目录1. 启动 spark-shell2. 插入数据3. 查询数据3.1. 转换成DF3.2. 查询3.3. 时间旅行查询4. 更新数据5. 增量查询5.1. 重新加载数据5.2. 获取指定beginTime5.3. 创建增量查询的表5.4. 查询增量表6. 指定时间点查询7.
转载
2024-09-28 15:13:36
132阅读
# Spark SQL 读取 MySQL 数据库
在大数据处理中，Spark SQL 是一个非常强大的工具，它可以让我们使用 SQL 语句来处理大规模数据。本文将介绍如何使用 Spark SQL 读取 MySQL 数据库中的数据。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了 Spark 和 MySQL，并在 MySQL 中创建了相应的数据库和表。此外，还需要在 Spark 集群上安装 MySQL
原创
2024-07-20 11:15:30
187阅读
大家可能都知道很熟悉Spark的两种常见的数据读取方式（存放到RDD中）：（1）、调用parallelize函数直接从集合中获取数据，并存入RDD中；Java版本如下：
1
JavaRDD<Integer> myRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3));
Scala版本如下：
1
val myRDD= sc.parall
转载
2024-01-31 20:39:47
48阅读
需求1、使用spark读取MySql库数据； 2、使用spark读取MySql库数据，并写入另一张表。实现代码1 package com.lzh.sql.数据加载保存
2
3 import org.apache.spark.SparkConf
4 import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
5
6 object conMy
转载
2023-05-25 14:53:46
164阅读
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
转载
2023-12-21 21:49:56
122阅读
# 使用Spark SQL读取HBase的指南
在大数据处理的环境中，Apache HBase是一种流行的非关系型数据库，而Apache Spark则是一个强大的数据处理引擎。这篇文章将介绍如何使用Spark SQL读取HBase中的数据，并提供相关代码示例。
## 先决条件
在开始之前，请确保你已经安装了以下组件：
1. Apache Spark
2. HBase
3. HBase的Sp
## 使用Spark SQL读取HBase的完整指南
在大数据环境中，Apache Spark和HBase是两种常见的工具。Spark擅长于快速处理大数据，而HBase则是一个分布式的非关系型数据库。通过Spark SQL，用户可以方便地查询HBase的数据。本文将详细介绍如何通过Spark SQL从HBase中读取数据。
### 流程概述
以下是从Spark SQL读取HBase的基本流程
# 使用 Spark SQL 读取 CSV 文件的入门指南
在当今的数据科学领域，使用 Apache Spark 处理大数据是非常常见的。而 Spark SQL 是一个用于结构化数据处理的模块，通过它可以轻松读取和查询各种数据格式，包括 CSV 文件。本文将带您了解整个流程，并提供相应的代码示例，以帮助初学者快速上手。
## 整体流程
在我们开始之前，先看一下整个流程。下表展示了读取 CSV
# SQL Server 读取特定长度的文本
在数据库管理中，文本的处理是一个重要的环节。对于 SQL Server 来说，我们经常需要读取和处理特定长度的文本，例如从字符串中提取特定的子串。本文将探讨 SQL Server 中如何读取特定长度的文本，并提供代码示例，帮助用户更有效地进行数据操作。
## 1. SQL Server 中的文本数据类型
SQL Server 提供了几种文本数据类
SparkUnitFunction：用于获取Spark Session package com.example.unitl import org.apache.spark.sql.SparkSession object SparkUnit { def getLocal(appName: String ...
转载
2021-07-30 11:01:00
955阅读
2评论
# Spark SQL 读取 Kudu
## 简介
Kudu 是一个开源的分布式存储系统，适用于需要快速读写大量随机访问的数据。它具有高性能、水平扩展和可靠性等优点，被广泛应用于实时分析和实时报表等场景。
Spark SQL 是 Apache Spark 提供的一种用于结构化数据处理的模块，它提供了一种用于操作结构化数据的统一接口，可以方便地与各种数据源进行交互。
在本文中，我们将介绍如何
原创
2023-09-29 04:01:11
195阅读
Spark SQL 代码读取mysql&代码读取hive
原创
2022-12-28 15:33:54
124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
转载
2023-08-02 20:56:42
150阅读
在实际的开发过程中，SQL化已经是数据领域的共识，大家疯狂的将大数据框架的易用性做到了最高，即使一个刚刚毕业的同学，只要有SQL基础就可以看懂甚至上手开发了。那么我们有必要对SparkSQL这个模块进行一个全面的解析。SparkSQL的前世今生Spark SQL的前身是Shark，它发布时Hive可以说是SQL on Hadoop的唯一选择（Hive负责将SQL编译成可扩展的MapReduce作业
快速上手Spark 的交互式 shell( 用 Python 或Scala) 介 绍 它的 API 。当演示如何在 Java, Scala 和 Python 写独立的程序 时 ，看 编 程指南里完整的参考。依照 这 个指南，首先从 Spark 网站下 载 一个 Spark 发 行包。因 为 我 们 不会使用 HDFS ，你可以下 载 任何 Hadoop 版本的包。使用 Spark Shell。Sp
转载
2024-06-20 21:22:57
45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
### 教你如何在Spark SQL中将特定列转换为JSON
在大数据处理的过程中，Spark SQL常常用来高效地处理和查询数据。将特定的列转换为JSON格式是一个常见的需求。在这篇文章中，我们将一起学习如何完成这一任务。我们将通过一系列步骤进行演示。
#### 步骤流程
首先，我们来看一下实现的整体流程：
| 步骤 | 任务
# 解决“spark sql 读取mysql数据有时差”问题
## 问题描述
在实际开发过程中，有时候会遇到通过 Spark SQL 读取 MySQL 数据时出现时差的情况。这可能是由于数据在不同系统间的时区设置不同导致的。在这篇文章中，我将教你如何解决这个问题。
## 解决流程
首先，让我们来看一下整个解决问题的流程：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER
原创
2024-04-11 05:36:02
289阅读
现在Hive执行结果会存储到HDFS上，这些文件是一些SQL语句，我们可以通过Spark读取这些文本文件，然后导入到MySQL中，下面是实 导入MySQL * * *
原创
2023-03-10 22:38:45
183阅读
