Spark SQLDataFrame与RDD的区别DataFrame的推出，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用，而且获得了更高的计算性能。Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化，并且支持SQL查询RDD是分布式的Java对象的集合，但是，对象内部结构对于RDD而言却是不可知的。DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据
object JdbcDatasourceTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JdbcDatasourceTest")
.master("local")
.getOrCreate()
1.spark SQL是什么？spark SQL类似 hive 的功能。hive 是把SQL转译成 查询hadoop的语法，而spark SQL是把 SQL转译成 查询spark的语法。并且，spark SQL的前身 shark（也叫hive on spark） 就是借鉴的hive的 前几个步骤，即除了最后的转译成 查询spark的代码，之前都借鉴了。2.为什么用spark SQL？2
转载
2023-08-03 15:22:25
115阅读
Spark的实际应用方法：每一个Spark驱动程序应用都由一个驱动程序组成，而每一个驱动程序都包含一个由用户编写的main方法。 &nbs
在互联网公司中，MySQL是使用最多的数据库，那么在并发量大、数据量大的互联网业务中，如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢？根据本人多年运维管理经验的总结，梳理了一些基础的开发规范，希望能给大家带来一些帮助。一、基础规范数据库字符集默认使用utf8mb4，兼容utf8，并支持存储emoji表情等四字节内容禁止在线上生产环境做数据库压力测试禁止从测试环境、开发环境、个人电脑直连线上生产数据库
目录一、MySQL数据库1.简介2.用管理员身份登录3.密码相关操作4.SQL与NoSQL5.数据库重要概念二、MySQL基本语句1.基于库的增删改查2.基于表的增删改查3.基于记录的增删改查4.在python中操作mysql5.数据表结构6.实例一、MySQL数据库1.简介MySQL是一款数据库软件（1）版本问题
8.0:最新版
5.7:使用频率较高
5.6:学习推荐使用
ps:站在开发的角度使
最近一个项目，需要操作近70亿数据进行统计分析。如果存入MySQL，很难读取如此大的数据，即使使用搜索引擎，也是非常慢。经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析。为了后期方便开发人员开发，决定写了几个工具类，屏蔽对MySQL及Hive的操作代码，只需要关心业务代码的编写。工具类如下：一. Spark操作MySQL1. 根据sql语句获取Spark D
转载
2023-06-02 14:18:21
374阅读
1 数据库连接池1.1 直接连接数据库每一次java程序要在MySQL中执行一条SQL语句，那么就必须建立一个Connection对象，代表了与MySQL数据库的连接。然后在通过连接发送了你要执行的SQL语句之后，就会调用Connection.close()来关闭和销毁与数据库的连接。为什么要立即关闭呢？因为数据库的连接是一种很重的资源，代表了网络连接、IO等资源。所以如果不使用的话，就需要尽早关
转载
2023-08-28 18:27:46
785阅读
pom.xml：://blog..net/26259
原创
2022-04-22 13:49:26
229阅读
# Spark读取MySQL数据库
## 介绍
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，旨在处理大规模数据集并提供快速、通用的数据处理能力。它支持各种数据源，包括关系型数据库。本文将介绍如何使用Spark读取MySQL数据库中的数据，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在使用Spark读取MySQL数据库之前，需要进行一些准备工作。首先，确保你已经安装了Spark和MySQ
pom.xml：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105769886SparkJDBCExample.scalapackage com.xtd.spark.imoocimport org.apache.spark.sql.SparkSessionobject SparkJDBCExample { def ma...
原创
2021-08-26 09:26:34
285阅读
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
Qt 创建 SQlite数据库void Widget::initDB()
{
// 创建并打开数据库
QSqlDatabase database;
database = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
// qDebug() << QApplication::applicationDirPath(); // 获取
缓存的作用大部分面向公众的互联网系统，其并发请求数量与在线用户数量都是正相关的，而 MySQL 能够承担的并发读写量是有一定上限的，当系统的访问量超过一定程度的时候，纯 MySQL 就很难应付了。绝大多数互联网系统都是采用 MySQL+Redis 这对经典组合来解决高并发问题的。Redis 作为 MySQL 的前置缓存，可以应对绝大部分查询请求，从而在很大程度上缓解 MySQL 并发请求的压力。缓
目录普通的数据库链接数据库连接池本篇文章主要介绍数据库连接池原理。普通的数据库链接每一次java程序要在MySQL中执行一条SQL语句，那么就必须建立一个Connection对象，代表了与MySQL数据库的连接。然后在通过连接发送了你要执行的SQL语句之后，就会调用Connection.close()来关闭和销毁与数据库的连接。为什么要立即关闭呢？因为数据库的连接是一种很重的资源，代表了网络连接、
# 如何实现"dataclass 数据库写mysql"
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[建立数据库连接]
B --> C[创建游标]
C --> D[执行SQL语句]
D --> E[提交事务]
```
## 二、具体步骤及代码
### 1. 准备数据
首先，你需要准备要插入数据库的数据。比如一
# 使用NLog记录到MySQL数据库的完整指南
在现代应用程序开发中，日志记录是一个至关重要的环节。它不仅可以帮助开发人员调试应用程序，还可以用于监控应用程序的运行状态。在.NET应用程序中，NLog是一个流行的日志框架，它支持多种日志目标，包括文件、数据库、邮件等。在这篇文章中，我们将重点介绍如何通过NLog将日志记录到MySQL数据库中。
## 一、准备工作
在开始之前，确保你已经安装
1.安装启动检查Mysql服务。netstat -tunlp (3306) 2.spark 连接mysql驱动程序。cd /usr/local/hive/libls mysql*cp mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jarscd /usr/local/spark/jarsls mysql*3.启动 Mysql shell
转载
2021-05-31 08:25:39
246阅读
spark连接mysql数据库:1.安装启动检查Mysql服务。2.spark 连接mysql驱动程序。–cp /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jarsnetstat -tunlp (3306) 3.启动 Mysql shell，新建数据库spark，表student。select
转载
2021-05-31 08:26:57
919阅读
1.安装启动检查Mysql服务。netstat -tunlp (3306) 2.spark 连接mysql驱动程序。–cp /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jars 3.启动 Mysql ...
转载
2021-06-06 22:43:10
124阅读
2评论
