# Spark读取SQL Server
## 一、背景介绍
Apache Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，它提供了丰富的API，可以轻松处理大规模数据集。而 SQL Server 是微软推出的一款关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级应用中。在实际开发中，经常会遇到需要将 SQL Server 中的数据导入到 Spark 中进行处理的情况。本文将介绍如何使用 Spark
原创
2024-06-21 03:37:23
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# Spark 读写 SQL Server 的方法和示例
## 引言
在现代大数据处理的环境中，Spark 是一种强大的分布式计算框架，经常被用于数据分析和处理。通过与数据库的结合，Spark 能够高效读取和写入大量数据。其中，Microsoft SQL Server 是一款流行的关系型数据库，很多公司掌握了这项技术。如何使用 Spark 读取和写入 SQL Server 数据呢？本文将详细介
#_*_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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# 从SQL Server数据库读取数据并存储到Redis
在实际的应用开发中，我们经常需要将数据从SQL Server数据库中读取出来，然后存储到Redis中，以提高数据的访问速度和效率。Redis是一个高性能的内存数据库，能够快速读取和写入数据，而SQL Server则是一个强大的关系型数据库，数据存储结构更为复杂。本文将介绍如何通过Python代码实现从SQL Server数据库读取数据并
原创
2024-04-28 06:03:11
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# SQL Server 读取 MySQL 的方法
在现代的应用程序中，通常会涉及到多种数据库的使用，有时需要从一种数据库（如 SQL Server）中读取另一种数据库（如 MySQL）的数据。这样的需求出现在数据整合、业务报表和跨平台应用等场景中。本文将介绍如何实现 SQL Server 读取 MySQL 数据的过程，并提供相关的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，我们需要确保已
原创
2024-09-15 03:55:18
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闲来无事，从c-sharpcorner看到了一篇文章，摘出其中一个方法在这里与大家分析一下。 这是一个很正规的方法，但却是很有意义，你可以通过这个方法去做一些重载，形成自己的方法。这个方法中可借鉴的就是下面的这个思路。 我们在做一些自己的数据访问中间件时，有时候会遇到一些问题，如，如何去做一个数据访问类，中间存在着几个方法，通过传递一些参数，可以完成我们很多的数据操作，并返回我们所需要的结果。尽可
## Python读取SqlServer的流程
下面是Python读取SqlServer的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 建立与SqlServer数据库的连接 |
| 步骤3 | 创建一个游标对象 |
| 步骤4 | 执行SQL查询 |
| 步骤5 | 处理查询结果 |
| 步骤6 | 关闭游标和数据库连接 |
原创
2023-10-30 03:59:48
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# SQL Server 读取 Redis 的方法与示例
在现代应用中，Redis 和 SQL Server 都是非常流行的数据库解决方案。Redis 是一种高性能的键值数据库，适用于缓存和快速数据存取，而 SQL Server 则是一个功能强大的关系型数据库，适用于复杂查询和事务处理。有时我们需要在 SQL Server 中访问存储在 Redis 中的数据，通过本文，我们将探讨如何实现这一过程
01. SQL Server 如何读写数据一. 数据读写流程简要 SQL Server作为一个关系型数据库，自然也维持了事务的ACID特性，数据库的读写冲突由事务隔离级别控制。无论有没有显示开启事务，事务都是存在的。流程图如下： &n
# 在MySQL中读取SQL Server数据的完整指南
在现代企业架构中，MySQL和SQL Server是两种常用的数据库管理系统。许多开发者需要将两者结合使用，以便在MySQL中读取SQL Server的数据。本文将详细介绍如何实现这一目标，包括所需的步骤及其每条代码的注释解释。以下是整个过程的概述和步骤图。
## 流程概述
下面是实现“在MySQL中读取SQL Server数据”的主
# 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
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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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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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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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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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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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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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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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