solr
原创
2022-12-10 10:37:57
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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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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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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
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一、搭建执行hudi的平台1.1、整体软件架构1.2、安装Hadoop(当前环境是hadoop2.7)............1.3、安装 Spark（当前环境是3.x） 第一步、安装Scala-2.12.10##解压scala
tar -zxvf scala-2.12.10.tgz -C /opt/mo
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2023-07-15 09:13:20
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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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计划写一个新系列，分别使用Excel、Python、Hive、SparkSQL四种方式来实现简单的数据分析功能，例如GroupBy、透视表等功能。俗话说的好，工欲善其事，必先利其器，所以咱们先介绍一下环境的搭建！虽说Hive和Spark都是分布式的宠儿，但是咱们仅仅实现单机版！所有需要安装的工具列表如下：1、Excel2、Python3、JDK4、IDEA5、Mysql6、Scala7、Spark
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2024-05-31 07:51:37
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Spark的数据读取即数据保存可以从两个维度来做区分：文件格式以及文件系统。文件格式分为：Text文件，Json文件，Csv文件，Sequence文件以及Object文件；文件系统分为：本地文件系统，HDFS，HBase以及数据库。1. 文件类数据读取与保存1.1 Text文件数据读取：textFile(String)var hdfsFile = sc.textFile("hdfs://hadoo
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2024-02-28 14:58:03
72阅读
# 使用 Java Spark 读取 Hive 数据
在大数据领域，Apache Spark 与 Apache Hive 是常用的技术栈。Spark 提供了高效的分布式计算能力，而 Hive 则用于数据仓库。本文将指导你使用 Java Spark 来读取 Hive 数据，以下是整个流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
# 使用 Spark Java 读取 MySQL 数据库
在大数据领域，Apache Spark 是一个概率高效的引擎，在处理大数据时提供了极好的性能。同时，Spark 也能很方便地与多种数据源进行集成，其中 MySQL 是最常见的关系型数据库之一。本文将详细说明如何在 Spark Java 中读取 MySQL 数据。
## 流程概览
我们可以将实现的流程简单总结为以下几个步骤：
| 步骤
# 使用 Java Spark 读取 ONNX 模型的指南
## 整体流程概述
在使用 Java Spark 读取 ONNX 模型之前，需要了解整个流程。以下是主要的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-----------------------------------------
原创
2024-10-26 05:12:43
26阅读
# Java Spark 文件读取实现指南
## 引言
在 Java 开发中，Spark 是一个非常强大的大数据处理框架。它提供了丰富的功能和灵活的 API，可以用于处理各种类型的数据。其中，文件读取是 Spark 中常见的操作之一。本文将向刚入行的小白介绍如何使用 Java Spark 实现文件读取的过程。
## 整体流程
下面是一个简单的表格，展示了实现 Java Spark 文件读取的整
原创
2024-01-19 07:02:44
147阅读
## 实现Spark Java读取HDFS的流程
### 关系图
```mermaid
erDiagram
读取HDFS --> 使用Spark API
```
### 任务流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个SparkSession对象 |
| 2 | 使用SparkSession对象创建一个DataFrame |
| 3 | 从HDF
原创
2024-06-21 03:36:06
65阅读
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
111阅读
#_*_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
158阅读
# 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
原创
2024-07-19 12:30:02
77阅读
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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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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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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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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