## 如何使用 Spark SQL 操作 MySQL 数据库中的数据
### 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个操作的流程：
```mermaid
gantt
title Spark SQL 操作 MySQL 数据库流程图
section 完整流程
获取数据源信息 :done, a1, 2022-01-01, 1d
创建 SparkSessi
原创
2024-06-17 05:29:34
51阅读
# 用SparkSQL操作MySQL的科普文章
在大数据时代，数据处理的技术和工具层出不穷。Apache Spark作为一个快速、通用的集群计算系统，提供了SparkSQL模块，专门用于处理结构化数据。本文将介绍如何使用SparkSQL操作MySQL，并通过一些代码示例来演示。
## 什么是SparkSQL？
SparkSQL是Spark中的一个组件，它允许用户用SQL查询的方式来处理数据。
原创
2024-09-09 07:20:04
53阅读
SparkSQL 编程一、SparkSession 新的起始点二、DataFrame2.1 创建2.2 SQL 风格语法(主要)2.3 DSL 风格语法(次要)2.4 RDD 转换为 DateFrame2.5 DateFrame 转换为 RDD三、DataSet3.1 创建3.2 RDD 转换为 DataSet3.3 DataSet 转换为 RDD四、DataFrame 与 DataSet 的互
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2023-08-10 19:50:14
205阅读
内容： 1.SparkSQL操作关系数据库意义 2.SparkSQL操作关系数据库一、通过SparkSQL操作关系数据库意义 1.SparkSQL可以通过jdbc从传统关系型数据库中读写数据，读取数据后直接生成DataFrame，然后在加上借助于Spark内核的丰富的API来进行各种操作；
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2023-09-18 11:10:06
139阅读
文 | 邹晨俊 on 大数据前言有赞数据平台从 2017 年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容：有赞数据平台的整体架构。SparkSQL
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2023-09-22 10:30:08
133阅读
# SparkSQL 更新操作实现指南
## 概述
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 SparkSQL 实现更新操作。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建 SparkSession 对象 |
| 步骤 2 | 加载数据 |
| 步骤 3 | 创建临时视图 |
| 步骤 4 | 执行更新操作 |
| 步骤 5 | 保存更
原创
2023-12-08 05:54:20
48阅读
title: SparkSQL操作Hivedate: 2020-05-12 16:12:55tags:
Spark
Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强
原创
2021-07-02 11:16:46
1078阅读
title: SparkSQL操作Hivedate: 2020-05-12 16:12:55tags:SparkApache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，
原创
2022-01-19 11:05:41
584阅读
1 累加1. 字符串累加-- 国家维度下的省份拼接
select
country,
array_join( collect_list( province ), ' ') as provinces,
from
table_name
where
dt='20210329'
group by
country
;2 行列转换1. 列存指标数据合并到一行(行转列)-
sparksql不复杂，只要创建好了DataFrame（泛型为RDD的DataSet），然后通过这个df创建个临时表然后写sql，就能用我们的sqark计算框架做一些我们想要的计算了，而且是只要写sql哦！是不是很好用，只要会sql！就能用！SqarkSql 历史hive------>shark-------->sparksqlshark是基于spark计算框架之上的兼容hiveyu
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2023-10-02 19:27:02
110阅读
使用spark的 DataFrame 来操作mysql数据。DataFrame是比RDD更高一个级别的抽象，可以应用SQL语句进行操作，详细参考：https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 这里暂时使用spark-shell进行操作，1.首先，必须要先下载一个mysql的jdbc的驱动可以从这里下载2.然
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2023-05-27 11:33:46
183阅读
文章目录一、groupBy() ---- 分组avg ---- 平均值stddev ---- 方差用GroupedDataset的API进行聚合二、多维聚合1.rollup()
原创
2022-08-12 10:34:35
435阅读
在使用SparkSQL进行数据处理时，我们经常会遇到Map类型的操作问题。Map类型能够灵活存储键值对，是处理复杂数据结构的有力工具。本文将围绕SparkSQL Map类型的操作问题展开，从环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧到排错指南，提供详细的解决方案。
## 环境准备
在开始之前，我们需要先确保环境的搭建。以下是软硬件要求及其版本兼容性矩阵。
| 项目 |
### 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
54阅读
文章目录一、什么是连接1.介绍2.简单连接案例二、常见
原创
2022-08-12 10:27:29
385阅读
全网最全大数据面试提升手册！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.
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2024-05-24 10:56:26
614阅读
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、Spark SQL 概述Spark SQL概念Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data.
它是spark中用于处理结构化数据的一个模块Spark SQL历史Hive是目前大数据领域，事实上的数据仓库标准。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mPnE8yA
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2023-10-10 18:32:14
143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
452阅读
# 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
