说明:spark版本:2.2.0 hive版本:1.2.1 需求: 有本地csv格式的一个文件,格式为${当天日期}visit.txt,例如20180707visit.txt,现在需要将其通过spark-sql程序实现将该文件读取并以parquet的格式通过外部表的形式保存到hive中,最终要实现通过传参的形式,将该日期区间内的csv文件批量加载进去,方式有两种: 1.之传入一个参数,说明只加载一天的数据进去 2.传入两个参数,批量加载这两个日期区间的每一天的数据 最终打成jar包,进行运行 步

注意:将mysql的驱动包拷贝到spark/lib下,将hive-site.xml拷贝到项目resources下,远程调试不要使用主机名 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.io.FileNotFoundException im

[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

从web中获取json数据直接进行处理总认为太慢.主要是从web中获取获取数据的过程有点慢. 所以就在想 假设先利用空暇时间把json数据获取并保存到本地,然后再从本地文件里读取和操作.应该就要快非常多. 这中间的主要问题就是格式的转换问题:1.将获取取的json数据序列化后保存到本地文件里:2.从文件里逐行读取数据,再将其反序列化为json格式. 详细的一个演示样例程序例如以下: [为保护个人信息,程序中的一些代码不完整] from urllib.request import urlopen;

Exception: Caused by: org.datanucleus.exceptions.NucleusException: Attempt to invoke the "BoneCP" plugin to create a ConnectionPool gave an error : The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver") was not found in the CLASSPATH

1.拷贝hive-site.xml到spark/conf下,拷贝mysql-connector-java-xxx-bin.jar到hive/lib下 2.开启hive元数据服务:hive  --service metastore 3.开启hadoop服务:sh  $HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh 4.开启spark服务:sh $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh 5.进入spark-shell:spark-shell 6.scala操作hive(

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

最近要在 Spark job 中通过 Spark SQL 的方式读取 Elasticsearch 数据,踩了一些坑,总结于此. 环境说明 Spark job 的编写语言为 Scala,scala-library 的版本为 2.11.8. Spark 相关依赖包的版本为 2.3.2,如 spark-core.spark-sql. Elasticsearch 数据 schema { "settings": { "number_of_replicas": 1 }, &qu

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

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

本例用到了多线程.时间函数.网络流.文件读写.正则表达式(在读取html内容response时,最好不要用正则表达式来抓捕html文本内容里的特征,因为服务器返回的多个页面的文本内容不一定使用相同的模式),是一个综合性的实例. package javatest; import java.io.BufferedReader; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileOutputStr

今天遇到这么一个需求,将课程信息以Excel的形式导入数据库,并且课程编号再数据库中不能重复,也就是我们需要先读取Excel提取信息之后保存到数据库,并将处理的信息反馈给用户.于是想到了POI读取文件提取数据,也可以利用Jxl读取Excel提取数据. 最终效果: 对于下面的Excel,总共20条数据.18条在数据库已经存在,最后两条是在同一个excel文件中重复在数据库不存在. 反馈结果:(也就是最后两个X6511只保存了一条) 思路: 1.先将Excel文件上传到本地,保存到本地磁盘 2.读取

本例为Python配合BeautifulSoup读取网络图片,并保存在本地. BeautifulSoup可代替正则表达式,更好地解析Html文本,获取其中的指定内容,如Tag.Property等 # -*- coding: gbk -*- import urllib import urllib2 from bs4 import BeautifulSoup import time import re import os,sys import chardet def req(url): #url='

R通过RJDBC包连接Hive 目前Hive集群是可以通过跳板机来访问 HiveServer, 将Hive 中的批量数据读入R环境,并进行后续的模型和算法运算. 1. 登录跳板机后需要首先在Linux下进行配置 从root权限切换到bzsys用户,才能够通过验证读取Hive.首先需要配置Hadoop的临时环境变量CLASSPATH路径 su bzsys export CLASSPATH=$CLASSPATH:/etc/hadoop/conf 2. 下载并安装RJDBC包 Linux下直接运行R的

一.python语句存储 1.with open()语句 with open(name,mode,encoding) as file: file.write() name:包含文件名称的字符串; mode:决定了打开文件的模式,只读/写入/追加等; encoding:表示我们要写入数据的编码,一般为 utf-8 或者 gbk ; file:表示我们在代码中对文件的命名. 2.w:只写模式,如果没有文件则自动创建 f.write("{} {} {} {}\n".format(title,

转自:https://www.cnblogs.com/gamedaybyday/p/9906542.html 使用HTML5来实现本地文件读取和写入  (FileReader读取json文件,FileSaver.js保存json文件) w3school <input>标签 FileReader WebAPI接口 FileSaver.js下载地址 FileSaver.js介绍 JS创建.写入.读取本地文件(txt)   (ActiveXObject 这玩意根本不能用,IE10 和 Chrome都

1.KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,该日志存储在HDF

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述 在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述 在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

对于数据集文件,在将其中的数据存入hive之前,需要将数据进行预处理. 1.删除文件第一行记录,即字段名称 sed -i '1d' raw_user //1d表示删除第1行,同理,3d表示删除第3行,nd表示删除第n行 2.对字段进行预处理 主要是通过sh文件对csv文件进行字段的逐行处理,然后将处理后的数据储存在文本文档中: 下面举例sh文件的代码(sh文件需要与需要处理的csv文件放在同一目录下): #!/bin/bash #下面设置输入文件,把用户执行pre_deal.sh命令时提供的第一

def main(args: Array[String]): Unit = { val hConf = HBaseConfiguration.create(); hConf.set("hbase.zookeeper.quorum","m6,m7,m8") val tableName = "t_person" hConf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tableName) val hAdmin = new HB