## 使用Spark Java执行MySQL数据库操作
在现代的软件开发中，数据存储和访问是至关重要的一部分。而MySQL作为一个开源的关系型数据库，被广泛应用于各种应用中。在本文中，我们将介绍如何使用Spark Java来执行MySQL数据库操作，包括连接数据库、查询数据、插入和更新数据等操作。
### Spark Java简介
Spark Java是一个轻量级的Java web框架，它提
原创
2024-07-06 04:18:31
51阅读
# Spark 执行 MySQL Delete 操作的实践指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源框架，它提供了快速、通用和可扩展的大规模数据处理能力。然而，在某些情况下，我们可能需要使用 Spark 来执行对 MySQL 数据库的删除操作。本文将介绍如何使用 Spark 来执行 MySQL 的删除操作，并通过代码示例进行演示。
## 1. 环境准备
在开始之前
原创
2024-07-27 10:28:40
66阅读
spark2.0出现了Dataset，一个更加智能的RDD（本质上还是RDD）。 这个Dataset操作更加 1.简单：支持标准SQL和简化的API ２.执行速度更快：spark作为一个编译器３.也更加智能：Dataset结构化数据流但是这个Dataset究竟怎么智能了呢？ Dataset相比RDD改进的一个重要的地方就是这个Dataset执行的时候会先生成执行计划。那为什么生成执行计划就可以更快
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2023-11-25 15:59:38
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HDFS和MapReduce已经成为大规模机器学习的基石和驱动力.形成了稳定且通用的计算环境.满足图形处理,微批处理,SQL查询,数据仓库和机器学习等任务构建.但MapReduce在数据集的迭代,交互和按需计算上不太合适.MapReduce主要应用与并行计算,为了保证协调性和容错性,MapReduce使用了拉执行模型,需要将中间数据写回HDFS,这是耗时的一大原因.另外,多数应用程序都需要MapR
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2023-09-03 08:43:33
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1 执行第一个Spark程序该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI/home/hadoop/software/spark/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://harvey:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2
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2023-09-04 11:12:50
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目录Spark特点Spark生态系统Spark CoreSpark SQLSpark StreamingStructured StreamingMLlibGraphXSprak应用场景Spark运行架构1、一些名词2、架构设计3、Spark的基本运行流程4、RDD的设计与运行原理RDD设计背景RDD概念RDD特性RDD之间的依赖关系阶段的划分RDD运行过程Spark的四种部署模式习题 Spark
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2024-04-23 14:35:03
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安装首先去官网下载Spark。注意Spark和Hadoop之间版本对应关系，我自己装的Hadoop 2.7.5版本，按照下面方式下载即可。 下载完成后，解压安装包至路径/usr/localtar -zxf ./spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local/
cd /usr/local
sudo mv ./spark-2.3.0-bin-hadoop/ .
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2023-12-07 06:37:10
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文章目录1. Spark的主从结构1.1 驱动器程序Driver1.2 执行器程序Executor2. 集群管理器概念区分3. 运行流程小结Reference 本文是在阅读《Spark快速大数据分析》后，根据里面提到的知识点，对Spark的运行原理进行总结概括。 说明：这本书使用的spark版本是1.2，目前最新版本已经是3.0，所以可能笔记中有些内容在新版中已经不再适用。1. Spark的主
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2024-02-19 19:59:26
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一、spark的算子分类 转换算子和行动算子 转换算子：在使用的时候，spark是不会真正执行，直到需要行动算子之后才会执行。在spark中每一个算子在计算之后就会产生一个新的RDD。二、在编写spark程序的时候，会遇到可以通过spark算子完成的操作，同时，scala原生语法也可以完成的操作是，两者的区别是什么？ scala在执行语句的时候是在JVM进程执行，所有的计算全是在JVM中通
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2023-10-15 21:03:18
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1、懒执行数据从源头到处理，并不是每一步操作都会立刻执行。在spark操作方法中，分为Transformation与Action两类操作。 transformation：一个方法由RDD调用，执行后产生另一个RDD。 Action：一个方法由RDD调用，执行后不是产生另一个RDD，而是产生一个非RDD的结果，例如collect，count。Tra
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2023-08-06 11:54:26
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上篇博文《深入理解Spark 2.1 Core （六）：资源调度的实现与源码分析》中我们讲解了，AppClient和Executor是如何启动，如何为逻辑上与物理上的资源调度，以及分析了在Spark1.4之前逻辑上资源调度算法的bug。这篇博文，我们就来讲讲Executor启动后，是如何在Executor上执行Task的，以及其后续处理。执行Task我们在《深入理解Spark 2.1 Core （
