Spark SQL支持数据源使用JDBC从其他数据库读取数据. 与使用JdbcRDD相比,应优先使用此功能. 这是因为结果以DataFrame的形式返回,并且可以轻松地在Spark SQL中进行处理或与其他数据源合并. JDBC数据源也更易于从Java或Python使用,因为它不需要用户提供ClassTag. (请注意,这与Spark SQL JDBC服务器不同,后者允许其他应用程序使用Spark SQL运行查询). 首先,您需要在spark类路径上包含特定数据库的JDBC驱动程序. 例如,要从

官网链接: http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#jdbc-to-other-databases http://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-jdbc.html 1. 过滤数据 情景:使用spark通过JDBC的方式读取postgresql数据库中的表然后存储到hive表中供后面数据处理使用,但是只读取postgresql表中的某些字段,并且做一下

mysql jdbc driver下载地址https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ 在spark中使用jdbc1.在 spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.42.jar2.任务提交时加入:--jars /path/mysql-connector-java-5.1.42.jar 从Spark Shell连接到MySQL:spark-shell

Spark JDBC系列--取数的四种方式 一.单分区模式 二.指定Long型column字段的分区模式 三.高自由度的分区模式 四.自定义option参数模式 五.JDBC To Other Databases 5.1Scala 5.2Java 5.3Python 一.二.三.四标题原文地址: 简书:wuli_小博:Spark JDBC系列–取数的四种方式 一.单分区模式 函数: def jdbc(url: String, table: String, properties: Properti

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

Spark SQL读取数据Oracle的数据时,发现number类型的字段在读取的时候精度丢失了,使用的spark版本是Spark2.1.0的版本,竟然最后经过排查和网上查资料发现是一个bug.在Spark2.1.2以上的版本解决了这个问题. number类型的数据通过spark sql的jdbc读取的时候回变成DecimalType的类型.同时精度不会丢失,在2.1.2版本之前读取过来是IntType类型的. Spark issues列表: 通过JDBC读取Oracle数据打印的DataFra

场景:使用Spark Streaming接收Kafka发送过来的数据与关系型数据库中的表进行相关的查询操作: Kafka发送过来的数据格式为:id.name.cityId,分隔符为tab zhangsan lisi wangwu zhaoliu MySQL的表city结构为:id int, name varchar bj sz sh 本案例的结果为:select s.id, s.name, s.cityId, c.name from student s join city c on s.city

场景:使用Spark Streaming接收HDFS上的文件数据与关系型数据库中的表进行相关的查询操作: 使用技术:Spark Streaming + Spark JDBC External DataSources   HDFS上文件的数据格式为:id.name.cityId,分隔符为tab  1 zhangsan 1 2 lisi 1 3 wangwu 2 4 zhaoliu 3 MySQL的表city结构为:id int, name varchar 1 bj 2 sz 3 sh 本案例的结果

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

spark jdbc分支源码下载地址 https://github.com/apache/spark/tree/branch-1.0-jdbc 编译spark jdbc  ./make-distribution.sh --hadoop 2.3.0-cdh5.0.0 --with-yarn --with-hive --tgz 环境搭建 参照spark环境搭建: 在$SPARK_HOME/conf下添加hive-site.xml的配置文件(指定元数据存放的mysql信息): 拷贝mysql驱动包到$

jdbc 读取oracle long raw 字段,里面存的是文本 参考: http://singlewolf.iteye.com/blog/278769 http://blog.csdn.net/restraint/article/details/7190265 http://blog.csdn.net/bq1073100909/article/details/49335491 String sql = "select condition from tbl t where t.a = ? an

通过Ambari2.7.3安装HDP3.1.0成功之后,通过spark sql去查询hive表的数据发现竟然无法查询 HDP3.0 集成了hive 3.0和 spark 2.3,然而spark却读取不了hive表的数据,准确来说是内表的数据. 原因hive 3.0之后默认开启ACID功能,而且新建的表默认是ACID表.而spark目前还不支持hive的ACID功能,因此无法读取ACID表的数据. 请看:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-153

1.spark textFile读取File 1.1 简单读取文件 val spark = SparkSession.builder() .appName("demo") .master("local[3]") .getOrCreate() // 读取hdfs文件目录 spark.sparkContext.textFile("/user/data") spark.sparkContext.textFile("hdfs://10.252.

在spark streaming读取kafka的数据中,spark streaming提供了两个接口读取kafka中的数据,分别是KafkaUtils.createDstream,KafkaUtils.createDirectStream,前者会自动把offset更新到zk中,默认会丢数据,效率低,后者不会经过zk,效率更高,需要自己手动维护offse,通过维护护offset写到zk中,保障数据零丢失,只处理一次,下面来看看KafkaUtils.createDirectStream的使用,我把z

转自:https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49789373 很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时,在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住,其实是单线程任务过重导致,这时候需要提高读取的并发度. 下文以 mysql 为例进行说明. 在spark中使用jdbc 在 spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.34.jar 任

概述:Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读,详细记录了SparkSQL对数据库的操作,通过java程序,在本地开发和运行.整体为,Spark建立数据库连接,读取数据,将DataFrame数据写入另一个数据库表中.附带完整项目源码(完整项目源码github). 1.首先在postgreSQL中创建一张测试表,并插入数据.(完整项目源码Github) 1.1. 在postgreSQL中的postgres用户下,创建 products CREATE TABLE pr

spark支持的常见文件格式如下: 文本,json,CSV,SequenceFiles,Protocol buffers,对象文件 1.文本 只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext 中的textFile() 函数,就可以读取一个文本文件: scala> val lines=sc.textFile("/tmp/20171024/20171024.txt") lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /tmp/20171024

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

读取数据库数据和ElasticSearch数据进行连接处理 import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.log4j.Level; import org.apache.log4j.Logger; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

读取数据库中的所有的表名 private Set<String> getTableNameByCon(Connection con) { Set<String> set = new HashSet<String>(); try { DatabaseMetaData meta = con.getMetaData(); ResultSet rs = meta.getTables(null, null, null, new String[] { "TABLE&quo

Oracle的sequence实现非常灵活,所以也带来一些易用性问题,如何取到新插入记录生成的sequence值与其它数据库有较大差别,本文详国介绍了5种实现读取新插入记录sequence值的方法. 测试用的数据库脚本: SQL> create table T1 2 ( 3 ID NUMBER 4 ); Table created SQL> create sequence SEQ_T1; Sequence created //公共代码:得到数据库连接 public Connection get