一、spark的内存分布堆内内存：
在这使用堆内内存的时候，如果我们设置了堆内内存2个g的话，读取的数据也是两个g，此时又来两个g的数据，这样就会产生OOM溢出，因为处理完两个g的数据，并不会马上进行GC。
堆外内存：
这样我们就可以使用堆外内存，也就是物理内存，堆外内存可以精准的申请和释放空间，不需要Gc，性能比较高，提升了任务的效率。二、Spark的宽窄依赖宽依赖：
一个父RDD分区中的
转载
2024-06-20 10:02:08
18阅读
## 使用 SparkSQL 处理 JSON 数据的流程
在数据处理和分析的领域，Apache Spark 是一个流行的工具，而 SparkSQL 是它的一部分，用于处理结构化数据。今天，我们将一起探讨如何使用 SparkSQL 处理 JSON 数据。以下是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 第一步 | 设置 Spark 环境 |
| 第二步 | 读取 JSO
原创
2024-09-19 03:39:15
31阅读
# SparkSQL流式处理类型指南
在大数据处理的领域中，流式处理越来越受到关注。Apache Spark作为一个快速而通用的数据处理引擎，在流式数据处理方面表现尤为出色。本文将介绍SparkSQL流式处理的基本概念及其实现方式，并通过代码示例展示如何进行基本的流式数据处理。
## 什么是流式处理？
流式处理是一种对数据流进行实时处理的计算模式。不同于批处理，流式处理能够处理实时产生的数据
原创
2024-09-20 06:47:39
84阅读
# 教你如何实现sparksql udf处理整行
## 1. 概述
在SparkSQL中，UDF(User Defined Function)可以帮助我们自定义函数来对数据进行处理。本文将教你如何实现一个处理整行数据的UDF。
## 2. 实现步骤
下面是实现这个功能的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个自定义函数 |
| 2 | 将函数注册为UD
原创
2024-05-04 04:54:44
96阅读
# Hive SparkSQL 处理 JSON 数据指南
在现代大数据分析中，处理 JSON 数据是一项重要技能。本文将指导你如何通过 Hive 和 SparkSQL 来处理 JSON 数据，从而实现高效的数据查询和分析。我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备 |
| 2 | JSON 数据准备 |
| 3
原创
2024-10-03 07:11:29
98阅读
### 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
操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍操作步骤 并行度可以通过如下三
转载
2023-07-02 22:49:38
483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
转载
2023-09-03 18:10:00
586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
# 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
39阅读
# 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
# 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
296阅读
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
转载
2023-08-11 14:54:38
181阅读
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
转载
2023-08-29 17:41:36
197阅读
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
转载
2024-04-17 10:32:46
26阅读
# 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
20阅读
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
# 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
131阅读
目录 一.通用的Load/Save函数 1.通用的Load/Save函数 2.显式指定文件格式：加载json格式 3.存储模式（Save Modes） 4.将结果保存为表 二.Parquet文件(列式存储文件
转载
2023-11-28 09:32:35
56阅读
