# Spark读取SQL Server
## 一、背景介绍
Apache Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，它提供了丰富的API，可以轻松处理大规模数据集。而 SQL Server 是微软推出的一款关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级应用中。在实际开发中，经常会遇到需要将 SQL Server 中的数据导入到 Spark 中进行处理的情况。本文将介绍如何使用 Spark
原创
2024-06-21 03:37:23
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# Spark 读写 SQL Server 的方法和示例
## 引言
在现代大数据处理的环境中，Spark 是一种强大的分布式计算框架，经常被用于数据分析和处理。通过与数据库的结合，Spark 能够高效读取和写入大量数据。其中，Microsoft SQL Server 是一款流行的关系型数据库，很多公司掌握了这项技术。如何使用 Spark 读取和写入 SQL Server 数据呢？本文将详细介
Spark运行环境和架构1. Spark运行环境Spark作为一个数据处理框架和计算引擎，它被设计在所有常见的集群环境下运行，目前主流环境是基于Hadoop的Yarn环境，docker环境也在慢慢流行起来Spark的运行环境目前分为三种模式:local模式、standalone模式和Yarn模式1.1 local模式local模式是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spark程序的环境，一般用
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2023-08-06 12:11:09
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Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源（cpu、内存等）2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源，在Worker节点上创建Executor3、SparkContext 将程序代码
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2023-08-13 15:42:44
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Spark 运行环境Spark 作为一个数据处理框架和计算引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行, 在国内工作中主流的环境为 Yarn，不过逐渐容器式环境也慢慢流行起来。接下来，我们就分别看看不同环境下 Spark 的运行1 Local 模式所谓的 Local 模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行 Spark 代码的环境，一般用于教学，调试，演示等，之前在 IDEA 中运行代码的环境我
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2023-10-05 16:25:14
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1、Spark运行架构1.1、运行架构 Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准master-slave的结构。 如下图所示，它展示了一个Spark 执行时的基本结构。图形中的 Driver 表
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2023-10-04 20:18:19
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spark-submit->SparkSubmit->main->submit->doRunMain->RunMain->通过反射，创建我们编写的主类的实例对象，调用main方法->开始执行我们的代码->初始化sparkContext对象->创建初始rdd->出发action算子->提交job->worker执行任务->
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2023-09-01 11:45:07
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# 使用Docker运行SQL Server
## 简介
在本文中，我将指导你如何使用Docker来运行SQL Server。Docker是一种容器化平台，它可以帮助我们快速、高效地部署和管理应用程序。通过使用Docker，你可以在几分钟内搭建起一个完整的SQL Server环境，而不需要手动安装和配置。
## 步骤概览
下面是整个过程的步骤概览，我们将在后面的部分逐步详细说明每一个步骤。
原创
2023-08-21 03:36:13
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1、Spark的三种运行模式1.1、Local模式单机运行，通常用于测试。1.2、Standalone模式独立运行在一个spark的集群中。1.3、Spark on Yarn/Mesos模式Spark程序运行在资源管理器上，例如YARN/Mesos Spark on Yarn存在两种模式 • yarn-client • yarn-cluster2.安装spark，并启动spark-shell；分别
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2023-09-21 06:56:23
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一、Spark on Standalone1.spark集群启动后，Worker向Master注册信息2.spark-submit命令提交程序后，driver和application也会向Master注册信息3.创建SparkContext对象：主要的对象包含DAGScheduler和TaskScheduler4.Driver把Application信息注册给Master后，Master会根据Ap
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2023-05-29 09:51:23
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概念宽依赖：是指子RDD的分区依赖于父RDD的多个分区或所有分区，也就是说存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区。 窄依赖：是指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，也就是说一个父RDD的一个分区不可能对应一个子RDD的多个分区。 stage： s
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2023-09-27 13:58:50
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sparkUi的4040界面已经有了运行监控指标，为什么我们还要自定义存入redis？1.结合自己的业务，可以将监控页面集成到自己的数据平台内，方便问题查找，邮件告警2.可以在sparkUi的基础上，添加一些自己想要指标统计一、spark的SparkListenersparkListener是一个接口，我们使用时需要自定义监控类实现sparkListener接口中的各种抽象方法，Spa
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2023-11-27 10:02:07
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目录一、Local 模式1. 解压缩文件2. 启动 Local 环境3. 命令行工具4. 退出本地模式5. 提交应用二、Standalone 模式1. 解压缩文件2. 修改配置文件3. 启动集群4. 提交应用5. 提交参数说明6. 配置历史服务7. 配置高可用 (HA)三、Yarn 模式1. 解压缩文件2. 修改配置文件3. 启动 HDFS 以及 YARN 集群4. 提交应用四、K8S &
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2024-03-11 17:14:12
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一：spark的运行模式 spark的运行模式有多种。当部署在单机上的时候，可以用本地模式（local），或者伪分布式模式；当以分布式集群的方式部署时，也有多种运行模式： 1，spark内建的Standalone模式：Spark:hostname:port &nb
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2023-07-27 18:48:49
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1.调用SparkSubmit类 执行submit方法 -->doRunmain--> RunMain-->通过反射机制创建我们的主类对象--》再拿到主类的main方法--》执行主类的main方法 2.开始构造sparkConf对象和sparkContext对象 作为提交任务的入口类，在sparkContext入口类里会做三件事， 创建了SparkEnv对象（创建了ActorSy
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2023-12-13 19:00:00
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SQL Server 是一个关系型数据库管理系统，它在企业中被广泛应用于数据存储和管理。与此同时，Linux 作为一种开放源代码的操作系统，也逐渐在企业中得到了更多的应用和认可。最近，微软宣布 SQL Server 将在 Linux 上正式运行，这一消息引起了广泛关注和讨论。
SQL Server 在 Linux 上运行，对企业来说意味着什么呢？首先，这将带来更多的选择和灵活性。过去，企业在选择
原创
2024-05-17 11:16:56
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# 在Docker中运行SQL Server的步骤
为了帮助你理解如何在Docker中运行SQL Server，我将为你提供一个详细的步骤以及每个步骤所需的代码。
## 步骤概览
以下是在Docker中运行SQL Server的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 下载并安装Docker |
| 2 | 拉取SQL Server的Docker镜像 |
原创
2023-08-22 05:35:42
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?♂️?♂️ 写在前面 ?本文目录Spark三种运行环境的搭建1、本地模式1.1、本地环境部署1.2、命令行工具1.3、提交应用2、standalone部署模式2.1、安装部署步骤2.2、启动集群2.3、提交应用2.4、提交参数说明2.5、配置历史服务器2.6、高可用3、yarn模式3.1、Yarn模式安装部署3.2、配置历史服务器4、部署模式对比5、常用端口号 Spark三种运行环境的搭建Spa
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2024-07-18 21:45:38
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实践背景：将一段存在五重子查询嵌套与数据转换计算的Oracle SP(Sql Procedure)用Spark SQL实现。并且采用Java进行开发（不能用最爱的Scala了。。。） 这段SQL的核心逻辑接近千行代码，背后涉及到的关联表接近10个。没有文档，没有表ER图可供参考。我更愿将其定义为传统计算模型在大数据背景下的技术转型，或说是升级。 在此将采用Spark SQL的sql开发模式，一般在
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2024-07-01 17:56:22
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本编主要基于B站尚硅谷的视频及文档做出的一些改写和添加自己的
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2022-03-23 10:23:56
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