文章目录一、Spark概述1、概述2、Spark特点二、Spark角色介绍及运行模式1、集群角色2、运行模式三、Spark集群安装1.Local模式1.下载文件2.解压缩3、修改配置文件4.配置环境变量5.启动服务6.启动客户端2.Standalone模式1.停止服务2.修改配置文件spark-env.sh3.修改配置文件workers4、将配置好后的spark-3.1.2安装包分发到其他节点5
Spark SQLDataFrame与RDD的区别DataFrame的推出，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用，而且获得了更高的计算性能。Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化，并且支持SQL查询RDD是分布式的Java对象的集合，但是，对象内部结构对于RDD而言却是不可知的。DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据
Spark SQL 和 DataFramesSpark SQL 是 Spark 内嵌的模块，用于结构化数据。在 Spark 程序中可以使用 SQL 查询语句或 DataFrame API。DataFrames 和 SQL 提供了通用的方式来连接多种数据源，支持 Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON、和 JDBC，并且可以在多种数据源之间执行 join 操作。Spark S
object JdbcDatasourceTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JdbcDatasourceTest")
.master("local")
.getOrCreate()
SparkSQL的基本了解SparkSQL是个啥？官网上都是怎么描述SparkSQL的官网地址：http://spark.apache.org/sql/ 我们先简单了解下官网是怎么描述SparkSQL这个东西的：Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data. 根据官网的描述就是Spark SQL这个东西使用来
一、Spark生态简介官网： http://spark.apache.org/ Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streami
数据库也是 spark 数据源创建 df 的一种方式，因为比较重要，所以单独算一节。本文以 postgres 为例 安装 JDBC首先需要 安装 postgres 的客户端驱动，即 JDBC 驱动，这是官方下载地址，JDBC，根据数据库版本下载对应的驱动上传至 spark 目录下的 jars 目录 并设置环境变量export SPARK_CLASSPATH = /usr/lib
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2023-06-18 15:37:48
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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
一直以来spark社区是非常活跃的开源社区，版本跟新迭代速度相当的快。有的时候大版本更新时间速度快到怀疑人生，第一次感觉到学习速度跟不上更新速度，是在spark1.6更新到spark2.0,两个版本几乎没有间隔多久。也一度怀疑自己已经老了，吃不动这碗饭了。回归正题，spark官方版本更新速度比较快本身是一件很好的事情，能够快速修复已经提交的bug，新的性能优化方案和技术方向可以很快在新版本上得到实
1 数据库连接池1.1 直接连接数据库每一次java程序要在MySQL中执行一条SQL语句，那么就必须建立一个Connection对象，代表了与MySQL数据库的连接。然后在通过连接发送了你要执行的SQL语句之后，就会调用Connection.close()来关闭和销毁与数据库的连接。为什么要立即关闭呢？因为数据库的连接是一种很重的资源，代表了网络连接、IO等资源。所以如果不使用的话，就需要尽早关
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2023-08-28 18:27:46
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# Spark图数据库
## 简介
图数据库是一种专门用于存储和操作图形数据的数据库。与传统的关系型数据库不同，图数据库采用了图结构来表示数据之间的关系。图数据库适用于处理具有复杂关系和连接的数据，例如社交网络、知识图谱和推荐系统等。
Spark图数据库是基于Apache Spark的一个图数据库解决方案。它提供了高效的图计算和图存储功能，能够处理海量的图数据，并且具有良好的扩展性和性能。
原创
2023-08-28 07:13:15
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# 如何实现spark更新数据库
## 关系图
```mermaid
erDiagram
DATABASE ||--o| SPARK : 包含
```
### 引言
在实际开发中，我们经常需要使用Spark进行数据处理，并将处理后的结果写入数据库。但是，对于刚入行的小白来说，可能不清楚如何实现“spark更新数据库”。本文将详细介绍这个过程，帮助小白顺利完成任务。
### 实现步
# Spark 读写数据库
## 引言
现如今，数据成为了企业决策和发展的重要依据。为了更好地处理海量数据，大数据技术应运而生。Spark作为一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，受到了广泛的关注和应用。在实际应用中，我们经常需要将数据存储到数据库中或从数据库中读取数据进行分析和处理。本文将介绍如何使用Spark读写数据库，并提供相应的代码示例。
## Spark读写数据库的常见方式
S
# Spark 查看数据库的完整指南
在大数据领域，Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架。在数据工程和数据科学中，了解如何使用 Spark 连接和查看数据库是一个基本技能。本文将带你详细了解如何通过 Spark 查看数据库中的数据。
## 流程概述
以下是使用 Spark 查看数据库的大致流程：
| 步骤 | 描述
Hive HadoopHive 和传统关系型数据库区别Spark 概念基于内存的分布式计算框架只负责算 不负责存spark 在离线计算 功能上 类似于mapreduce的作用MapReduce的缺点运行速度慢 （没有充分利用内存）接口比较简单，仅支持Map Reduce功能比较单一 只能做离线计算Spark优势运行速度快自身生态比较完整
spark sqlspark streamings
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 对于一开始学习的hadoop，spark相较而言在近几年中流行起来，甚至有追赶上hadoop的趋势。 Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于H
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2023-08-09 22:09:58
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记录一下Spark的存储原理 文章目录整体架构存储相关类应用启动时增删改后更新元数据获取数据存放位置数据块的删除RDD存储调用数据读取数据写入cache & checkpointReference Spark虽说是计算引擎，但存储也是比较重要的一块。 在cache和shuffle等地方用到了存储，存储介质包括有内存和磁盘。整体架构Spark存储采用主从模式（Master/Slave）,模
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2023-08-16 06:29:10
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## 实现spark图数据库的步骤
为了实现spark图数据库，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置环境 |
| 2 | 创建SparkSession |
| 3 | 加载数据 |
| 4 | 创建图 |
| 5 | 使用图进行查询和分析 |
下面我将逐步介绍每个步骤所需的代码和操作。
### 1. 配置环境
在开始之前，你
原创
2023-09-15 16:56:14
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spark概念： spark是统一的分布式大数据分析引擎，spark能够适应多种计算场景，spark能够分析数据，但是没有存储。一般线上的spark数据来源（HDFS，hive，kafka，flume，日志文件，关系型数据库，nosql数据库）。spark出口（hdfs，hive，redise，关系型数据库，nosql数据库）。spark一般情况是以集群模式存在，架构：master/slaver（
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2023-08-08 08:59:44
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需求描述：前后端分离系统，用SpringBoot整合Spark API,调用大量数据（几百GB，上TB）进行处理计算，单机环境难以达到性能要求，此，需整合直接调用spark跑程序，且在集群跑…在此，一台测试服务器模拟，搭建伪分布spark集群，用standalone模式运行。 文章目录一、集群环境二、项目配置环境 一、集群环境包版本：
1.java1.8
2.spark 2.3.1
3
