1. Spark SQL基本概念1.1 了解什么是Spark SQL Spark SQL是Spark多种组件中其中一个, 主要是用于处理大规模的结构化数据什么是结构化数据:
一份数据集, 每一行都是有固定的列, 每一列的类型都是一致的, 我们将这种数据集称为结构化的数据
例如: MySQL表数据
1 张三 20
2 李四 18
3 王五 21为什么要学习Spark SQL呢?1- 会SQL的人
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2023-10-27 20:25:55
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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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GeoSpark简介GeoSpark是一个用于处理大规模空间数据的开源内存集群计算系统。是传统GIS与Spark的结合。GeoSpark扩展RDD以形成空间RDD（SRDD），并跨机器高效地对SRDD数据元素进行分区，并引入新颖的并行化空间（几何操作，遵循Open Geosptial Consortium（OGC）标准）转换和操作（用于SRDD），提供更直观的界面供用户编写空间数据分析程序。Geo
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2024-10-08 10:57:28
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PostgreSQL 是全球最先进的开源数据库。作为学院派关系型数据库管理系统的鼻祖，它的优点主要集中在对 SQL 规范的完整实现以及丰富多样的数据类型支持（JSON 数据、IP 数据和几何数据等，大部分商业数据库都不支持）。除了完美支持事务、子查询、多版本控制（MVCC）、数据完整性检查等特性外，阿里云数据库RDS for PostgreSQL 版还集成了高可用和备份恢复等重
# 使用 Spark DataFrame 插入数据的指南
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和机器学习任务。使用 Spark DataFrame，用户可以方便地进行数据操作，包括插入数据。本文将详细介绍如何在 Spark DataFrame 中插入数据，并提供示例代码。
## 提前准备
在开始之前，确保你已经安装并配置好了 Apache Spark。
# Spark增量插入数据详解
在现代数据处理的背景下，Apache Spark已成为大规模数据处理的首选工具之一。增量插入是一个常见的需求，尤其是在处理不断增长的数据时。本文将主要探讨如何使用Spark进行增量插入，并提供相关的代码示例。
## 什么是增量插入？
增量插入是指将新添加或更新的数据插入到现有的数据集中，而不是每次都重写整个数据集。这种方法可以节省存储和提高整体效率。
##
# Spark 插入数据拼写的 SQL 实现教程
## 1. 简介
在使用 Spark 进行数据处理的过程中，有时候需要将数据插入到数据库中，这时就需要用到 Spark 插入数据拼写的 SQL。本文将详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例帮助你快速上手。
## 2. 整体流程
下面是插入数据拼写的 SQL 的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 创建 Spark
原创
2024-01-18 08:19:15
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MySQL是被Sun公司收购了，所以也有热咖啡图标，不过MySQL的作者后来又做了一个MariaDB，小海豚图标，也很好用。MySQL学习：《MySQL网络数据库设计与开发》（电子工业出版社）数据库的基本的概念都是一样的，而且都是用的标准的SQL语法。学习了SQLServer之后，看MySQL感觉很熟悉，好像在复习一样。概念模型：域，domain，属性的取值范围。数据模型：层级模型，IBM开发的数
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2024-09-10 10:21:06
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20170103 x 20170104 z 20170105 y 根据输入的文件 A 和 B 合并得到的输出文件 C 的样例如下： 20170101 x 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170104 z 20170105 y 20170105 z 20170106 z编写文件A B 配置编译选项 编译代码 使用/software/spar
因为工作需要，项目以前使用的mysql数据，现在需要更改为postgresql。一、MYSQL转PG1.1 同步表结构利用navicat：工具->数据传输直接将mysql库->postgresql库，变动：navicat转换后的sql，会丢失默认值官网找到一个工具Mysql转PostgreSQL，这个工具官方是付费的，貌似是专门做异构数据库转换的。限制是单表只能转50条数据，表无限制。
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2023-07-06 15:13:40
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在数据库的使用中，增删改查这种操作每天都在进行，本文通过gdb工具演示了一个insert语句的执行流程。一、gdb增加断点开启一个session，获取pid另开一个窗口，用gdb进入调试状态数据库端执行插入操作，因为gdb绑定了pid，会卡住，直到随着gdb的调试过程，执行到真正插入动作的函数我在gdb端加了总共四个断点二、执行到exec_simple_query()先从当前位置开始连续运行程序，
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2024-04-11 09:04:26
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一、Spark Streaming概述1.1 Spark Streaming是什么？Spark Streaming用于流式数据的处理。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的 TCP套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方
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2023-10-26 22:30:28
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1、基本概念（了解） ①流（Streaming）： 是一种数据传送技术，它把客户机收到的数据变成一个稳定连续的流，源源不断地送出，使用户听到的声音或看到的图象十分平稳， 而且用户在整个文件送完之前就可以开始在屏幕上浏览文件。 ②常见的流式计算框架 Apache Storm Spark Streaming Apache Flink
文章目录安全使用Spark Shell的交互分析基础有关Dataset的更多操作缓存独立的应用程序从入门到放弃？ 本教程提供了使用Spark的快速介绍。我们将首先通过Spark的交互式shell（用Python或Scala）介绍API，然后展示如何用Java、Scala和Python编写应用程序。 想要按照本指南学习，首先需要从Spark网站下载Spark的打包版本。因为我们不使用HDFS，
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2024-08-05 20:13:15
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本文针对spark的spark.sql.hive.caseSensitiveInferenceMode的参数含义及使用进行梳理、总结1. 参数含义 Spark 2.1.1引入了一个新的配置项: spark.sql.hive.caseSensitiveInferenceMode，默认值是NEVER_INFER，保持与spark 2.1.0一致的行为。但是Spark 2.2.0将此配置的默认值更改为I
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2023-09-21 18:33:17
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文章目录Parquet 文件加载Parquet文件Partition Discovery 分区探测Schema 合并ORC文件Hive表用JDBC读其它数据库Performance Tuning性能优化Caching Data In MemoryOther Configuration OptionsBroadcast Hint for SQL Queries 你用MapReduce、Spark
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2023-11-10 01:05:35
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# 使用Python批量消费Kafka数据并插入PostgreSQL
在现代数据处理架构中，Kafka作为一种高吞吐量的分布式消息传递系统，能够有效处理实时数据流，而PostgreSQL是一种流行的关系型数据库，用于存储和查询结构化数据。在许多应用场景中，我们需要将Kafka中的消息批量消费，并将其插入PostgreSQL。本文将介绍如何使用Python实现这一过程。
### 系统架构
在开
原创
2024-08-22 06:03:00
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1.什么是Spark SQL • Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 • 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于Map
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2024-08-04 17:27:22
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# 使用Spark进行数据插入的实用指南
在现代大数据处理环境中，Apache Spark是一个非常流行的框架。今天，我们将讨论如何通过Spark将数据插入到数据存储中。我们会通过一个简单的流程来讲解整个过程。
## 流程概述
下面的表格展示了使用Spark插入数据的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-08-21 08:07:11
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在这篇博文中，我将详细记录如何解决“spark操作pg的date类型”的问题，并让你更好地理解这个过程。通过正确地理解和实现这些步骤，我们可以确保我们的Spark应用能够与PostgreSQL的`date`类型正确交互。
## 环境准备
我们首先需要确保我们的环境是可靠的。以下是我们所需的前置依赖和它们的版本兼容性：
| 组件 | 版本 | 备注
