Spark SQL 和 DataFramesSpark SQL 是 Spark 内嵌的模块，用于结构化数据。在 Spark 程序中可以使用 SQL 查询语句或 DataFrame API。DataFrames 和 SQL 提供了通用的方式来连接多种数据源，支持 Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON、和 JDBC，并且可以在多种数据源之间执行 join 操作。Spark S
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2024-02-23 11:26:10
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Spark编程最佳实践Spark,SparkSql,SparkStreaming要导入如下隐式转换import spark.implicits._SparkSql要多导入如下隐式转换import org.apache.spark.sql.functions._DataFrame在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与R
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2024-03-04 21:22:49
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文章目录一、Spark概述1、概述2、Spark特点二、Spark角色介绍及运行模式1、集群角色2、运行模式三、Spark集群安装1.Local模式1.下载文件2.解压缩3、修改配置文件4.配置环境变量5.启动服务6.启动客户端2.Standalone模式1.停止服务2.修改配置文件spark-env.sh3.修改配置文件workers4、将配置好后的spark-3.1.2安装包分发到其他节点5
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2024-03-12 13:29:30
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大数据实时处理是一门非常重要的课程，它主要涉及到实时数据处理、流计算、分布式系统、消息队列等方面的内容。在这门课程中，我们学习了很多有用的知识和技能，以下是我对这门课程的期末总结：实时数据处理：在这门课程中，我们学习了如何处理实时数据。我们了解了常见的实时数据处理框架和技术，例如Storm、Spark Streaming等。我们还学习了如何设计实时数据处理系统，包括数据采集、数据处理、数据存储等方
在大数据处理的环境下，Apache Spark 是一个非常热门的分布式计算框架，它提供了强大的数据处理能力。然而，当我们在用 Spark 写入数据时，覆盖数据的操作并不总是那么直观。因此，我们今天来探讨一下如何解决“Spark write 覆盖数据”的相关问题。
## 背景描述
在数据分析和处理过程中，常会遇到需要覆盖现有数据的场景。例如，在进行数据清洗或ETL（提取、转换、加载）过程中，可能
本文讲述的是[ Action算子 ] 分类的算子. 本质上在 Action 算子中通过 SparkContext 进行了提交作业的 runJob 操作，触发了RDD DAG 的执行。一、无输出 22、foreach算子 foreach 对 RDD 中的每个元素都应用 f 函数操作，不返回 RDD 和 Array， 而是返回
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2023-11-09 11:29:15
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# 使用 Spark 实现数据写入
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具，它可以轻松地处理和分析大量数据。本文将指导你如何使用 Spark 实现数据写入。我们将通过几个步骤来完成这一任务，并提供相应的代码和解释。
## 流程概述
以下是执行 Spark 数据写入的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
|--------|--
合并元数据如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。因为元数据合并是一种相对耗
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2023-10-10 10:37:48
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一、shuffle定义shuffle，即为洗牌的意思，在大数据计算中，无论是mapreduce框架还是spark框架，都需要shuffle，那是因为在计算的过程中，具有某种特征的数据最终需要汇聚在一个节点上进行计算，这些数据是分部在集群中不同的节点上由各自节点进行计算。就比如以workcount为例： 其中数据是分别保存在节点Node1，Node2，Node3上，经过处理
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2023-09-17 19:53:45
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withColumn / withColumnRenamed 是 spark 中常用的 API，可以用于添加新字段 / 字段重命名 / 修改字段类型，但是当列的数量增加时，会出现严重的性能下降现象，本文将分析出现该现象的原因以及该如何解决它。 文章目录背景现象及探究总结 背景在日常工作中，有时候会有建模或分析的同学问我，为什么用 withColumn / withColumnRenamed 会这么
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2023-08-11 12:39:53
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前期准备（写在前面，以下配置信息均是linux服务器操作配置。）python连接时需要安装oracle客户端文件，pip安装cx_Oracle。 pyspark需要配置jdbc信息。1.安装客户端以下两个安装命令，需要获取服务器的root权限或sudo权限 rpm -ivh oracle-instantclient11.2-basic-11.2.0.4.0-1.x86_64.rpm （1） rpm
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2023-12-10 09:50:02
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object JdbcDatasourceTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JdbcDatasourceTest")
.master("local")
.getOrCreate()
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2024-07-23 23:03:09
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一、Spark生态简介官网： http://spark.apache.org/ Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streami
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2023-10-15 11:00:09
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数据库也是 spark 数据源创建 df 的一种方式，因为比较重要，所以单独算一节。本文以 postgres 为例 安装 JDBC首先需要 安装 postgres 的客户端驱动，即 JDBC 驱动，这是官方下载地址，JDBC，根据数据库版本下载对应的驱动上传至 spark 目录下的 jars 目录 并设置环境变量export SPARK_CLASSPATH = /usr/lib
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2023-06-18 15:37:48
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SparkSQL的基本了解SparkSQL是个啥？官网上都是怎么描述SparkSQL的官网地址：http://spark.apache.org/sql/ 我们先简单了解下官网是怎么描述SparkSQL这个东西的：Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data. 根据官网的描述就是Spark SQL这个东西使用来
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2023-10-11 15:08:18
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Spring Batch 写数据库教程上文我们学习如何读数据库，本文我们看如何通过Spring Batch写数据库。1.需求及环境准备1.1. 示例需求说明需要实现把在线学习系统中的学生信息通过Srping job写入数据库，单个学生信息类如下：学生姓名、电子邮件、已购学习包。写数据库之前，我们需要提供输入数据组件。本例我们使用StudentDto对象，其包括单个学生信息：@Data
public
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2024-03-22 11:26:21
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一直以来spark社区是非常活跃的开源社区，版本跟新迭代速度相当的快。有的时候大版本更新时间速度快到怀疑人生，第一次感觉到学习速度跟不上更新速度，是在spark1.6更新到spark2.0,两个版本几乎没有间隔多久。也一度怀疑自己已经老了，吃不动这碗饭了。回归正题，spark官方版本更新速度比较快本身是一件很好的事情，能够快速修复已经提交的bug，新的性能优化方案和技术方向可以很快在新版本上得到实
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2023-10-09 14:00:07
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# Spark 读写数据库
## 引言
现如今，数据成为了企业决策和发展的重要依据。为了更好地处理海量数据，大数据技术应运而生。Spark作为一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，受到了广泛的关注和应用。在实际应用中，我们经常需要将数据存储到数据库中或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读写数据库，并提供相应的代码示例。
## Spark读写数据库的常见方式
S
原创
2023-12-14 08:13:55
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# Spark 查看数据库的完整指南
在大数据领域，Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架。在数据工程和数据科学中，了解如何使用 Spark 连接和查看数据库是一个基本技能。本文将带你详细了解如何通过 Spark 查看数据库中的数据。
## 流程概述
以下是使用 Spark 查看数据库的大致流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-04 04:42:12
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# 如何在 Greenplum 数据库中使用 Spark
在现代大数据环境中，Spark 和 Greenplum 是两个重要的工具。Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 Greenplum 是一个强大的数据仓库解决方案。将这两者结合使用，可以有效地进行大规模数据的处理和分析。
## 整体流程
下面表格列出了将 Spark 与 Greenplum 集成的主要步骤：
| 步骤 | 操作
