Spark读取配置 我们知道，有一些配置可以在多个地方配置。...在其构造函数中就完成了从 『spark-submit --选项』、『spark-defaults.conf』、『spark-env.sh』中读取配置，并根据策略决定使用哪个配置。...该参数包含一些系统环境变量的值和从spark-env.sh中读取的配置值，如图是我一个demo中env值的部分截图 ?...Step1：创建各配置成员并赋空值 这一步比较简单，定义了所有要从『spark-submit --选项』、『spark-defaults.conf』、『spark-env.sh』中读取的配置，并赋空值。...Step3：mergeDefaultSparkProperties加载spark-defaults.conf中配置 Step3读取spark-defaults.conf中的配置文件并存入sparkProperties
导读 按照前文所述，本篇开始Pandas和Spark常用数据处理方法对比系列。数据处理的第一个环节当然是数据读取，所以本文就围绕两个框架常用的数据读取方法做以介绍和对比。...数据读取是所有数据处理分析的第一步，而Pandas和Spark作为常用的计算框架，都对常用的数据源读取内置了相应接口。...基于此，本文首先分别介绍Pandas和Spark常用的数据读取API，而后进行简要对比分析。...02 Spark常用数据读取方法 与Pandas类似，Spark也提供了丰富的数据读取API，对于常用的数据读取方法也都给予了非常好的支持。...这里以Scala Spark为例，通过tab键补全命令查看常用的数据读取方法如下： 通过spark-shell的tab键补全得到spark.read.的系列方法 可以明显注意到Spark的数据读取API
qr-code.png 读取结构化数据 Spark可以从本地CSV，HDFS以及Hive读取结构化数据，直接解析为DataFrame，进行后续分析。...读取本地CSV 需要指定一些选项，比如留header，比如指定delimiter值，用，或者\t或者其他。 import org.apache.spark.sql....Hive数据 SparkSession可以直接调用sql方法，传入sql查询语句即可。...返回的DataFrame可以做简单的变化，比如转换 数据类型，对重命名之类。 import org.apache.spark.sql....HDFS数据 HDFS上没有数据无法获取表头，需要单独指定。
实战 1.背景 通过 spark sql 读取 kudu 数据，由于 kudu 表 只有 6 个 tablet ，所以 spark 默认只能启动 6 个 task，读取 kudu 数据，通过界面可以看到...kudu 的 scan 维持在 143M/s ，想要增大 spark 读取 kudu 的效率。...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020051118163413.png) 2.修改 通过追踪 kudu-spark.jar 的源码知道 ?...splitSizeBytes sets the target number of bytes per spark task....be split to generate uniform task sizes instead of the default of 1 task per tablet 调参为： val sqlDF = spark.sqlContext.read.options
这篇文章接上一篇spark submit读写hudi,上一篇spark submit写入hudi的数据这里打算通过spark sql来进行查询 这里稍作一些基本配置 1.首先把core-site.xml...执行命令 bin/spark-sql \ --master yarn \ --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false \ --jars /Users...) - object (class org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionPartition, org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionPartition...org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:989) at org.apache.spark.api.java.JavaRDDLike$class.collect...(SparkApplication.scala:52) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit
$scalaVersion") compile("org.scala-lang:scala-compiler:$scalaVersion") compile("org.apache.spark...:spark-sql_2.11:$sparkVersion") compile("org.apache.spark:spark-streaming_2.11:$sparkVersion")...compile("org.apache.spark:spark-hive_2.11:$sparkVersion") compile("org.apache.spark:spark-hive-thriftserver..._2.11:$sparkVersion") 启动hive支持 val warehouseLocation = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath...//配置spark val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark Hive Example") .master
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
读取MySQL public class SparkMySQL { public static void main(String[] args) { SparkSession sparkSession...mysql数据 readMySQL(sqlContext); //停止SparkContext sparkSession.stop(); }...执行Jar 使用IDEA可以直接在控制台查看查询的数据，我们也可以将Java打包成Jar，通过spark-submit执行 这里要带上驱动路径，不然会报错找不到MySQL的驱动 ..../spark-submit --class 'package.SparkMySQL' --jar /mysql-connection.jar /SparkMySQL.jar 2>&1 写入MySQL 和读取数据库有很大的不同...mysql数据 // readMySQL(sqlContext); writeMySQL(sqlContext); //停止sparkSession
Spark学习之数据读取与保存（4） 1. 文件格式 Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。 如文本文件的非结构化的文件，如JSON的半结构化文件，如SequenceFile结构化文件。...读取/保存文本文件 Python中读取一个文本文件 input = sc.textfile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") Scala...中读取一个文本文件 val input = sc.textFile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") Java中读取一个文本文件...Spark SQL中的结构化数据 结构化数据指的是有结构信息的数据————也就是所有的数据记录都有具有一致字段结构的集合。...在各种情况下，我们把一条SQL查询给Spark SQL，让它对一个数据源执行查询，然后得到由Row对象组成的RDD，每个Row对象表示一条记录。
最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成
本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。...本文的代码均在本地测试通过，实用的环境时MAC上安装的Spark本地环境。...3、读取HDFS上的文件 读取HDFS上的文件，使用textFile方法： val modelNames2 = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost...:9000/user/root/modelNames3/") 读取时是否加最后的part-00000都是可以的，当只想读取某个part，则必须加上。...4、将HDFS上的文件添加到Driver 有时候，我们并不想直接读取HDFS上的文件，而是想对应的文件添加到Driver上，然后使用java或者Scala的I／O方法进行读取，此时使用addFile和get
