次的话就会在slow.log中被记录多次，可阅读性较差。最近，部门开发的数据库审计平台上线mysql审
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2023-10-19 06:57:55
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JSON数据集 ScalaJavaPythonRSqlSpark SQL在加载JSON数据的时候，可以自动推导其schema并返回DataFrame。用SQLContext.read.json读取一个包含String的RDD或者JSON文件，即可实现这一转换。注意，通常所说的json文件只是包含一些json数据的文件，而不是我们所需要的JSON格式文件。JSON格式文件必须每一行是一个独立、完整
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2024-03-01 19:44:42
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# Spark 导入 MySQL 中文乱码解决方法
## 流程概述
在使用 Spark 进行数据分析时，常常需要从 MySQL 数据库中导入数据。然而，由于 MySQL 默认编码为 Latin1，而 Spark 默认编码为 UTF-8，中文数据可能会导入时出现乱码的问题。为了解决这个问题，我们需要进行一些设置和转换。
以下是解决该问题的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | -
原创
2023-12-30 11:21:40
216阅读
前面我们一直操作的是，通过一个文件来读取数据，这个里面不涉及数据相关的只是，今天我们来介绍一下spark操作中存放与读取 1.首先我们先介绍的是把数据存放进入mysql中，今天介绍的这个例子是我们前两篇介绍的统计IP的次数的一篇内容，最后的返回值类型是List((String,Int))类型的，其内容是为: 此时，我们只需要在写一个与数据库相连接，把数据放入里面即可，这个方法为data2M
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2024-04-27 17:39:30
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IO读取jsonpackage com.xcu.bigdata.spark.core.pg02_ioimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{
原创
2022-12-28 15:33:09
162阅读
### 如何使用Spark读取MySQL数据
在实际工作中，我们经常需要从MySQL数据库中读取数据进行分析和处理。Spark是一个强大的大数据处理框架，能够方便地与各种数据源交互，包括MySQL数据库。本文将介绍如何使用Spark来读取MySQL数据库中的数据，并提供一个简单的示例。
#### 准备工作
在开始之前，您需要确保已经安装好了Spark和MySQL，并且已经配置好了它们之间的连
原创
2024-06-30 06:13:55
58阅读
