虽然我们可以通过上面显示的KuduContext执行大量操作,但我们还可以直接从默认数据源本身调用读/写API. 要设置读取,我们需要为Kudu表指定选项,命名我们要读取的表以及为表提供服务的Kudu集群的Kudu主服务器列表. import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Cr

大家好,我是小皓. 一.背景 今天在博主练习MYS创建表操作时遇到一个语法报错,就想着来和大家分享一下MYSQL如何在创建表时添加判断条件: ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near '[if not exists] tb_name(

在PB查询数据窗口的数据时 通常可以有两种方式 一是在数据窗口事先写好查询条件,然后用retrieve()函数通过参数传递给数据窗口 这种方式适合查询条件较为简单,条件数较少的数据窗口 二是使用SetSqlSelect()函数传递一个SQL查询语句 使用第二种方式更为灵活,可以查询约束条件更加复杂的数据,如果使用ORACLE数据库 则可配合ORACLE函数处理一些更为复杂的查询条件 1.使用 setsqlselect ls_sql1 = is_sql +" and (YGSTATETYPE.CI

从impala中创建kudu表之后,如果想从hive或spark sql直接读取,会报错: Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.cloudera.kudu.hive.KuduStorageHandler at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424

var arr = new Array(); arr.push(); arr.push(); arr.push(); var rs = arr.filter(function (value,index,self){ ){ return true; } else{ return false; } }) //arr执行以上代码后,产生新数组rs,里面的值只有2,3

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

val conf = HBaseConfiguration.create() conf.addResource(new Path("/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.4-1.cdh5.4.4.p0.4/lib/hbase/conf/hbase-site.xml")) conf.addResource(new Path("/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.4-1.cdh5.4.4.p0.4/lib/hadoop/etc/had

CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls USING org.apache.spark.sql.jdbc OPTIONS ( url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root', dbtable 'TBLS' ); ; TBL_ID TBL_NAME aaa abc ; TBL_ID TBL_NAME aaa select TBL_ID, TBL_NAME from spark_tbls wher

目录 SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 1. pom.xml 依赖 2.将KafkaProducer利用lazy val的方式进行包装, 创建KafkaSink 3.利用广播变量,将KafkaProducer广播到每一个executor SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 背景:通过spark SQL读kudu表,写入到kafka 参考:1.spark向kafka写入数据 2.通过Spark向Kafka写入数据 1. pom.xml 依赖 <dependencies>

一.简介 1.1 多数据源支持 Spark支持以下六个核心数据源,同时Spark社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景. CSV JSON Parquet ORC JDBC/ODBC connections Plain-text files 注:以下所有测试文件均可从本仓库的resources目录进行下载 1.2 读数据格式 所有读取API遵循以下调用格式: // 格式 DataFrameReader.format(...).option("key", &qu

一.简介 1.1 多数据源支持 Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景. CSV JSON Parquet ORC JDBC/ODBC connections Plain-text files 注:以下所有测试文件均可从本仓库的resources 目录进行下载 1.2 读数据格式 所有读取 API 遵循以下调用格式: // 格式 DataFrameReader.format(...).option("key"

1 RDD编程实战案例一 数据样例 字段说明: 其中cid中1代表手机,2代表家具,3代表服装 1.1 计算订单分类成交金额 需求:在给定的订单数据,根据订单的分类ID进行聚合,然后管理订单分类名称,统计出某一天商品各个分类的成交金额,并保存至Mysql中 (1)法一,将json数据解析出来,直接使用 object IncomeKpi { private val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(IncomeKpi.getClass) def ma

假设这里出错的表为test表. 现象 Hive读取正常,不会报错,Spark读取就会出现: org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://testcluster/user/hive/warehouse/.... 在hive中执行desc formatted test;然后找到hdfs存储路径.然后hdfs dfs -ls <your table path>会发现,报错的路径确实

相信很多人都试过通过OleDB读取Excel文件,这种方法效率十分高,只是有一点会让人十分头痛,就是当一列中既有混合型数据,又有纯数据时,往往容易丢失数据. 百度过后,改连接字符串 “HDR=YES;IMEX=1”,再甚者改注册表,TypeGuessRows设置更大的数字或为0,然而丢失数据的问题始终解决不了. 在我试过多次后,发现其实采用ACE 引擎读取Excel文件比使用Jet引擎好很多, 首先说明一下Microsoft.Jet.OLEDB.4.0和Microsoft.ACE.OLEDB.1

本文是在Azure Table storage 基本用法一文的基础上,介绍如何自定义 Azure Table storage 的查询过滤条件.如果您还不太清楚 Azure Table storage 的基本用法,请先移步前文. 文章来源:葡萄城产品技术社区 让我们回到前文中提到的一个问题,如何过滤出 MyLogTable 表中某一天产生的所有日志?在进入细节之前,我们先来回顾一下 MyLogTable 类的设计: internal class MyLogEntity : TableEntity

记录一下Magento模型集合Model Collection中addFieldToFilter()方法常用的过滤条件.以下参数也同样适用于产品实体的addAttributeToFilter()方法. //等于 Equals: eq $_products->addAttributeToFilter('status', array('eq' => 1)); //不等于 Not Equals - neq $_products->addAttributeToFilter('sku', arra

在通过DataFrame API编写时,目前只支持一种模式“append”.尚未实现的“覆盖”模式 import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by angel: */ object DataFrame_write { def main(args: Array[

Kudu支持许多DML类型的操作,其中一些操作包含在Spark on Kudu集成 包括: INSERT - 将DataFrame的行插入Kudu表.请注意,虽然API完全支持INSERT,但不鼓励在Spark中使用它.使用INSERT是有风险的,因为Spark任务可能需要重新执行,这意味着可能要求再次插入已插入的行.这样做会导致失败,因为如果行已经存在,INSERT将不允许插入行(导致失败).相反,我们鼓励使用下面描述的INSERT_IGNORE. INSERT-IGNORE - 将DataF

Spark与KUDU集成支持: DDL操作(创建/删除) 本地Kudu RDD Native Kudu数据源,用于DataFrame集成 从kudu读取数据 从Kudu执行插入/更新/ upsert /删除 谓词下推 Kudu和Spark SQL之间的模式映射 到目前为止,我们已经听说过几个上下文,例如SparkContext,SQLContext,HiveContext,SparkSession,现在,我们将使用Kudu引入一个KuduContext.这是可在Spark应用程序中广播的主要可序