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2024-06-11 03:14:17
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spark sql 执行的流程图： SQL 语句经过 SqlParser 解析成 Unresolved LogicalPlan;使用 analyzer 结合数据数据字典 (catalog) 进行绑定, 生成 resolved LogicalPlan;使用 optimizer 对 resolved LogicalPlan 进行优化, 生成 optimized LogicalPl
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2023-06-14 22:00:58
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核心 1、Spark运行原理 2、RDD1、Spark运行原理 spark应用程序基本概念 application：基于spark的用户程序，包含了driver program和集群中多个executor driver program：运行application的main()函数并且创建sparkcontext，通常用sparkcontext代表driver program executor
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2023-08-08 11:17:59
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?今天我们来学习阅读spark的执行计划，在学习执行计划之前，我们需要了解spark中的代码是如何执行的，学习代码的执行过程有助于我们加深对spark的理解，对往期内容感兴趣的同学可以查看?:hadoop专题: hadoop系列文章.spark专题: spark系列文章.flink专题: Flink系列文章.?本文主要是讲解spark sql的代码，从本质上说，操作dataframe和sql，sp
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2023-10-10 21:41:19
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Spark性能调优与原理分析01、Spark运行模式运行Spark的应用程序，其实仅仅需要两种角色，Driver和Executor。Driver负责将用户的应用程序划分为多个Job，分成多个Task，将Task提交到Executor中运行。Executor负责运行这些Task并将运行的结果返回给Driver程序。Driver和Executor实际上并不关心是运行在哪的，只要能够启动Java进程，将
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2023-09-03 21:08:06
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spark on yarn 资源调度流程cluster模式为例:客户端向ResourceManager发送请求,ResourceManager返回applicationID和要上传的hdfs目录客户端将jar包和配置文件上传到hdfs指定目录客户端向ResourceManager申请资源来启动ApplicationMasterRM找一台资源充足的NM,进行通信,NM通过rpc的方式从hdfs上下载
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2023-09-23 21:00:44
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在讲spark之前，不得不详细介绍一下RDD（Resilient Distributed Dataset），打开RDD的源码，一开始的介绍如此： 字面意思就是弹性分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。Resilient：弹性的，它表示的是数据可以保存在磁盘，也可以保存在内存中Distributed：它的数据分布式存储，并且
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2024-06-25 14:56:28
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本文将针对spark中的Driver和Executor讲起，简述了spark的运行流程，部署模式以及内部任务调度机制，希望针对spark任务执行过程进行尽可能好理解的解析 文章目录1.两个重要的主角DriverExecutorSpark 运行流程2.spark的部署模式2.1 spark部署类型2.2 Yarn模式下的运行机制3.Spark 任务调度3.1 Spark Stage级调度3.2 Sp
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2024-04-03 19:31:02
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spark提交流程与调度流程1、Driver向master注册任务，申请计算资源 2、master筛选出资源的worker 3、master通知worker启动executor 4、executor向Driver反向注册，申请计算任务 5、Driver工作：1、运行main方法 2、创建SparkContext对象，SparkContext对象中创建了两个非常重要对象：DAGScheduler、T
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2023-10-15 18:07:17
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Spark的基本概念：（1）Application：表示你的应用程序（2）Driver：表示main()函数，创建SparkContext。由SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源的申请，任务的分配和监控等。程序执行完毕后关闭SparkContext（3）Executor：某个Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些task，并
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2023-08-08 13:13:52
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