Spark SQL读取数据Oracle的数据时,发现number类型的字段在读取的时候精度丢失了,使用的spark版本是Spark2.1.0的版本,竟然最后经过排查和网上查资料发现是一个bug.在Spark2.1.2以上的版本解决了这个问题. number类型的数据通过spark sql的jdbc读取的时候回变成DecimalType的类型.同时精度不会丢失,在2.1.2版本之前读取过来是IntType类型的. Spark issues列表: 通过JDBC读取Oracle数据打印的DataFra

近期又有需求为:导入Oracle的表到hive库中: 关于spark读取Oracle到hive有以下两点需要说明: 1.数据量较小时,可以直接使用spark.read.jdbc(orclUrl,table_name,orclProperties)读取,效率应该没什么问题,能很快完成: 2.数据量较大时候,使用spark.read.jdbc(orclUrl,table_name,分区条件,orclProperties)方法,分区读取,该方法可根据分区条件同时多线程读取:原理为在读取Oracle的S

前两天工作需求,要通过给的几个Oracle的视图把数据入到hive库中,很遗憾,使用的华为云平台的集区环境中并没有sqoop1,当然也并没有sqoop2,所以,想到的解决方案是使用spark读取Oracle在写入到hive表中: 1.首先,沟通了一个星期的数据库接口,是的,就是一个星期:拿到的结果为 10.111.50.7:1521/DB2,当然,数据库ip和服务名是我乱写的一个,格式是这样的: 还附带了一条查询语句:select * from jzwh.ALARMS 就完了,这就完了?事实上并

今天遇到了一个很有意思的NUMBER类型Scale引发的问题,我用一个简单的测试用例来展示一下这个案例.假如有个TEST的表,有个字段类型为NUMBER,我插入下面两条数据 CREATE TABLE TEST (      Category VARCHAR(12),      QTY  NUMBER )   INSERT INTO TEST SELECT 'M', 12 FROM DUAL UNION ALL SELECT 'C', 0.99999999999999999 FROM DUAL;

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

Oracle DBA的神器: PRM恢复工具,可脱离Oracle软件运行,直接读取Oracle数据文件中的数据 PRM 全称为ParnassusData Recovery Manager ,由 诗檀软件自主研发,拥有独立的软件著作权. PRM可以独立于Oracle软件运行,直接从Oracle数据文件中抽取表上的数据. 当以下几种场景中,都可以用上PRM: 无备份或者备份不可用情况下,数据表被意外truncate掉或者DROP掉 由于数据库损坏,导致的数据打不开 无法OPEN 数据块存在损坏,Or

Ref:http://blog.csdn.net/iamlaosong/article/details/8465177 Excel通过ADO方式连接到Oracle并操作Oracle给那些编程能力不强的人带来很大的福音,结合着Excel的数据处理与图表制作,就能很轻松地处理一些常规工作. 日常工作中需要查询各种数据,而且不断变化,处理这些数据的人不是技术人员,不会连接数据库自己查询,通过下面的办法就可以让技术人员编辑好包含查询语句的excel文件,让管理人员自己输入条件取数了. 我的方法是编辑需要

Spark读取网络输入的例子: 参考如下的URL进行试验 https://stackoverflow.com/questions/46739081/how-to-get-record-in-string-format-from-sockettextstreamhttp://www.cnblogs.com/FG123/p/5324743.html 发现 先执行 nc -lk 9999 ,再执行 spark 程序之后, 如果停止 nc ,spark程序会报错: 类似于: --------------

在使用cx_Oracle模块读取Oracle数据库中的中文记录时,返回值皆为?,后google得此佳文,遂问题得以解决,特此记之. Oracle数据库版本是10g,字符集是AL32UTF8. 编写的python脚本中需要加入如下几句: import os os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8' 这样可以保证select出来的中文显示没有问题. 要能够正常的insert和update中文,还需要指定python源文件的字符集

Python+Pandas 读取Oracle数据库 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print (db.version) cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.execute(sql)

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI

转自:https://www.cnblogs.com/forever2698/p/4747349.html package com.bo.test; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException

转自:https://github.com/keepsimplefocus/spark-sourcecodes-analysis/blob/master/markdowns/Spark%E8%AF%BB%E5%8F%96%E9%85%8D%E7%BD%AE.md Spark读取配置 我们知道,有一些配置可以在多个地方配置.以配置executor的memory为例,有以下三种方式: 1. spark-submit的--executor-memory选项 2. spark-defaults.conf

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

spark读取外部配置文件的方法 spark-submit  --files /tmp/fileName /tmp/test.jar 使用spark提交时使用--files参数,spark会将将本地的文件上传的hdfs,然后分发给每个executor 在程序中只需要使用文件名获取数据 val    filePath ="fileName" val    props =newProperties() props.load(newFileInputStream(filePath)) //发

jdbc 读取oracle long raw 字段,里面存的是文本 参考: http://singlewolf.iteye.com/blog/278769 http://blog.csdn.net/restraint/article/details/7190265 http://blog.csdn.net/bq1073100909/article/details/49335491 String sql = "select condition from tbl t where t.a = ? an

[20191013]oracle number类型存储转化脚本.txt --//测试看看是否可以利用bc obase=100的输出解决问题.另外以前脚本忘记考虑尾数的四舍五入问题.--//也许编程就是这样,总有一些细节没有考虑到...--//代码如下num2raw_5.sh: #! /bin/bash#! number convert oracle raw. odebug=${ODEBUG:-0} # process input parameter ,delete "," and al

[20191003]oracle number类型存储转化脚本.txt --//完善脚本,增加支持科学记数法.比如1e4之类的写法. 2.测试:$ cat test.txt012251234100-410041000000-410000001320040782.01.3.00000125115.200003-.00000125-.3-1-5-20032-234.43299999999999999999999999999999999999999990000000000000000000000000

1. 任务背景 近日有个项目任务,要求读取压缩在Zip中的百科HTML文件,经分析发现,提供的Zip文件有如下特点(=>指代对应解决方案): (1) 压缩为分卷文件 => 只需将解压缩在同一目录中的一个分卷zip即可解压缩出整个文件 (2) 压缩文件中又包含不同的两个文件夹,且各包含n个小zip文件,小zip文件中包含目录及对应的HTML文本文件 采用第一方案:依次解压缩各小zip文件,存放在一个目录中,然后上传到HDFS中 存在问题:每个小zip都包含上万个小文件,按照第一方案解压缩,耗费的

spark 2.4.3 spark读取hive表,步骤: 1)hive-site.xml hive-site.xml放到$SPARK_HOME/conf下 2)enableHiveSupport SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate() 3) 测试代码 val sparkConf = new SparkConf().setAppName(getName) val sc = new SparkContext(sparkConf)