读取数据库数据和ElasticSearch数据进行连接处理 import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.log4j.Level; import org.apache.log4j.Logger; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

最近要在 Spark job 中通过 Spark SQL 的方式读取 Elasticsearch 数据,踩了一些坑,总结于此. 环境说明 Spark job 的编写语言为 Scala,scala-library 的版本为 2.11.8. Spark 相关依赖包的版本为 2.3.2,如 spark-core.spark-sql. Elasticsearch 数据 schema { "settings": { "number_of_replicas": 1 }, &qu

1.准备 首先需要导入poi相应的jar包,包括: 下载地址:http://pan.baidu.com/s/1bpoxdz5 所需要的包的所在位置包括: 2.读取Excel数据代码 package Shape2MDB; import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStream;import java.util.ArrayList;import java.util.List; import org.a

一.插入数据 1.首先准备类似如下数据 {"_type": "type1", "_id": 1, "_index": "test", "_source": {"JOBNAME0": "guba_eastmoney_com_265162", "JOBNAME1": "guba_eastmoney_com_265162&q

1.KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,该日志存储在HDF

在日常工作中,有时候需要读取mysql的数据作为DataFrame数据源进行后期的Spark处理,Spark自带了一些方法供我们使用,读取mysql我们可以直接使用表的结构信息,而不需要自己再去定义每个字段信息.下面是我的实现方式. 1.mysql的信息: mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. //配置文件示例: [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.prope

public class Main implements Serializable { /** * */ private static final long serialVersionUID = -8513279306224995844L; private static final String MYSQL_USERNAME = "demo"; private static final String MYSQL_PWD = "demo"; private stati

用例编号(UI-0001) 用例名称({验证页面跳转|验证元素文本}-简要明确表述) 验证类型 是否执行 初始URL 初始元素xpath 目标元素xpath 目标元素属性 期望结果 UI-0001 验证页面跳转-登录 当前标签页 执行 http://www.yixun.com/ //a[@id='j_login'] 0 0 https://base.yixun.com/login.html UI-0002 验证页面跳转-购物车 当前标签页 执行 http://www.yixun.com/ //a

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述 在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

注意:将mysql的驱动包拷贝到spark/lib下,将hive-site.xml拷贝到项目resources下,远程调试不要使用主机名 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.io.FileNotFoundException im

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述 在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

Spark1.6.2 读取 HBase 1.2.3 //hbase-common-1.2.3.jar //hbase-protocol-1.2.3.jar //hbase-server-1.2.3.jar //htrace-core-3.1.0-incubating.jar //metrics-core-2.2.0.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("User") // 创建 spark context val sc = n

def main(args: Array[String]): Unit = { val hConf = HBaseConfiguration.create(); hConf.set("hbase.zookeeper.quorum","m6,m7,m8") val tableName = "t_person" hConf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tableName) val hAdmin = new HB

1.首先要下载poi相关的包:http://poi.apache.org/  ,以下是所需的jar包 2.贴上详细的代码 public class ExcelToXml { /** * 将excel的数据转换成xml格式 * @param excelPath * @param xmlPath * @throws Exception */ public static void generateXml(final String excelPath, final String xmlPath) thr

–master spark://10.8.2.100:7077 –jars /usr/local/spark-1.5.2/lib/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar

@RequestMapping(value = "/download", method = RequestMethod.GET) public void downstudents(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException { // 一.从后台拿数据 List<Dept> list = null; list=ds.list(); try { // 二. 数据转成ex

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78471952 项目应用需要利用Spark读取mysql数据进行数据分析,然后将分析结果保存到mysql中. 开发环境: java:1.8 IDEA spark:1.6.2 一.读取mysql数据 1.创建一个mysql数据库 user_test表结构如下: create table user_test ( id int(11) default null comment "id&quo

8.Hadoop输入输出格式 除了 Spark 封装的格式之外,也可以与任何 Hadoop 支持的格式交互.Spark 支持新旧两套Hadoop 文件 API,提供了很大的灵活性. 要使用新版的 Hadoop API 读入一个文件,需要告诉 Spark 一些东西. newAPIHadoopFile接收一个路径以及三个类.第一个类是“格式”类,代表输入格式.相似的函数hadoopFile() 则用于使用旧的 API 实现的 Hadoop 输入格式.第二个类是键的类,最后一个类是值的类.如果需要设定

一.动机 我们已经学了很多在 Spark 中对已分发的数据执行的操作.到目前为止,所展示的示例都是从本地集合或者普通文件中进行数据读取和保存的.但有时候,数据量可能大到无法放在一台机器中,这时就需要探索别的数据读取和保存的方法了. Spark 及其生态系统提供了很多可选方案.本章会介绍以下三类常见的数据源. • 文件格式与文件系统:对于存储在本地文件系统或分布式文件系统(比如 NFS.HDFS.Amazon S3 等)中的数据,Spark 可以访问很多种不同的文件格式,包括文本文件.JSON.S