object DataSourceTest2 { //读取不同的数据源 def main(args: Array[String]): Unit = { val=...
原创
2023-01-06 15:49:59
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object DateSourceTest { def main(args: Array[String]): Unit = { //1、创建spqrkSessio=
原创
2023-01-06 15:49:55
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pom依赖 <dependency> <groupId>com.datastax.spark</groupId> <arti
原创
2021-09-02 16:14:10
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# SparkSQL的数据源
## 1. 简介
SparkSQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的模块，它提供了一个统一的API来操作各种类型的数据源。数据源是SparkSQL中用于加载和保存数据的组件，可以是文件系统、关系型数据库、NoSQL数据库等。本文将介绍SparkSQL中常用的数据源，以及如何使用SparkSQL进行数据的读取和写入。
## 2. SparkSQL的数
一、通用加载/保存方法1.1手动指定选项Spark SQL的DataFrame接口支持多
原创
2022-11-14 13:06:34
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parseDriver类调用parser的类parser调用sqlbaseParser的singleStatement方法，利用anltr4里面的singleStatement来目前主流的sql解析器有 anltr和calcite，如果使用选择使用anltr，SQL进行查询，首先需要将SQL解析成spark中的抽象语法树（AST）。在spark中是借助开源的antlr4库来解析的。Spark SQ
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2023-08-17 09:24:17
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DStreams输入Spark Streaming原生支持一些不同的数据源。一些“核心”数据源已经被打包到Spark Streaming 的 Maven 工件中，而其他的一些则可以通过 spark-streaming-kafka 等附加工件获取。每个接收器都以 Spark 执行器程序中一个长期运行的任务的形式运行，因此会占据分配给应用的 CPU 核心。此外，我们还需要有可用的 CPU 核心来
经常使用 Apache Spark从Kafka读数的同学肯定会遇到这样的问题：某些Spark分区已经处理完数据了，另一部分分区还在处理数据，从而导致这个批次的作业总消耗时间变长；甚至导致 Spark 作业无法及时消费Kafka中的数据。为了简便起见，本文讨论的 Spark Direct 方式读取Kafka中的数据，这种情况下 Spark RDD 中分区和 Kafka 分区是一一对应的，更多的细节请
文章目录一、Spark SQL二、Spark on Hive三、Hive on Spark四、Spark读取Parquet文件五、Spark连接HBase1.Maven工程添加依赖2.代码实现 一、Spark SQL本质上是Spark SQL引擎+Spark RDD引擎。RDD（Resilient Distribute Dataset），弹性分布式数据集。Resilient：RDD默认是存放于内
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2023-08-07 08:45:54
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定义Spark SQL可以通过DataFream接口操作各种数据源。可以通过关系转换或者临时表来操作DataFrame。这里我们将介绍通用的数据源加载方法和数据保存方法。通用加载/保存方法Spark默认的数据源格式为Parquet格式，数据源格式问Parquet文件的时候，Spark读取数据的时候不需要指定具体的格式，如果想要修改默认的数据格式，就需要修改spark.sql.sources.def
Spark SQL
Spark SQL是支持在Spark中使用Sql、HiveSql、Scala中的关系型查询表达式。它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD，它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数据类型，它就像是关系型数据库里面的一张表。它可以从原有的RDD创建，也可以是Parquet文件，最重要的是它可以支持用HiveQL从hive里面读取数据。下面是一些案
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2022-01-04 15:18:59
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SparkSql作为Spark的结构化数据处理模块，提供了非常强大的API，让分析人员用一次，就会为之倾倒，为之着迷，为之至死不渝。在内部，SparkSQL使用额外结构信息来执行额外的优化。在外部，可以使用SQL和DataSet 的API与之交互。本文笔者将带你走进SparkSql的世界，领略SparkSql之诸多妙处。一、DataSet和DataFrame 当使用编程语言对结构化数据进行操
前言上一篇我们使用了JRResultSetDataSource数据源来与数据库进行交互，今天rceforge.net Read More
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2013-03-31 18:45:00
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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
一.数据源(连接池)的开发步骤 导入数据源和数据库坐标，创建数据源的对象，设置数据源的基本连接数据，使用数据源获取连接资源和归还连接资源二.Spring配置数据源 将DataSource的创建权交给Spring容器完成三.抽取jdbc配置文件 applicationContext.xml加载jdbc.properties配置文件获得连接信息 首先，需要引入context命名空间和约束路
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2023-08-09 16:13:52
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# 如何在Java中连接不同的数据源
## 概述
在Java开发中，连接不同的数据源是非常常见的需求。本文将介绍如何通过Java程序连接不同的数据源，包括数据库、文件等。如果您是一名刚入行的小白，不知道如何实现这个功能，那么请跟随我一步步来学习吧。
## 流程图
```mermaid
journey
title 数据源连接流程
section 设计
开发者 ->
# 使用SparkCore读取数据源教程
## 1. 整体流程
为了帮助你更好地理解如何使用SparkCore读取数据源，我将整个流程分解成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤二 | 读取数据源文件 |
| 步骤三 | 处理数据 |
| 步骤四 | 展示或保存处理后的数据 |
接下来，我将详细介绍
原创
2023-08-20 08:36:12
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RDD数据源RDD数据源来源于五个部分：文本文件Sequence文件对象文件文件系统数据库1，文本文件sc.textFile("./dir/*.txt")如果传递目录，则将目录下的所有文件读取作为RDD。文件路径支持通配符。但是这样对于大量的小文件读取效率并不高，应该使用wholeTextFilesdef wholeTextFiles(path: String, minPartitions: In
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2023-09-04 12:30:57
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springboot多数据源, 动态数据源实现背景： 现在随着数据量，业务量的增多，很多情况下，单个数据库已无 法满足项目需求，此时可能需要配置不同的数据源来满足需求，下面介绍基于springboot的多数据源和动态数据源的实现1. 多数据源介绍： 基于springboot的多数据源配置，此处可以直接使用mp提供的方法来实现，简单便捷引入pom依赖<dependency>
<
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2023-08-23 20:26:56
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# Java中不同数据源的使用
在Java开发中，我们经常会遇到需要操作不同数据源的情况。常见的数据源包括关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）。本文将介绍如何在Java中操作不同数据源，并给出相应的代码示例。
## 关系型数据库
关系型数据库通常使用SQL语言进行操作，可以通过JDBC（Java Database Connectivi
