Spark作为一个分布式计算框架，可以很好的适用于Hadoop。那么Spark是否可以与关系型数据库较好的进行兼容呢？以Spark作为计算，以关系型数据库（例如Oracle）作为存储？ 答案当然是可以，笔者经过不断地测试和优化，终于将Spark与Oracle进行了兼容匹配与读写优化。1、环境准备 在本次测试环境中，用6台机器搭建了CDH的Hadoop平台，Spark2.2版本搭配Yarn
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2023-09-29 21:10:52
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前期准备（写在前面，以下配置信息均是linux服务器操作配置。）python连接时需要安装oracle客户端文件，pip安装cx_Oracle。 pyspark需要配置jdbc信息。1.安装客户端以下两个安装命令，需要获取服务器的root权限或sudo权限 rpm -ivh oracle-instantclient11.2-basic-11.2.0.4.0-1.x86_64.rpm （1） rpm
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2023-12-10 09:50:02
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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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在大数据技术不断发展的今天，Apache Spark成为处理大规模数据的重要工具。其流式处理能力尤其受到关注，本文将深入探讨如何用Spark进行流式读取数据库，涵盖相关版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展等方面。
### 版本对比
在分析Spark版本的演变过程中，重要的是理解不同版本在性能和功能上的差异。
时间轴如下，展示了Spark版本的演进史：
```merm
# 用Spark读取Progress数据库的完整指南
### 引言
在大数据领域，有很多种数据存储方式，Progress数据库作为一种高效且灵活的关系型数据库管理系统（RDBMS），在很多企业的信息系统中扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用Apache Spark读取Progress数据库的数据，并通过相关的示例代码和可视化图表帮助你更好地理解整个流程。
### 什么是Spark？
Apa
# Spark 读取 Hive 数据库
随着大数据时代的到来，Apache Spark 逐渐成为了数据处理的热门工具。Spark 不仅能处理大规模数据，还能与多种数据库集成，让数据分析和处理变得更为灵活和高效。Hive 是一个构建在 Hadoop 上的数据仓库工具，它提供了 SQL 查询功能以方便地处理大数据。本文将介绍如何使用 Spark 读取 Hive 数据库，并通过代码示例和可视化图表加深
原创
2024-08-07 07:52:39
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好久时间没更了，最近继续更新起来！本文咱们来看看如何使用Excel、Python、Hive和Spark SQL来处理json格式的数据！满满干货，细细品尝！先介绍下咱们使用的数据，就来点简单的吧：{"name":"wenwen","age":"26","sex":"male"}就三个字段，分别是姓名、年龄、性别。1、使用Excel处理JSON字符串Excel中并没有解析JSON数据的函数，只能通过
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2023-10-05 16:35:05
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# Spark读取MySQL数据库
## 介绍
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，旨在处理大规模数据集并提供快速、通用的数据处理能力。它支持各种数据源，包括关系型数据库。本文将介绍如何使用Spark读取MySQL数据库中的数据，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在使用Spark读取MySQL数据库之前，需要进行一些准备工作。首先，确保你已经安装了Spark和MySQ
原创
2023-10-11 10:23:40
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#该篇内容采用spark的python接口，即pyspark现阶段我们已经实现sparksql读取hive数据，但日常一个频繁的操作就是数据导入导出。我们知道hadoop生态圈里有一个成员叫sqoop，这组件可以实现hive到关系型数据库mysql，oracle等数据库的数据转移。但是有两个缺点;1.sqoop只能表到表的导入，不能在中间实现数据计算变换等操作2.网上传言spark转移比sqoop
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2023-09-08 21:01:41
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一、kafka 模拟数据：【1】模拟数据实体类：public class CarDataTest {
private String lat;
private String lon;
private String location;
private String status;
private String terminaltype;
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2024-08-13 10:31:54
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# 实现“spark读取mysql数据库 java”教程
## 整体流程
首先，我们需要创建一个SparkSession对象，然后通过该对象读取MySQL数据库中的数据，最后将数据加载到Spark中进行进一步处理。
下面是整个过程的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 定义MySQL连接信息 |
|
原创
2024-06-21 03:37:08
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1、首先需要安装MySQL，使用以下命令startservice mysql stopservice mysql res
原创
2023-02-27 09:48:22
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# Python Spark 读取 Redshift 数据库数据
在大数据时代，数据的存储与处理对企业决策至关重要。Amazon Redshift 是一种快速的、完全托管的分析数据库，适合处理大量数据。而 Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，能够高效地处理大规模数据。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 和 Spark 读取 Redshift 数据库的数据。
##
原创
2024-09-05 05:58:33
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刚开始使用spark-sql，首先看了一部分的源码。然后开始着手程序的编写。 在spark中使用jdbc： 在 Spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH= 任务提交时加入: spark-submit –master spark://master:7077 –jars ojdbc16.jar一、 val rdd = sqlContext.rea
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2023-10-26 08:00:56
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刚开始使用spark-sql，首先看了一部分的源码。然后开始着手程序的编写。在spark中使用jdbc：在 Spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=任务提交时加入:spark-submit –master spark://master:7077 –jars ojdbc16.jar
一、
val rdd = sqlContext.read.format(“
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2023-10-06 16:40:06
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实验指导：30.1 实验目的1．会使用MapReduce访问Redis数据；2．会使用Spark访问Redis数据。30.2 实验要求1．在master机上，使用MapReduce代码读取Redis数据；2．在master机上，使用Spark代码读取Redis数据。30.3 实验原理假定现有一个大为1000G的大表big.txt和一个大小为10G的小表small.txt，请基于MapReduce思
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2023-09-15 10:21:04
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# 使用 Spark 读取数据库指定驱动版本的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行且强大的工具。对于新手来说，尤其是如何通过 Spark 连接到数据库，读取数据等，可能会觉得困惑。本文将为你详细讲解如何实现“Spark 读取数据库指定驱动版本”的步骤和代码示例，希望能够帮助你更好地理解这个过程。
## 整体流程
为了实现通过 Spark 读取指定版本的数据库驱动，你需
1. 相关知识
1) hive：是一种基于hdfs的数据仓库，提供类似sql的语句来操作hdfs上的数据
2) hive创建数据库、表，它会在hive.metastore.warehouse.dir目录下创建与数据库或表的名字相应的目录
3) hive从文件中导入数据到hive的表中的时候，实际上是把文件移动到表的目录之下
4) 元数据：存储hive的数
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2024-06-24 08:53:44
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# 使用Spark Java读取数据库所有表
对于刚入行的小白，读取数据库中的所有表是理解数据处理和大数据框架的一个好方法。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Apache Spark的Java API从数据库中读取所有表的数据。整体流程可以分为以下几个步骤：
## 流程
下面是读取数据库所有表的流程：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-10-21 04:38:07
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Spark SQL读取Oracle的number类型的数据时精度丢失问题在程序开发中,使用到了sparkSQL读取Oracle数据库,发现当sparkSQL读取Oracle的number类型字段时,数据的小数经度会出现了丢失的情况。 更为奇怪的是,现有三张Oracle表的字段类型都为number类型,第二种表的数据小数部分出现了丢失,另外两张表则没有问题。三张表的只是在小数位数上存在区别:第一张表
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2023-10-27 19:11:26
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