1.使用Spark读取MySQL中某个表中的信息 build.sbt文件 name := "spark-hbase" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies ++= Seq( "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0", "mysql" %

spark读写mysql除官网例子外还要指定驱动名称 travels.write .mode(SaveMode.Overwrite) .format("jdbc") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("url", "jdbc:mysql://10.1.254.12:3306") .option("dbtable", &q

在项目中,遇到一个场景是,需要从Hive数据仓库中拉取数据,进行过滤.裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL. 对于这样一个极其普通的离线计算场景,有多种技术选型可以实现.例如,sqoop,MR,HSQL. 我们这里使用的spark,优点来说是两个:一是灵活性高,二是代码简洁. 1)灵活性高 相比sqoop和HSQL,spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑,甚至你可以通过外部的配置或者参数,来动态的调整spark的计算行为,提供定制化. 2)代码简洁 相比MR来说,代码量上少了很多.也无需

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

本文介绍了如何在shell中读写mysql数据库.主要介绍了如何在shell 中连接mysql数据库,如何在shell中创建数据库,创建表,插入csv文件,读取mysql数据库,导出mysql数据库为xml或html文件, 并分析了核心语句.本文介绍的方法适用于PostgreSQL ,相对mysql而言,shell 中读写PostgreSQL会更简单些. 1. 连接mysql 数据库 shell中连接数据库的方法很简单,只需要指定用户名,密码,连接的数据库名称,然后通过重定向,输入mysql的语

在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spark 实现数据分析以及如何对大量存放于文本文件的数据进行转换和分析.瓦迪姆还做了一个基准测试用来比较 MySQL 和 Spark with Parquet 柱状格式 (使用空中交通性能数据) 二者的性能. 这个测试非常棒,但如果我们不希望将数据从 MySQL 移到其他的存储系统中,而是继续在已有的

spark 读写hive表主要是通过sparkssSession 读表的时候,很简单,直接像写sql一样sparkSession.sql("select * from xx") 就可以了. 这里主要是写数据,因为数据格式有很多类型,比如orc,parquet 等,这里就需要按需要的格式写数据. 首先 , 对于特殊的格式这里就要制定 dataFrame.write.format("orc")的方式. 其次, 对于写入分区表有2种方式,insertInto 和saveA

Spark读写HBase示例 1.HBase shell查看表结构 hbase(main)::> desc 'SDAS_Person' Table SDAS_Person is ENABLED SDAS_Person COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => ', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', DATA_BLOCK_ENCODING => ', BLOCKCACHE =

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载 在使用spark连接mysql的过程中报错了,错误如下 08:51:32.495 [main] ERROR - Error loading factory org.apache.calcite.jdbc.CalciteJdbc41Factory java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/calcite/linq4j/QueryProvider at java.lang.ClassLoader.defi

[Spark][Python]Spark 访问 mysql , 生成 dataframe 的例子: mydf001=sqlContext.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost/loudacre")\ .option("dbtable","accounts").option("user","trainin

R语言使用RMySQL连接及读写Mysql数据库 简单说下安装过程,一般不会有问题,重点是RMySQL的使用方式. 系统环境说明 Redhat系统:Linux 460-42.6.32-431.29.2.el6.x86_64 系统编码:LANG=zh_CN.UTF-8(中文UTF-8格式) MySQL版本:mysql  Ver 14.14 Distrib 5.1.73, forredhat-linux-gnu (x86_64) using readline 5.1   安装mysql 1.    

原文链接:使用Spark读写CSV格式文件 CSV格式的文件也称为逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号.在本文中的CSV格式的数据就不是简单的逗号分割的),其文件以纯文本形式存表格数据(数字和文本).CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符.通常,所有记录都有完全相同的字段序列. 本篇文章将介绍如何使用Spark 1.3+的外部

spark连接mysql(打jar包方式) package wujiadong_sparkSQL import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/14. */ object JdbcOperation { def main(args

前面我们一直操作的是,通过一个文件来读取数据,这个里面不涉及数据相关的只是,今天我们来介绍一下spark操作中存放与读取 1.首先我们先介绍的是把数据存放进入mysql中,今天介绍的这个例子是我们前两篇介绍的统计IP的次数的一篇内容,最后的返回值类型是List((String,Int))类型的,其内容是为: 此时,我们只需要在写一个与数据库相连接,把数据放入里面即可,这个方法为data2Mysql val data2MySQL = (iterator:Iterator[(String,Int)]

JDBC读写MySQL的大字段数据   不管你是新手还是老手,大字段数据的操作常常令你感到很头痛.因为大字段有些特殊,不同数据库处理的方式不一样,大字段的操作常常是以流的方式 来处理的.而非一般的字段,一次即可读出数据.本人以前用到Spring+iBatis架构来操作大字段,结果以惨烈失败而告终,在网上寻求解决方案,也 没找到答案.最终以JDBC来实现了大字段操作部分.   本文以MySQL为例,通过最基本的JDBC技术来处理大字段的插入.读取操作.   环境: MySQL5.1 JDK1.5

1.先上代码,存入mysql val spark = SparkSession.builder() .appName("jdbc") .getOrCreate() import spark.implicits._ val pathcsv = "/user/xxx/private/moviecsv" val csvdf = spark.read.format("csv") .option("sep", ","

本文主要介绍spark sql读写es.structured streaming写入es以及一些参数的配置 ES官方提供了对spark的支持,可以直接通过spark读写es,具体可以参考ES Spark Support文档(文末有地址). 以下是pom依赖,具体版本可以根据自己的es和spark版本进行选择: <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch

最近一个项目,需要操作近70亿数据进行统计分析.如果存入MySQL,很难读取如此大的数据,即使使用搜索引擎,也是非常慢.经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析. 为了后期方便开发人员开发,决定写了几个工具类,屏蔽对MySQL及Hive的操作代码,只需要关心业务代码的编写. 工具类如下: 一. Spark操作MySQL 1. 根据sql语句获取Spark DataFrame: /** * 从MySql数据库中获取DateFrame * * @param sp

安装启动检查Mysql服务.netstat -tunlp (3306) spark 连接mysql驱动程序.–cp /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jars 启动 Mysql shell,新建数据库spark,表student.select * from student; spark读取MySQL数据库中的数据spark.read.format("jdbc").option

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统