Spark读取JDBC调优，如何调参一、场景构建二、参数设置1.灵活运用分区列 实际问题：工作中需要读取一个存放了三四年历史数据的pg数仓表（缺少主键id），需要将数据同步到阿里云 MC中，Spark在使用JDBC读取关系型数据库时，默认只开启一个task去执行，性能低下，因此需要通过设置一些参数来提高并发度。一定要充分理解参数的含义，否则可能会因为配置不当导致数据倾斜！ 翻看了网络上好多相关
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2024-01-10 11:30:52
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一、概述Spark Core、Spark-SQL与Spark-Streaming都是相同的,编写好之后打成jar包使用spark-submit命令提交到集群运行应用$SPARK_HOME/bin#./spark-submit --master spark://Master01:7077 --class MainClassFullName [--files $HIVE_HOM
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2024-01-29 00:46:31
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### 实现SparkSQL连接MySQL的步骤和代码
#### 1. 导入相关的库和包
首先，我们需要导入SparkSession、DataFrameReader和DataFrameWriter这几个类，以及对应的包。
```scala
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
import org.apache.spark
原创
2023-09-27 04:15:52
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0. 前言由于日常工作中经常需要多种sql环境切换使用，发现了不少sql语句无法通用，借此机会做下梳理总结。以下以个别实际使用场景为例，对比sql语句在Spark、Hive、Impala、Postgre/Greenplum、MySQL中的异同（sparksql通过zeppelin运行），greenplum是基于postgre开发的，所以代码基本与postgre一致。 此文后续亦会持续更新，若有其他
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2023-09-03 18:10:00
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1.person表2.score表3.scala代码package sparkSqlimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, DataFrameReader, SaveMode, SparkSe
原创
2022-07-01 17:37:36
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文章目录读取jdbc数据源读取jdbc数据源package cn.edu360.day7import java.util.Propertiesimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}/**
原创
2022-02-17 15:41:33
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文章目录读取jdbc数据源读取jdbc数据源package cn.edu360.day7import java.util.Propertiesimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}/** * Created by zx on 2017/5/13. */object JdbcDa...
原创
2021-05-31 17:46:50
335阅读
1.在IDEA上建立一个sparksql_mysql的scala对象。 2.连接mysql的代码如下 import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection} import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD
原创
2021-09-04 16:09:49
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# 使用Spark SQL查询MySQL的完整指南
在大数据时代，Spark是一个流行的计算框架，而MySQL是广泛使用的关系型数据库。将这两者结合使用，可以让你有效地处理和分析海量数据。本文将引导你完成使用Spark SQL查询MySQL的完整流程，适合刚入行的小白。
## 整体流程
下面的表格简单描述了连接Spark SQL与MySQL的步骤：
| 步骤 | 描述
# SparkSQL调用MySQL的全景导览
在大数据处理的世界中，Apache Spark以其快速的计算能力和丰富的功能脱颖而出。SparkSQL是Spark的一个子模块，用于处理结构化数据，支持SQL查询。结合SparkSQL与MySQL，可以极大地方便数据的导入与分析。本文将详细介绍如何使用SparkSQL连接MySQL，并提供代码示例。
## 基本概念
### SparkSQL简介
# 实现Java SparkSQL连接MySQL
## 概述
在本文中，我将教会你如何使用Java编程语言通过SparkSQL连接MySQL数据库。SparkSQL是Apache Spark中处理结构化数据的模块，它可以帮助我们方便地分析和处理大规模的数据集。MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，我们可以通过SparkSQL将数据从MySQL中读取并进行处理。
## 整体流程
```m
原创
2024-06-19 05:37:19
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JDBC MySQLJavaJDBC连接MySQL的基本流程。import java.sql.*;
public class demo01 {
public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, SQLException {
//1.加载驱动
Class.forName
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2021-04-26 22:11:53
233阅读
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官网地址spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spa
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2023-08-11 14:54:38
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SparkSql将数据写入到MySQL中：利用sparksql将数据写入到mysql表中(本地运行)
1.通过IDEA编写SparkSql代码
package itcast.sql
import java.util.Properties
import org.apache.spark.rdd.RDD
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2023-08-29 17:41:36
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目录概述 特点总结概述 SparkSQL，顾名思义，就是Spark⽣态体系中的构建在SparkCore基础之上的⼀个基于SQL的计算模块。shark负责⼈，将shark项⽬结束掉，重新独⽴出来的⼀个项⽬，就是sparksql，不在依赖h
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2024-04-17 10:32:46
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# 如何使用SparkSQL写入MySQL数据库
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建SparkSession] --> B[读取数据源]
B --> C[执行SQL操作]
C --> D[将结果写入MySQL]
```
## 任务详解
### 步骤说明
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Sp
原创
2024-03-10 03:19:25
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# 用SparkSQL将数据写入MySQL
在数据处理和分析过程中，SparkSQL是一个非常强大且广泛使用的工具。它提供了一种简单而有效的方法来处理结构化数据，并且可以轻松地与其他数据存储系统集成。在本文中，我们将重点介绍如何使用SparkSQL将数据写入MySQL数据库。
## 连接MySQL数据库
在将数据写入MySQL之前，首先需要建立一个连接。SparkSQL可以很容易地与MySQ
原创
2024-03-20 06:16:21
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我们知道SQL Server是一款技术上和商业上都很成功的产品，这一次微软选择拥抱Spark大数据生态，着实令人有些惊讶。国内的几款产品也丝毫不落后，阿里云的DRDS、腾讯云TDSQL也都各自推出了与Spark相融合的产品。今天我们就来谈一谈，如何在数据库这个老生常谈的话题下，借力Spark给数据库带来新的价值。一、传统数据库的不足不用多说，MySQL是互联网企业中使用最广泛的数据库。但是MySQ
# Spark SQL读取MySQL数据
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的分布式计算框架。而Spark SQL是Spark的一个模块，用于处理结构化数据。在实际应用中，我们常常需要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 SQL读取MySQL数据库中的数据。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下几个条件已满足：
1. 安装Spark集群，并确保Spa
原创
2024-01-10 05:56:12
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JDBC 1 概念：Java DataBase Connectivitiy Java数据库连接，Java语言操作数据库 本质：官方(sun公司)定义的一套操作所有关系型数据库的规则，即接口。各个数据库厂商去实现这套接口，提供数据库驱动ar包。我们可以使用这套接口(JDBC)编程,真正执行的代码是驱动 ...
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2021-10-12 20:52:00
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