parquet数据 hive表数据 mysql表数据 hive与mysql结合 1.处理parquet数据 启动spark-shell: spark-shell --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 在spark-shell模式下,执行 标准的加载方法 : val path = "file:///home/hadoop/app/xxx.parquet"//处理的parquet文件的路径 val us
在SparkSQL模块,提供一套完成API接口,用于方便读写外部数据源的的数据(从Spark 1.4版本提供),框架本身内置外部数据源:
项目方面:项目闪光点、优化点、涉及到的关键技术这些基本都会问,事先最好准备一下、如果有开源项目经验就更好。
Spark SQL 的DataFrame接口支持操作多种数据源. 一个 DataFrame类型的对象可以像 RDD 那样操作(比如各种转换), 也可以用来创建临时表.
受spark sql在喜马拉雅的使用之xql 这篇文章影响,我发现类似下面这种语法是极好的:
Spark SQL支持使用JDBC从关系型数据库(比如MySQL)中读取数据。读取的数据,依然由DataFrame表示,可以很方便地使用Spark sql提供的各种算子进行处理。 这里有一个经验之谈,实际上用Spark SQL处理JDBC中的数据是非常有用的。比如说,你的MySQL业务数据库中,有大量的数据,比如1000万,然后,你现在需要编写一个程序,对线上的脏数据某种复杂业务逻辑的处理,甚至复杂到可能涉及到要用Spark SQL反复查询Hive中的数据,来进行关联处理。 那么此时,用Spark SQL来通过JDBC数据源,加载MySQL中的数据,然后通过各种算子进行处理,是最好的选择。因为Spark是分布式的计算框架,对于1000万数据,肯定是分布式处理的。而如果你自己手工编写一个Java程序,那么不好意思,你只能分批次处理了,先处理2万条,再处理2万条,可能运行完你的Java程序,已经是几天以后的事情了。
支持的数据源:hdfs、hive、hbase、kafka、mysql、es、mongo
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!
Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法,执行引擎变成了Spark,Spark负责采用RDD执行。
测试: Use testdb; Show tables; Select * from good_student_infos;
其中,spark-sql_2.12是Spark SQL的核心依赖,spark-core_2.12是Spark的核心依赖。注意,版本号可以根据实际情况进行调整。
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生。
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RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。
此检查点位置必须是HDFS兼容文件系统中的路径,两种方式设置Checkpoint Location位置:
两个主要方面的业务: ⚫ 第一个、数据【ETL 处理】 ◼依据IP地址,调用第三方库解析为省份province和城市city; ◼将ETL后数据保存至PARQUET文件(分区)或Hive 分区表中; ⚫ 第二个、数据【业务报表】 ◼读取Hive Table中广告数据,按照业务报表需求统计分析,使用DSL编程或SQL编程; ◼将业务报表数据最终存储MySQL Table表中,便于前端展示; 上述两个业务功能的实现,使用SparkSQL进行完成,最终使用Oozie和Hue进行可视化操作调用程序ETL和Report自动执行。
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Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame, 最终使用Dataset数据集进行封装,发展流程如下。
使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化,最终达到大幅提升运行时效率
目录 实时ETL模块开发准备 一、编写配置文件 二、创建包结构 三、编写工具类加载配置文件 实时ETL模块开发准备 一、编写配置文件 在公共模块的resources目录创建配置文件:config.properties # CDH-6.2.1 bigdata.host=node2 # HDFS dfs.uri=hdfs://node2:8020 # Local FS local.fs.uri=file:// # Kafka kafka.broker.host=node2 kafka.broker.port=9
当前有很多工具辅助大数据分析,但最受欢迎的就是Python。Python简单易用,语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能,深度学习的兴起,Python成为时下最火的语言,已经超越了Java和C,并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境,并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。
ShuffleMapTask要进行Shuffle,ResultTask负责返回计算结果,一个Job中只有最后的Stage采用ResultTask,其他的均为ShuffleMapTask。
DataFrame可以翻译成数据框,让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力。
1.自从spark2.0.0发布没有assembly的包了,在jars里面,是很多小jar包
Spark的TimestampType类型与Java的java.sql.Timestamp对应,
