概述:Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源代码解读.具体记录了SparkSQL对数据库的操作,通过java程序.在本地开发和执行.总体为,Spark建立数据库连接,读取数据.将DataFrame数据写入还有一个数据库表中.附带完整项目源代码(完整项目源代码github). 1.首先在postgreSQL中创建一张測试表,并插入数据.(完整项目源代码Github) 1.1. 在postgreSQL中的postgres用户下,创建 products CREATE TAB

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载 在使用spark连接mysql的过程中报错了,错误如下 08:51:32.495 [main] ERROR - Error loading factory org.apache.calcite.jdbc.CalciteJdbc41Factory java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/calcite/linq4j/QueryProvider at java.lang.ClassLoader.defi

spark连接mysql(打jar包方式) package wujiadong_sparkSQL import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/14. */ object JdbcOperation { def main(args

spark-2.4.2kudu-1.7.0 开始尝试 1)自己手工将jar加到classpath spark-2.4.2-bin-hadoop2.6+kudu-spark2_2.11-1.7.0-cdh5.16.1.jar # bin/spark-shell scala> val df = spark.read.options(Map("kudu.master" -> "master:7051", "kudu.table" ->

1.添加依赖 hadoop和mongodb的连接器 <dependency> <groupId>org.mongodb.mongo-hadoop</groupId> <artifactId>mongo-hadoop-core</artifactId> <version>1.4.2</version></dependency> java连接mongodb连接器 <dependency> <gro

spark 读取hive中的数据 scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext scala> val hiveContext = new HiveContext(sc) //hive中的feigu数据库中表stud_info scala> val stud_infoRDD = hiveContext.sql("select * fr

前言 由于项目需要,使用到了PGSql数据库,说实话这是第一次接触并且听说PGSql(PostgreSQL)关系型数据库,之前一直使用的都是SqlServer,一头雾水的各种找资源,终于将PGSql与C#的EF连接起来,可以像使用SQLServer一样使用PGSql了. PGSql目前有一个pgAdmin4的管理工具,下载之后就可以直接访问我们的数据库了.PGAdmin4下载 1.为了演示方便,我们新建一个控制台程序,同时新建一个Entity的类库,后续添加实体模型使用.   2.我们点击工具-

为了开发测试方便,想直接在 IDEA 里运行 Spark 程序,可以连接 Hive,需不是打好包后,放到集群上去运行.主要配置工作如下: 1. 把集群环境中的 hive-core.xml, hdfs-site.xml, core-site.xml 三个文件复制一份,放到 resource 目录下.网上有说只需要放 hive-core.xml 就可以了.我部署的是高可用的集群,只复制 hive-core.xml 会报错.三个都放就不会有问题了. 2. 在本机上解压 hadoop 的安装包,下载 w

在所有master和slave上也要在spark/conf/spark-conf.sh里面设置driver的classpath,解决编译找不到driver的问题 http://www.iteblog.com/archives/1300 类似这样:  export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/iteblog/com/mysql-connector-java-5.1.3 spark-sql driver要到1.4以上 sbt: name := "hoursAv

package com.jpzhutech.select; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class SelectTest { public static void main(String[] args) { Connection

MongoDB Connector for Spark Spark Connector Scala Guide spark-shell --jars "mongo-spark-connector_2.11-2.0.0.jar,mongo-hadoop-core-2.0.2.jar,mongo-java-driver-3.4.2.jar" import org.apache.spark.sql.SparkSession import com.mongodb.spark._ import

Caused by: org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.NoSuchTableException: Table or view 'xxxx' not found.... hive-site.xml需要配置 hive.metastore.uris  并启动9083 thrift接口. <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://127.0.0

PDO连接mysql数据库 <?php $dsn="mysql:host=localhsot;dbname=lamp87"; $user="root"; $passwd="123"; $m = new PDO($dsn,$user,$passwd); $stmt = $m->query("select * from stu"); $rows = $stmt->fetchAll(); var_dump($row

本文主要介绍spark join相关操作. 讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比. 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders orders表有两个字段,订单id

为了既能远程连接spark  查看ui  又能本地练习  安装简单 去官网  http://spark.apache.org/downloads.html  选择对应版本下载 tar包 解压 tar -zxvf  spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz sbin/start-master.sh  启动master sbin/start-slave.sh   启动slave 正常启动了    在Web-Ui中查看  http://ip地址:8080/ 启动spark-shell

[TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 print:打印driver结点上每个Dstream

Spark是现在应用最广泛的分布式计算框架,oozie支持在它的调度中执行spark.在我的日常工作中,一部分工作就是基于oozie维护好每天的spark离线任务,合理的设计工作流并分配适合的参数对于spark的稳定运行十分重要. Spark Action 这个Action允许执行spark任务,需要用户指定job-tracker以及name-node.先看看语法规则: 语法规则 <workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri

Spark本身用Scala语言编写,运行于Java虚拟机(JVM).只要在安装了Java 6以上版本的便携式计算机或者集群上都可以运行spark.如果您想使用Python API需要安装Python解释器(2.6或者更高版本),请注意Spark暂不支持Python 3. 下载Spark 首先下载Spark并解压,我们从下载预编译版本的Spark开始.在浏览器中访问 http://spark.apache.org/down loads.html 选择"Pre-built for Hadoop 2.

1.sparklyr包简介 Rstudio公司发布的sparklyr包具有以下几个功能: 实现R与Spark的连接: sparklyr包提供了一个完整的dplyr后端,可筛选并聚合Spark数据集,接着在R中实现分析与可视化: 利用Spark的MLlib机器学习库在R中实现分布式机器学习算法: 可以创建一个扩展,用于调用Spark API,并为Spark的所有包集提供了一个接口. 2.RStudio Server安装sparklyr包 Linux版本:Ubuntu 16.04 LTS 64bit

Cannect to Cassandra: 用spark-cassandra-connector, 注意spark,cassandra和connector的版本要配套,Cassandra至少要版本2以上 use this blog example: https://www.codementor.io/data-science/tutorial/installing-cassandra-spark-linux-debian-ubuntu-14 用sbt编译的方法搞定spark连接cassandra

日前,Rstudio公司发布了sparklyr包.该包具有以下几个功能: 实现R与Spark的连接—sparklyr包提供了一个完整的dplyr后端 筛选并聚合Spark数据集,接着在R中实现分析与可视化 利用Spark的MLlib机器学习库在R中实现分布式机器学习算法 可以创建一个扩展,用于调用Spark API.并为Spark的所有包集提供了一个接口 未来在RStudio IDE中集成支持Spark和sparklyr包 安装 通过devtools包实现sparklyr包的安装: instal