通过读取文件转换成DataFrame数据写入到mysql中 package com.zy.sparksql import java.util.Properties import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types.{Integ

基于Django Restframework和Spark的异常检测系统,数据库为MySQL.Redis, 消息队列为Celery,分析服务为Spark SQL和Spark Mllib,使用kmeans和随机森林算法对网络服务数据进行分析:数据分为全量数据和正常数据,每天通过自动跑定时job从全量数据中导入正常数据供算法做模型训练. 使用celery批量导入(指定时间段)正常样本到数据库 def add_normal_cat_data(data): """ 构建数据model

表A 表B 从表A到表B MySQL 写法:select name, group_concat(score seperate ';') as score from A group by name spark 写法:df.groupBy('name').agg(collect_list('score').alias('score')).show()//还可以使用collect_set去重 表C 从表A到表C select name, max(case type when '数学' then sco

今天去面试了一波,因为调度系统采用了SparkSql实现数据从Mysql到hive,在这一点上面试官很明显很不满我对于Spark的理解,19年的第一个面试就这么挂了. 有问题不怕,怕的是知道了问题还得过且过.现在就来梳理下我的项目是怎么使用Spark导数的 第一步:把mysql中的表放入内存 properties.put("user", dbUser); properties.put("password", dbPassword); properties.put(&

1.方法1:分别将两张表中的数据加载为DataFrame /* * 方法1:分别将两张表中的数据加载为DataFrame * */ /* Map<String,String> options = new HashMap<String,String>(); options.put("url","jdbc:mysql://localhost:3306/tset"); options.put("driver","com

SparkSQL访问Hive源,MySQL源 一.SparkSQL访问Hive源 软件环境 SparkSQL命令行模式可以直接连接Hive的 Java程序SparkSQL连接Hive 二.SparkSQL访问MySql源 Spark环境 添加依赖 创建SparkSession 访问Mysql方式1: 访问Mysql方式2: 作者:黑暗行动 一.SparkSQL访问Hive源 软件环境 hadoop2.7.6 spark-2.3.0 scala-2.11.12 hive-2.1.1 SparkSQ

1.在IDEA上建立一个sparksql_mysql的scala对象. 2.连接mysql的代码如下 import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection} import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object SparkSql_mysql { def main(args: Array[Strin

本文主要分析Spark SQL官方文档中有关于JDBC To Other Databases部分,以MySQL数据库为例,结合数据读写操作的实例代码进行详细的分析.本文中的代码需要使用到Mysql JDBC连接jar包. 一.从mysql读取数据 1.单表查询 完整程序如下: package com.ckm.spark.sql import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.

SparkConf sparkConf = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("MySqlTest"); JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(javaSparkContext); Properties properties =

1.项目引入mysql和oracle驱动 2.将mysql和oracle驱动上传到hdfs 3.远程调试源代码如下: import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object jdbc { def main(args: Array[String]): Unit = { System.setProperty("hadoop.home.dir", "

1上传jar 2 加载驱动包 [root@mini1 bin]#  ./spark-shell --master spark://mini1:7077 --jars mysql-connector-java-5.1.32.jar --driver-class-path mysql-connector-java-5.1.32.jar    create table dept( deptno int , dname ) , loc ) ) ; create table emp( eno int ,

一.异常情况及解决方案 在使用Spark SQL的dataframe数据写入到相应的MySQL表中时,报错,错误信息如下: 代码的基本形式为: df.write.jdbc(url, result_table, prop) 根据图片中的报错,搜索资料,得知是由于Spark SQL 中的Save Mode导致的,Spark SQL的官方文档中对Savemode进行了说明: 默认情况下,使用SaveMode.ErrorIfExists,也就是说,当从Spark中插入到MySQL表中的时候,如果表已经存

object JdbcDatasourceTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("JdbcDatasourceTest") .master("local") .getOrCreate() //url: // jdbc:mysql://master:3306/test // jdbc:oracle://master:3306

由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH,并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群.最近在学习SparkSQL,看到SparkSQL on HIVE.下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据. (说明:如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话,可能需要对源码进行编译,使它能够兼容HIVE. 编译的方式也很简单,只需要在Spark_SRC_home(源码的home目录下)执行如下命令: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2

一.概述 从1.3版本开始Spark SQL不再是测试版本,之前使用的SchemaRDD重命名为DataFrame,统一了Java和ScalaAPI. SparkSQL是Spark框架中处理结构化数据的部分,提供了一种DataFrames的概念,同时允许在Spark中执行以SQL,HiveQL或Scala表示的关系型查询语句. 就易用性而言,对比传统的MapReduceAPI,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说,RDD

错误提示:  Exception in thread "main" java.sql.SQLException: No suitable driver found for jdbc:mysql://localhost:3306/sparkSql?user=root&password=123  配置驱动的时候有两个大坑 1.首先你要在SPARK_CLASSSPATH中加入mysql的驱动. 2.如果你已经在CP中加入了驱动,又在spark-submit的时候使用--driver-

Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎.可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架.基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上,基于磁盘的计算速度也快于10倍以上.Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上,可以轻松读取Hadoop的任何数据.能够读取HBase.HDFS等Hadoop的数据源. 从Spark 1.0版本起,Spark开始支持Spark SQL,它最主要的用途之一就是能够直接从Spark平台上面获取数据.并

将hive-site.xml拷贝到spark目录下conf文件夹 local模式 spark-sql --driver-class-path /usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar 或者 需要在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中的SPARK_CLASSPATH添加jdbc驱动的jar包 export export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/usr

在所有master和slave上也要在spark/conf/spark-conf.sh里面设置driver的classpath,解决编译找不到driver的问题 http://www.iteblog.com/archives/1300 类似这样:  export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/iteblog/com/mysql-connector-java-5.1.3 spark-sql driver要到1.4以上 sbt: name := "hoursAv

问题: spark集成hive,启动spark-shell或者spark-sql的时候,报错: INFO MetaStoreDirectSql: MySQL check failed, assuming we are not on mysql: Lexical error at line 1, column 5. Encountered: "@" (64), after : "". 环境: spark-1.4 hive-1.2.1 mysql-5.1 jdbc驱动