自幼好文，尤喜古诗词。无奈生活所迫，弃文从IT至今好多年。最近和女儿一起看中国诗词大会，又激起了我对古诗词的兴趣。已经借助Spark用Scala对唐诗宋词做过中文分词统计，这次就想着能否做得更多一点，试试自动集句。 所谓
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2024-06-03 17:26:10
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# SparkSQL可以查什么？
在大数据处理领域，Apache Spark是一个广泛使用的开源集群计算框架。而SparkSQL是Spark中的一个模块，专门用于执行结构化数据的查询。SparkSQL不仅可以通过SQL语法进行数据查询，还支持DataFrame和Dataset等更高层次的抽象，让开发者可以用更灵活的方式处理数据。本文将探讨SparkSQL的功能，引入一些代码示例，以及如何在实际应
原创
2024-10-07 06:25:58
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# 使用SparkSQL进行增删改查操作的初学者指南
在大数据处理领域，Apache Spark是一个流行的工具，而SparkSQL则提供了一种便捷的方式来处理结构化数据。对于刚入行的小白而言，理解如何使用SparkSQL进行增删改查（CRUD）操作至关重要。本文将带您逐步了解这整个过程。
## 整体流程
首先，让我们看一下完成增删改查的基本步骤。下面是一个简化的流程表格：
| 步骤
最近在学习spark时，觉得Spark SQL性能调优比较重要，所以自己写下来便于更过的博友查看，欢迎大家指导。在spark中，Spark SQL性能调优只要是通过下面的一些选项进行优化的：1 spark.sql.codegen 默认值为false，当它设置为true时，Spark SQL会把每条查询的语句在运行时编译为java的二进制代码。这有什么作用呢？它可以提高大型查询的性能，但是如果进行小
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2023-10-24 07:34:00
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# SparkSQL 根据分区查数据的指南
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，其 SQL 组件 SparkSQL 使数据分析工作变得更加简单和高效。本文将介绍如何使用 SparkSQL 根据分区来查找数据。我们将涵盖基本概念、常见操作以及示例代码，使您能够更直观地理解和应用这些知识。
## 一、分区的概念
在大数据处理领域，分区是一种将数据划分为更小、更易管理的部分的技术
原创
2024-09-27 06:18:58
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# 用Java SparkSQL直接读取CSV文件
在大数据处理中，SparkSQL是一个非常强大的工具，它可以让我们使用SQL语句来对大数据进行处理和分析。而在处理数据时，CSV文件是一个常见的数据格式。本文将介绍如何使用Java编写SparkSQL代码来直接读取CSV文件，并对数据进行分析。
## 什么是SparkSQL?
SparkSQL是Apache Spark的一个模块，它提供了一
原创
2024-06-24 06:41:16
139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
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连接sparkfrom pyspark.sql import SQLContext, SparkSession
url='local'spark = SparkSession.builder \
.master(urll) \
.appName("testdemo") \
.getOrCreate()
ctx = SQLContext(spark)从csv文件读取数据转换成
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2023-09-27 21:45:58
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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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## MySQL 子父级表如何直接查顶级
在关系型数据库中，子父级表（又称为自引用表或层次结构表）是一种常见的结构。在这种结构中，表中的某些记录（子级）与其他记录（父级）存在层级关系。为了解决这一问题，许多开发者需要查询某一记录的“顶级”父级。在MySQL中，有多种方法可以实现这一功能，包括递归查询、CTE等。本文将通过示例深入探讨如何实现这一查询，提供代码示例，并展示甘特图和流程图。
###
直接查hive需要多久？这个问题常常困扰着数据工程师和分析师们。在处理大数据时，我们总会对查询性能产生疑问。本文将对这个问题进行全面解答，从环境准备、分步指南、配置详解，到验证测试、优化技巧和扩展应用，逐一分析如何有效地查hive及其所需的时间。
## 环境准备
在开始之前，我们需要搭建一个适合的运行环境。首先，确保你的硬件与软件能够支持Hive的运行。
### 软硬件要求
- **硬件要求
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
39阅读
# 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
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
26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
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2023-08-29 17:41:36
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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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# 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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