上一篇文章我们使用Spark对MySQL进行读写，实际上Spark在工作中更多的是充当实时流计算框架 引入依赖 org.apache.spark...-- provided--> 代码 package spark; import org.apache.spark.SparkConf...; import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction...; import org.apache.spark.streaming.Duration; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;...; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction
那就是读取mysql和kafka中的数据。 这里介绍下如何读取Mysql引擎中的数据。...database — 数据库的名称。 table — 表名称。 user — 数据库用户。 password — 用户密码。...=, >, >=, <, <=）是在 MySQL 服务器上执行。其余条件以及 LIMIT 采样约束语句仅在对MySQL的查询完成后才在ClickHouse中执行。...MySQL 引擎不支持 Nullable 数据类型，因此，当从MySQL表中读取数据时，NULL 将转换为指定列类型的默认值（通常为0或空字符串）。...Example mysql中的数据 clickhouse查询的数据 当然也可以查询之后 直接insert 或者create,方便至极！
Python的数据分析，大部分的教程都是想讲numpy，再讲Dataframe，再讲读取文件。但我看书的时候，前面二章看的实在头晕，所以，我们还是通过读取文件来开始我们的Python数据分析吧。...读取CSV 读取csv通过read_csv读取 import pandas as pd zhuanti = pd.read_csv(open('C:/Users/luopan/Desktop/xiaozhu.csv...读取Excel 利用read_excel读取excel文件 import pandas as pd test = pd.read_excel('C:/Users/luopan/Desktop/test.xlsx...读取MySQL import pandas as pd import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd...读取MongoDB import pandas as pd import pymongo client = pymongo.MongoClient('localhost',port = 27017) test
介绍 Hudi支持上层Hive/Presto/Spark查询引擎，其中使用Spark读取Hudi数据集方法非常简单，在spark-shell或应用代码中，通过 spark.sqlContext.read.format...分析 2.1 源码梳理 Spark支持用户自定义的format来读取或写入文件，只需要实现对应的（RelationProvider、SchemaRelationProvider）等接口即可。...而Hudi也自定义实现了 org.apache.hudi/ hudi来实现Spark对Hudi数据集的读写，Hudi中最重要的一个相关类为 DefaultSource，其实现了 CreatableRelationProvider..."age\": 1, \"location\": \"beijing\", \"sex\": \"male\"} 即第二次会更新一次写入的数据，那么使用如下代码显示数据时 spark.sqlContext...总结 当使用Spark查询Hudi数据集时，当数据的schema新增时，会获取单个分区的parquet文件来推导出schema，若变更schema后未更新该分区数据，那么新增的列是不会显示，否则会显示该新增的列
demo1：使用Scala读取HDFS的数据： /** * * Spark读取来自HDFS的数据 */ def readDataFromHDFS(): Unit ={.../val data=textFile.first() // println(data) //遍历打印 /** * collect() 方法 游标方式迭代收集每行数据...demo2：使用Scala 在客户端造数据，测试Spark Sql： ?...Spark SQL 映射实体类的方式读取HDFS方式和字段，注意在Scala的Objcet最上面有个case 类定义，一定要放在 这里，不然会出问题： ?...demo3：使用Scala 远程读取HDFS文件，并映射成Spark表，以Spark Sql方式，读取top10： ?
本篇博客，博主为大家介绍的是Spark的数据读取与保存。 ? ---- 数据读取与保存 Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。...文件系统类数据读取与保存 2.1 HDFS Spark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的,所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark也同样支持.另外,由于Hadoop...2.如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD...两个类就行了 2.2MySQL数据库连接 支持通过Java JDBC访问关系型数据库。... 5.1.27 (2）Mysql读取 object Spark_MySQL { def main(
最近公司提了个需求 ，说公司的旧系统的报表导出的时候，数据量超过一万就导不出来了。经过分析，是旧系统做了限制。...在更新的时候，查看了导出时虚拟机GC情况，发现原先程序执行时，内存激增，经过Google决定采用流式读取对sql进行优化。...JDBC三种读取方式： 1、 一次全部（默认）：一次获取全部； 2、 流式：多次获取，一次一行； 3、 游标：多次获取，一次多行； mybatis默认采取第一种。...list.add(resultContext.getResultObject()); } }); return list; } dao层：(重点) /** * 流式读取数据...还有就是google出来的那些，要改框架配置的，我的确跟着改了，改了mysql连接参数，还有mybatis setting的配置。嗯，没用
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_37933685/article/details/85100239 title: MyBatis 流式读取MySQL大量数据 date:...由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后再生成Excel返回给客户端。...文章目录 MyBatis 流式读取MySQL大量数据 背景： 开发环境： 实现步骤： 示例代码 心路历程 MyBatis 流式读取MySQL大量数据 背景： 最近公司提了个需求，说公司的旧系统的报表导出的时候...，数据量超过一万就导不出来了。...list.add(resultContext.getResultObject()); } }); return list; } dao层：(重点) /** * 流式读取数据
：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105769886 SparkJDBCExample.scala package com.xtd.spark.imooc...import org.apache.spark.sql.SparkSession object SparkJDBCExample { def main(args: Array[String]...:mysql://127.0.0.1:3306") .option("dbtable", "test.xy") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver....option("password", "123456") .load() // 打印表schema jdbcDF.printSchema() // 打印表所有数据...MySQL表 ?
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