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

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 =

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

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 一.传统方式 这种方式就是常用的TableInputFormat和TableOutputFormat来读写hbase,如下代码所示 简单解释下,用sc.newAPIHadoopRDD根据conf中配置好的scan来从Hbase的数据列族中读取包含(ImmutableBytesWritable, Result)的RDD, 随后取出rowkey和value的键值对儿利用StatCounter进行一

核心接口 trait SparkOnEsService { val conf = new SparkConf // conf.setMaster("local[10]") val file = new File("lib").getCanonicalFile.listFiles() val fs = file.toSeq.map(f => { f.getAbsolutePath }) conf.setJars(fs) conf.setAppName("

spark如何读写Sequoiadb,最近被客户问多了,这个记录下. Spark读Sequoiadb数据: package marketing import com.sequoiadb.hadoop.io.BSONWritable import com.sequoiadb.hadoop.mapreduce.SequoiadbInputFormat import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.{SparkC

def main(args: Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g"

一.spark写入hbase hbase client以put方式封装数据,并支持逐条或批量插入.spark中内置saveAsHadoopDataset和saveAsNewAPIHadoopDataset两种方式写入hbase.为此,将同样的数据插入其中对比性能. 依赖如下: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.

1.  安装VM14的方法在 人工智能标签中的<跨平台踩的大坑有提到> 2. CentOS分区设置: /boot:1024M,标准分区格式创建. swap:4096M,标准分区格式创建. /:剩余所有空间,采用lvm卷组格式创建 其他按需要设置就好, 配置好后使用 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736 设置网络连接; HWADDR=00:0C:29:B3:AE:0E TYPE=Ethernet BOOTPROTO=static

问题描述 Exception in thread "main" org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException: Failed after attempts=36, exceptions:Thu Mar 01 17:43:32 CST 2018, null, java.net.SocketTimeoutException: callTimeout=60000, callDuration=69098: row 'stude

使用es-hadoop插件,主要使用elasticsearch-spark-20_2.11-6.2.x.jar 官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/reference.html 关于ES详细的配置参数 大家可以看下面的这个类: org.elasticsearch.hadoop.cfg.ConfigurationOptions sparkstreaming写入ES:   SparkConf conf = n

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

以下代码演示的是spark读取 text,csv,json,parquet格式的file 为dataframe, 将dataframe保存为对应格式的文件 package com.jason.spark23 import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} object ReadTest

spark2.4.3+kudu1.9 1 批量读 val df = spark.read.format("kudu") .options(Map("kudu.master" -> "master:7051", "kudu.table" -> "impala::test_db.test_table")) .load df.createOrReplaceTempView("tmp_tabl

读 package com.test.spark import org.apache.spark.sql.{Dataset, Row, SaveMode, SparkSession} /** * @author Administrator * 2019/7/22-17:09 * */ object TestReadData { val spark = SparkSession .builder() .appName("TestCreateDataset") .config("

spark操作es需要elasticsearch-hadoop-xxx.jar,版本需同es版本.从5.0版本开始,支持spark2.0. 把elasticsearch-hadoop-xxx.jar放在spark的类路径(classpath)中. 1.Native RDD support 原生RDD支持 不学. 2.Spark SQL support java代码示例: public static void main(String[] args) { SparkSession spark = S

1. HBase读写的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,spark