1.spark sql可以直接加载avro文件,之后再进行一系列的操作,示例: SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Spark job"); JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(javaSparkContext); String FORMAT_C…

Spark动态加载外部资源文件 1.spark-submit --files 动态加载外部资源文件 之前做一个关于Spark的项目时,因项目中需要读取某个静态资源文件,然后在本地IDEA测试一切皆正常,但是传到服务器上时,一直显示找不到该静态资源文件,后尝试了两三种方法解决问题. 本地测试时,通过 val is: InputStream = this.getClass.getResourceAsStream("./xxx.sql") 来获取的静态资源文件,传至服务器后,找不到该静态资源…

首先新建表 第一张表 order_info 第二张表 user_info 登录mysql mysql -u root -p 在开始加载数据之前配置编码 查看默认编码 show variables like "%char%"; 配置编码为utf8或gbk set names 'utf8'; #或者 set names 'gbk'; 加载user_info_utf表的数据 load data local infile 'G:/user_info_utf.csv' into table da…

逻辑架构   存储引擎 查看当前安装的mysql提供的存储引擎 查看当前mysql默认的存储引擎 MyISAM和InnoDB SQL加载执行顺序 sql书写顺序 mysql解析器执行的顺序  考点:mysql是从from开始解析的 七种JOIN模式 注意上面七种模式全部适用于Oracle数据库,MySQL数据库不支持最后两种全连接(FULL OUTER JOIN)模式,但可以通过Union来间接实现,示例如下: SELECT a.col1,a.col2,b.col3 FROM tab1 a LE…

默认是从hdfs读取文件,也可以指定sc.textFile("路径").在路径前面加上hdfs://表示从hdfs文件系统上读 本地文件读取 sc.textFile("路径").在路径前面加上file:// 表示从本地文件系统读,如file:///home/user/spark/README.md ‍ 网上很多例子,包括官网的例子,都是用textFile来加载一个文件创建RDD,类似sc.textFile("hdfs://n1:8020/user/hdfs…

一般写python的我们经常会import一些常用的库,然后有时集群环境上的python没有这些库,怎么办呢? 通过一段时间的摸索发现有二种方式可以解决这个问题: 第一种方法: 下载对应python的pypi里面库的文件,注意这个要求是wheel后缀或者是zip的,然后上传到python的py文件 对应的目录下面: 可以看到解压后的文件是上面形式的,在这个文件目录下面import numpy 是没有问题的!!! 这个也是python package支持的一种形式,它会默认把当前路径加入到可执行的…

SequenceFiles(序列文件)   SequenceFile是Hadoop的一种由键值对小文件组成的流行的格式.SequenceFIle有同步标记,Spark可以寻找标记点,然后与记录边界重新同步.Spark还可以从多个节点并行高效地读取SequenceFile.SequenceFile也是Hadoop MapReduce中job的常用输入输出格式,如果你正使用着Hadoop系统,数据很有可能就是SequenceFile格式的.   SequenceFile是由实现HadoopWrita…

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks…

1.工程maven依赖包 <properties> <spark_version>2.3.1</spark_version> <!-- elasticsearch--> <elasticsearch.version>5.5.2</elasticsearch.version> <fastjson.version>1.2.28</fastjson.version> <elasticsearch-hadoop.…

  开发工程师和数据科学家都会受益于本章的部分内容.工程师可能希望探索更多的输出格式,看看有没有一些适合他们下游用户的格式.数据科学家可能会更关注他们已经使用的数据格式. Motivation   我们已经介绍了大量分布式程序使用的Spark操作.目前为止,我们的例子都是从一个本地集合和规整文件中加载数据,但是有可能你的数据不是规整的或者不在一台机器上,那么就跟着我一起探索加载和保存数据的操作用法.   Spark支持广泛的输出输入源,部分原因是因为Spark构建在Haddoop生态环境之上.S…