首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

package code.parquet import java.net.URI import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.fs.{Path, FileSystem} import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession} /** * Created by zhen on 2018/12/11. */ object ParquetIO { // 指定h

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

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

import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.sql.SQLContext object startScala { def main(args: Array[String]): Unit ={ val conf = new SparkConf() .setAppName("QJZK") .setMaster("local") v

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",    "

一.分区原理 1.为什么要分区?(这个借用别人的一段话来阐述.) 为了减少网络传输,需要增加cpu计算负载.数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变小文件, 从而减少网络传输,但是增加了cpu的计算负载. Spark里面io也是不可避免的,但是网络传输spark里面进行了优化.spark把rdd进行分区(分片),放在集群上并行计

分区字段是不允许进行update操作的,如果有对分区字段行进update,就会报错——ORA-14402:更新分区关键字列将导致分区的更改.  可以通过打开表的row movement属性来允许对分区字段的update操作. 语句如下:   alter table tableName  enable row movement 之后便可进行分区字段的数据更新

MYSQL的分区字段,必须包含在主键字段内   MYSQL的分区字段,必须包含在主键字段内 在对表进行分区时,如果分区字段没有包含在主键字段内,如表A的主键为ID,分区字段为createtime ,按时间范围分区,代码如下: CREATE TABLE T1 ( id ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, createtime datetime NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8 PARTITION BY

转自在Windows下读取Ext4分区 本文介绍两个能在 Windows 下读取ext4分区的软件. 第一个是 Ext2Read.它能查看 ext2/3/4 分区并从中拷贝文件和目录,支持 LVM2 和 EXT4 extent ,以及递归拷贝整个目录. 第二个是本站之前介绍过的 Ext2Fsd ,它是适用于Windows 2000, XP, Vista, 7的驱动程序,能使这些系统直接支持 ext2/3/4 分区的读写.但对 ext4 的支持是有限的--在创建/格式化 ext4 分区时, 必须加

公司线上在用partition,有一个表的分区字段错了,需要重建,结果发现没有办法像修改主键字段或者修改索引字段那样直接一条sql搞定.而是需要建临时表,有down time,所以去仔细看了文档,研究下partition的细节问题. 自己公司线上采取的时候,凌晨1点业务低峰期,执行: 建立临时表 CREATE TABLE tbname_TMP (     SHARD_ID INT NOT NULL,     ... xxx_DATE DATETIME NOT NULL,     PRIMARY

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: --------------

[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://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

表里面有个分区字段,更新后,保存成功,结果实际上数据库没有更新. 后来使用原生sql,解决了这个问题. 获取di中的数据库连接,直接执行sql语句即可,下面的db为注册的数据库服务名 $db = $this->getDI()->getShared('db');//在controller中 或者 Di::getDefault() $db->execute($sql); 注意,如用modelsManager->executeQuery则仍然是phql,依旧无法修改

http://blog.csdn.net/config_man/article/details/6123191 开发环境:Windows XP Professional SP3.VS2008.Winform.MySQL5.0.MySQL.Data.dll 6.2.3.0 1.从硬盘上读取一图片,将其转化为流,然后存储到此BLOB字段中 private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { byte[] bytes = null; byt

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 例子count(distinct 字段) 例子描述: 有个网站访问日志,有4个字段:(用户id,用户名,访问次数,访问网站) 需要统计: 1.用户的访问总次数去重 2.用户一共访问了多少种不同的网站 这里用sql很好写 select id,name,count(distinct url) from table group by id,name 其实这个题目是继官方和各种地方讲解聚合函数(aggregate)的第二个例子,第一个例子是使用aggregate来求平均数. 我们先用简易版来

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