刚开始使用spark-sql，首先看了一部分的源码。然后开始着手程序的编写。在spark中使用jdbc：在 Spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=任务提交时加入:spark-submit –master spark://master:7077 –jars ojdbc16.jar
一、
val rdd = sqlContext.read.format(“
# 科普文章：SparkSQL 读取 Kudu 数据
## 什么是 Kudu？
Kudu 是一个开源的分布式存储系统，由 Apache 软件基金会开发和维护。它结合了传统的关系型数据库和分布式文件系统的优点，提供了高性能、可扩展性和灵活性。
Kudu 具有以下几个主要特点：
- 支持 ACID 事务
- 支持快速随机访问和扫描
- 提供水平可扩展性
- 可以与 Apache Hadoop、A
Spark SQL主要目的是使得用户可以在Spark上使用SQL，其数据源既可以是RDD，也可以是外部的数据源（比如Parquet、Hive、Json等）。
Spark SQL的其中一个分支就是Spark on Hive，也就是使用Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业
由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH，并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群。最近在学习SparkSQL，看到SparkSQL on HIVE。下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据。（说明：如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话，可能需要对源码进行编译，使它能够兼容HIVE。编译的方式也很简单，只需要在Spark_SRC_home（源码的home目录下
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2023-06-07 19:26:53
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摘要：实践解析如何利用SarkSQL高并发进行读取数据库和存储数据到数据库。
作者：Copy工程师 。1. SparkSql 高并发读取数据库SparkSql连接数据库读取数据给了三个API：//Construct a DataFrame representing the database table accessible via JDBC URL url named table and
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2023-09-11 11:49:05
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spark-之访问Hive数据源（外部、内部Hive、thrift server）spark本身就使用的是Hive的Catalog作为内部shema的标准，如果在类路径下访问不到Hive的conf文件，那么就会在本地生成Hive相关的元数据、数据目录，这些内容被称为Spark的内置hive,通常我们需要连接的数据源是外部hive.由于不管是哪种模式，就算是最简单的local模式，我们也可以连接hi
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2023-08-09 21:04:56
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1、背景： 控制上游文件个数每天7000个，每个文件大小小于256M，50亿条+，orc格式。查看每个文件的stripe个数，500个左右，查询命令：hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks;stripe个数查看
# Spark SQL 增量读取 MongoDB 数据
在大数据处理中，Spark SQL 是一个非常强大的工具。它可以让我们以 SQL 的方式处理大规模数据集。而 MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库，它支持存储大量的文档数据。在某些场景下，我们可能需要从 MongoDB 读取数据，然后使用 Spark SQL 进行处理。本文将介绍如何使用 Spark SQL 增量读取 Mongo
目录Spark中直接执行hive查询Spark整合hive第一步：将hive-site.xml拷贝到spark安装家路径的conf目录下第二步：将mysql的连接驱动包拷贝到spark的jars目录下第三步：测试sparksql整合hive是否成功spark 2.x版本整合hive之bug解决SparkSQL的使用案例第一步：准备原始数据Spark连接MySQLSpark从MySQL中读数据导包
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2023-08-29 17:45:29
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CDC (Change Data Capture) 是一种用于捕捉数据库变更数据的技术，Flink 从 1.11 版本开始原生支持 CDC 数据（changelog）的处理，目前已经是非常成熟的变更数据处理方案。Flink CDC Connectors 是 Flink 的一组 Source 连接器，是 Flink CDC 的核心组件，这些连接器负责从 MySQL、PostgreSQL、O
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2023-06-30 21:50:30
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目录1. 概述1.1 概念1.2 Hive and SparkSQL1.3 特点2. SparkSQL核心编程2.1 DataFrame2.2 DataSet2.3 RDD,DataFrame和DataSet关系3. IDEA开发SparkSQL3.1 开发流程3.2 用户自定义函数4. 数据的读取和保存4.1 加载4.2 保存4.3 操作5. 补充 1. 概述1.1 概念Spark SQL 是
#该篇内容采用spark的python接口，即pyspark现阶段我们已经实现sparksql读取hive数据，但日常一个频繁的操作就是数据导入导出。我们知道hadoop生态圈里有一个成员叫sqoop，这组件可以实现hive到关系型数据库mysql，oracle等数据库的数据转移。但是有两个缺点;1.sqoop只能表到表的导入，不能在中间实现数据计算变换等操作2.网上传言spark转移比sqoop
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2023-09-08 21:01:41
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这里写目录标题数据读写初识 DataFrameReader初识 DataFrameWriter读写 Parquet 格式文件读写 JSON 格式文件 数据读写目标1，理解外部数据源的访问框架 2，掌握常见的数据源读写方式初识 DataFrameReader目标理解 DataFrameReader 的整体结构和组成SparkSQL 的一个非常重要的目标就是完善数据读取, 所以 SparkSQL 中
文章目录spark sql与hive本地调试new HiveContext空指针异常权限: 异常执行select查询的时候找不到hostspark sql与hive本地调试将hive-site.xml文件拷贝到resource目录中pom.xml <dependency> <groupId>org.apache.spark</grou...
原创
2021-05-31 17:47:21
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文章目录spark sql与hive本地调试new HiveContext空指针异常权限: 异常执行select查询的时候找不到hostspark sql与hive本地调试将hive-site.xml文件拷贝到resource目录中pom.xml <dependency>
原创
2022-02-17 15:43:16
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pom依赖 &amp;amp;lt;dependency&amp;amp;gt; &amp;amp;lt;groupId&amp;amp;gt;com.datastax.spark&amp;amp;lt;/groupId&amp;amp;gt; &amp;amp;lt;arti
原创
2021-09-02 16:14:10
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文章目录访问 HiveSparkSQL 整合 Hive访问 Hive 表idea实现SparkSQL连接hive 访问 Hive导读1，整合 SparkSQL 和 Hive, 使用 Hive 的 MetaStore 元信息库 2，使用 SparkSQL 查询 Hive 表 3，案例, 使用常见 HiveSQL 4，写入内容到 Hive 表SparkSQL 整合 Hive导读1，开启 Hive 的
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2023-08-06 08:54:51
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# 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
文章目录Spark连接MySQL所需参数1. 参数配置方式1. 通过 java.util.Properties2. 通过 scala.collection.Map2. 可选配置参数Spark读MySQL1. 基于整型列设置并行度2. 基于范围设置并行度Spark写MySQLSpark读写MySQL - 问题汇总1. Spark写MySQL覆盖表结构问题问题原因分析解决方法2. Spark读MyS
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2023-09-03 14:01:22
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文章目录一、组件版本二、问题描述三、问题分析四、解决办法 一、组件版本组件版本Hadoop3.0.0+cdh6.1.1Hive2.1.1+cdh6.1.1spark2.4.0+cdh6.1.1二、问题描述在 Spark 向 Hive分区表 写入数据时，抛出异常如下：org.apache.spark.SparkException: Requested partitioning does not ma
