从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

将DataFrame写成文件方法有很多最简单的将DataFrame转换成RDD,通过saveASTextFile进行保存但是这个方法存在一些局限性:1.将DataFrame转换成RDD或导致数据结构的改变2.RDD的saveASTextFile如果文件存在则无法写入,也就意味着数据只能覆盖无法追加,对于有数据追加需求的人很不友好3.如果数据需要二次处理,RDD指定分隔符比较繁琐 基于以上原因,在研读了Spark的官方文档后,决定采取DataFrame的自带方法 write 来实现.此处采用mys

Spark是目前最流行的分布式计算框架,而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎,基于Spark做离线或者实时计算,数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法.例如用户画像.单品画像.推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介,供客户端使用. 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了.本文将会介绍三种写入的方式,其中一种还在期待中,暂且官网即可... 代码在spark 2.2.0版本亲测 1. 基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了,就是基于R

Spark将DataFrame进行一些列处理后,需要将之写入mysql,下面是实现过程 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. //配置文件示例: [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.properties #mysql数据库配置 mysql.driver=com.mysql.jdbc.Driver mysql.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database1?useSSL=

[Spark][Python][DataFrame][Write]DataFrame写入的例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst

https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970 spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dat

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dataframe的强大. 具体示例:为了得到样本均衡的训练集,需要对两个数据集中各取相同的训练样本数目来组成,因此用到了这

在Spark中,Dataframe简直可以称为内存中的文本文件. 就像在电脑上直接操作txt. csv. json文件一样简单. val sparkConf = new SparkConf().setAppName("df2db").setMaster("local[1]") val sc = new SparkContext(sparkConf) val sqlContext : SQLContext = new SQLContext(sc) val df = s

今天本来想写一个spark dataframe unionall的demo,由于粗心报下面错误: Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Union can only be performed on tables with the same number of columns, but the left table has 3 columns and the right has 4; at o

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.

首先介绍一下SQL数据库的一些基本操作: 1创建 2删除 3写入 4更新(修改) 5条件选择 有了以上基本操作,就可以建立并存储一个简单的数据库了. 放出python调用的代码: 此处是调用dos 操作数据库 不如下面的简单 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon May 6 09:59:32 2019 @author: wenzhe.tian """ import MySQLdb # 打开数据库连接

[rdd 惰性执行] 为了提高计算效率 spark 采用了哪些机制 1-rdd 基于分布式内存数据集进行运算 2-lazy evaluation  :惰性执行,即rdd的变换操作并不是在运行该代码时立即执行,而仅记录下转换操作的对象:只有当运行到一个行动代码时,变换操作的计算逻辑才真正执行. http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds [ rd

如题  建议将日志级别设置为ERROR.这样可以避免存储过多的数据到数据中. 1  logback 配置文件(如下) <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <configuration scan="true"> <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender&q

首先呢?要看你的电脑的office版本,我的是office 2013 .为了使用oledb程序,需要安装一个引擎.名字为AccessDatabaseEngine.exe.这里不过多介绍了哦.它的数据库连接字符串是"Provider=Microsoft.Ace.OleDb.12.0;Data Source={0};Extended Properties='Excel 12.0; HDR=Yes; IMEX=1'" 所以,我们是使用ole来读取excel的. 1 excel 的文件内容:

DataTable数据批量写入数据库三种方法比较 标签: it 分类: C#1)   insert循环插入:2)   sqldataadapter.update(dataset,tablename);3)   sqlbulkcopy.WriteToServer(datatable);1.生成测试的datatable表,表结构如下:UniqueID(主键,自动增长)   |   CompanyName   |   CompanyCode   |   Address   |   Owner   | 

  先看一下我要实现的功能界面:   这个界面的功能在图中已有展现,课程分配(教师教授哪门课程)在之前的页面中已做好.这个页面主要实现的是授课,即给老师教授的课程分配学生.此页面实现功能的步骤已在页面中有所体现,这里不再赘述,此篇文章主要介绍:我是如何通过js从前台获取数据,然后通过ajax技术向后台一般处理程序传递JSON,后台又是如何获取传来的JSON,并对JSON数据转换,然后将转换后的数据写入数据库的! 介绍这些步骤实现前,先说说自己的辛酸:絮叨辛酸,是因为为了实现这个功能,我真的用了很

MS SQL Server 提供一个称为 bcp 的流行的命令提示符实用工具,用于将数据从一个表移动到另一个表(表可以在不同服务器上). SqlBulkCopy 类允许编写提供类似功能的托管代码解决方案.相比其他将数据加载到 SQL Server 表的方法(例如 INSERT 语句), SqlBulkCopy 提供明显的性能优势.(经测试数据量越大性能越明显,至少是批量insert语句的25倍以上.) 使用 SqlBulkCopy 类只能向 SQL Server 表写入数据.但是数据源不限于 S

@RequestMapping(params = "method=import", method = RequestMethod.POST) @ResponseBody public String importConfig(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Exception{ response.setCharacterEncoding("GBK"); String re

将RichTextBox的内容直接写入数据库: private void button1_Click(object sender, EventArgs e) {    System.IO.MemoryStream mstream = new System.IO.MemoryStream();    this.richTextBox1.SaveFile(mstream, RichTextBoxStreamType.RichText);    //将流转换成数组    byte[] bWrite =

摘自:http://blog.csdn.net/mazhaojuan/article/details/8592015 通过js获取前台数据向一般处理程序传递Json数据,并解析Json数据,将前台传来的Json数据写入数据库表中  先看一下我要实现的功能界面:   这个界面的功能在图中已有展现,课程分配(教师教授哪门课程)在之前的页面中已做好.这个页面主要实现的是授课,即给老师教授的课程分配学生.此页面实现功能的步骤已在页面中有所体现,这里不再赘述,此篇文章主要介绍:我是如何通过js从前台获取数