package com.jxd import org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkConfimport java.sql.Connectionimport java.sql.DriverManagerobject hello { def main(args: Array[String]): Unit = { var conf = new SparkConf().setAppName("Hello World"

1 Spark读HBase Spark读HBase黑名单数据,过滤出当日新增userid,并与mysql黑名单表内userid去重后,写入mysql. def main(args: Array[String]): Unit = { @volatile var broadcastMysqlUserids: Broadcast[Array[String]] = null val today = args(0) val sourceHBaseTable = PropertiesUtil.getProp

package org.langtong.sparkdemo; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; impor

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=

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 JDBC方式连接MySQL数据库 一.JDBC connection properties(属性名称和含义) 二.spark jdbc read MySQL 三.jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame 四.jdbc(url: String, table: String, columnName: String, lowerBound: Long, upperBound: Long, numP

这篇文章是关于,如何修改hadoop的src以实现在client端上传大文件到HDFS的时候, 为了提高上传的效率实现将文件划分成多个块,将块并行的写入到datanode的各个block中 的初步的想法,本文会根据实时的进展不断的进行修改. 如果想实现并发写的话,应该先了解一下系统原始的工作原理 关于客户端向HDFS的写 在Java的写操作过程中大致遵循下面的流程: 首先会根据文件的路径和文件的名称,创建一个File实例, 然后根据该File的实例 创建 写出流 即OutputStream 对象

spark load data from mysql code first 本机通过spark-shell.cmd启动一个spark进程 SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Simple Application").master("local[2]").getOrCreate(); Map<String, String> map = new HashMap<>(); map

如何让sparkSQL在对接mysql的时候,除了支持:Append.Overwrite.ErrorIfExists.Ignore:还要在支持update操作 1.首先了解背景 spark提供了一个枚举类,用来支撑对接数据源的操作模式 通过源码查看,很明显,spark是不支持update操作的 2.如何让sparkSQL支持update 关键的知识点就是: 我们正常在sparkSQL写数据到mysql的时候: 大概的api是: dataframe.write         .format("s

千言万语也比不上一个简单直接明了的小例子: CREATE PROCEDURE pro_users() begin DECLARE myid int; DECLARE no int; ); ); ); DECLARE mycursor CURSOR FOR select id from table1; #把select出来的数据全部保存到游标mycursor中 ; #当读到数据的最后一条时,设置no变量为1 ; #初始化变量no为0 OPEN mycursor; #打开游标 do #判断是不是到了

在spark-default.conf文件中明明配置了mysql的数据源连接 随后启动spark-shell 执行如下测试代码: import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.sql.{SaveMode, DataFrame} import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext val mySQLUrl = "jdbc:mysql://localhost:3

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

如果想实现将 Client端的 File并行写入到 各个Datanode中, 首先, 应该修改的是,DistributedFileSystem中的create方法, 在create 内部调用FSNamesystem中的方法的时候, 应该增加向NameNode发送,上传文件的大小所需要的blocks的数目.   然后,调用分配块的相关方法, 在NameNode中 所存放的系统树中添加相关的节点后( INodeFile) 还要为该INodeFile中的blocks 表分配block实体, 且 INo

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.

本文主要介绍如何为 spark sql 的 metastore 配置成 mysql . spark 的版本 2.4.0 版本 hive script 版本为 hive 1.2.2 mysql 为 5.7.18 mysql 的安装部署就不在这里介绍了. 首先为 mysql 的root 用户设置密码 mysql -uroot > set password= password('mysql'); 设置mysql 允许其他机器登录 > GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'r

前言 在前三篇文章中,spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 剖析了DAG的构建和Stage的划分,spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 剖析了TaskSet任务的提交,以及spark 源码分析之二十一 -- Task的执行细节剖析了Task执行的整个流程.在第三篇文章中侧重剖析了Task的整个执行的流程是如何的,对于Task本身是如何执行的 ResultTask 和 ShuffleMapTask两部分并没有做过多详细的剖析.本篇文章我们针对Task执行的

package com.zjlantone.hive import java.util.Properties import com.zjlantone.hive.SparkOperaterHive.sparkSession import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types.StructType import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78471952 项目应用需要利用Spark读取mysql数据进行数据分析,然后将分析结果保存到mysql中. 开发环境: java:1.8 IDEA spark:1.6.2 一.读取mysql数据 1.创建一个mysql数据库 user_test表结构如下: create table user_test ( id int(11) default null comment "id&quo

使用Spark构建索引非常简单,因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集,相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引,Spark具有更灵活的api操作,性能更高,语法更简洁等一系列优点. 先看下,整体的拓扑图: 然后,再来看下,使用scala写的spark程序: package com.easy.build.index import java.util import org.apache.solr.client.solrj.beans.Field import 

kafka版本:<kafka.version> 0.8.2.1</kafka.version> spark版本 <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId> object DmRealStat { def main(args: Array[String]): Unit = { /** * 1.集成kafka进行数据进行数据读取 * 程序第一次启动从数据库获取偏移量,开始读取 */ val sp