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import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.storage.StorageLevel /** * 电影评分数据分析,需求如下: * 需求1:查找电影评分个数超过50,
📷 随着spark越来越流行,我们的很多组件都有可能和spark集成,比如说spark处理完的数据写入mysql,redis,或者hbase,elasticsearch,spark本身不包含db的依赖的,这就需要自己解决依赖的jar包,这里大致有两种处理思路处理依赖问题: (1)使用maven将整个依赖打成一个fat的jar,这样所有的依赖都会在一个jar包,这样的好处就是一个jar包包含所有依赖,不需要额外考虑依赖的问题,但是弊端也非常明显如果依赖多的话jar包的体积会非常大超过100M都很正常
最近有粉丝秋招面试回来,说原来MySQL在互联网公司原来如此的重要!京东和阿里的面试中都被问到了。。。。。兄弟你才知道啊! 防止在后续求职跳槽中还有对“MySQL”掉以轻心的人,这里给大家再简单强调一下: 近年来在互联网行业中,MySQL稳居第二,随时可能超过Oracle,随着其性能一直在被优化,安全机制也趋向成熟,更重要的是开源免费的,所以目前互联网行业中MySQL的使用是非常多的,也是求职中的面试重点。 很多人拥有大厂梦,却容易在面试中因为MySQL败下阵来。 原因是很多人平时工作上没机会接触,小公司的
大数据是一个大的数据集合,通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析,而且它在数量、多样性、速度方法都很出色,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
Spark可以从外部存储系统读取数据,比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据,这也是企业中常常使用,如:
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了,现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上,因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过
全部数据: 链接:https://pan.baidu.com/s/1qiO9aRb7yQeuHDtH1cWklw 提取码:nwxj
有一段时间没好好写博客了,因为一直在做一个比较小型的工程项目,也常常用在企业里,就是将流式数据处理收集,再将这些流式数据进行一些计算以后再保存在mysql上,这是一套比较完整的流程,并且可以从数据库中的数据再导入到hadoop上,再在hadoop上进行离线较慢的mapreduce计算,这是我后面要进行的项目。
参考连接:https://docs.pingcap.com/zh/tidb/v3.0/deploy-test-cluster-using-docker-compose
下面这些都是我在工作中总结出来的,希望对大家有帮助,如果有其他的问题或者解决方法可以留言给我。
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中,避免繁琐的ETL流程,借助Hudi的upsert, delete 能力,来缩短数据的交付时间.
map的输入固定是LongWritable和Text,可理解为偏移量和String类型的数据。 核心:map的输出的key和value是reduce的输入的key和value
基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序,将符号数据过滤,并统计出现的次数
这两个月来,很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术,最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司,做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长,用户从零积累到千万级别,每天访问量几亿次,高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间,系统的写压力成倍增长,读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型,采用的是Java语言进行开发,数据库
官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds
Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。
在利用反射机制推断RDD模式时,需要首先定义一个case class,因为,只有case class才能被Spark隐式地转换为DataFrame。
老师:给定需求统计评分次数>200的电影平均分Top10,并写入Mysql数据库中
当我们的数据采集到hdfs层上之后,我们就开开始对数据进行建模以便后来分析,那么我们整体的架构先放在每个建模层级的最前面
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的,继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。
1、配置管理组件可以复杂,也可以很简单,对于简单的配置管理组件来说,只要开发一个类,可以在第一次访问它的时候,就从对应的properties文件中,读取配置项,并提供外界获取某个配置key对应的value的方法
本篇博客所分享的知识非常硬核,建议各位看官(尤其是大数据专业的同学啊),赶紧搬好小板凳,带好西瓜,我们边看边吃瓜。
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