可以选择使用Spark SQL直接使用INSERT语句写入Kudu表:与'append'类似,INSERT语句实际上将默认使用UPSERT语义处理: import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by angel: */ object SparkSQL_inser

写在前面:hive的版本是1.2.1spark的版本是1.6.x http://spark.apache.org/docs/1.6.1/sql-programming-guide.html#hive-tables 查看hive和spark版本对应情况 SparkSQL操作Hive中的表数据spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive,读取hive的表数据,然后在spark引擎中进行sql统计分析,从而,通过sparksql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践.详细实现步骤如下:

推荐阅读: 论主数据的重要性(正确理解元数据.数据元) CDC+ETL实现数据集成方案 Java实现impala操作kudu 实战kudu集成impala 对于impala而言,开发人员是可以通过JDBC连接impala的,有了JDBC,开发人员可以通过impala来间接操作 kudu: 引入maven相关依赖 <!--impala的jdbc操作--> <dependency> <groupId>com.cloudera</groupId> <arti

目录 SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 1. pom.xml 依赖 2.将KafkaProducer利用lazy val的方式进行包装, 创建KafkaSink 3.利用广播变量,将KafkaProducer广播到每一个executor SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 背景:通过spark SQL读kudu表,写入到kafka 参考:1.spark向kafka写入数据 2.通过Spark向Kafka写入数据 1. pom.xml 依赖 <dependencies>

Spark与KUDU集成支持: DDL操作(创建/删除) 本地Kudu RDD Native Kudu数据源,用于DataFrame集成 从kudu读取数据 从Kudu执行插入/更新/ upsert /删除 谓词下推 Kudu和Spark SQL之间的模式映射 到目前为止,我们已经听说过几个上下文,例如SparkContext,SQLContext,HiveContext,SparkSession,现在,我们将使用Kudu引入一个KuduContext.这是可在Spark应用程序中广播的主要可序

在通过DataFrame API编写时,目前只支持一种模式“append”.尚未实现的“覆盖”模式 import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by angel: */ object DataFrame_write { def main(args: Array[

虽然我们可以通过上面显示的KuduContext执行大量操作,但我们还可以直接从默认数据源本身调用读/写API. 要设置读取,我们需要为Kudu表指定选项,命名我们要读取的表以及为表提供服务的Kudu集群的Kudu主服务器列表. import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Cr

Kudu支持许多DML类型的操作,其中一些操作包含在Spark on Kudu集成 包括: INSERT - 将DataFrame的行插入Kudu表.请注意,虽然API完全支持INSERT,但不鼓励在Spark中使用它.使用INSERT是有风险的,因为Spark任务可能需要重新执行,这意味着可能要求再次插入已插入的行.这样做会导致失败,因为如果行已经存在,INSERT将不允许插入行(导致失败).相反,我们鼓励使用下面描述的INSERT_IGNORE. INSERT-IGNORE - 将DataF

使用maven导入kudu <dependency> <groupId>org.apache.kudu</groupId> <artifactId>kudu-client</artifactId> <version></version> </dependency> 使用java创建Kudu表 public class CreateTable { private static ColumnSchema newCo

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

通过读取文件转换成DataFrame数据写入到mysql中 package com.zy.sparksql import java.util.Properties import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types.{Integ

依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </dependency> scala代码 package com.zy.sparksql import org.apache.spark.SparkContext import

依次启动HDFS.mysql.hive.kudu.impala 登录impala的shell控制端: Impala-shell 1:使用该impala-shell命令启动Impala Shell .默认情况下,impala-shell 尝试连接到localhost端口21000 上的Impala守护程序.要连接到其他主机,请使用该-i <host:port>选项.要自动连接到特定的Impala数据库,请使用该-d <database>选项.例如,如果您的所有Kudu表都位于数据库中

spark连接mysql操作 数据库jdbc 连接封装 package test.com import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} /** * Created by sx on 2018/5/31. */ object JDBC_db { val url = "jdbc:mysql://ip:3306/db" val driver = "com.mysql.jdbc.Driver" val user

1.kudu介绍 1.1 背景介绍 在KUDU之前,大数据主要以两种方式存储: (1)静态数据: 以 HDFS 引擎作为存储引擎,适用于高吞吐量的离线大数据分析场景.这类存储的局限性是数据无法进行随机的读写. (2)动态数据: 以 HBase.Cassandra 作为存储引擎,适用于大数据随机读写场景.这类存储的局限性是批量读取吞吐量远不如 HDFS,不适用于批量数据分析的场景. 从上面分析可知,这两种数据在存储方式上完全不同,进而导致使用场景完全不同,但在真实的场景中,边界可能没有那么清晰,面

Kudu+Impala介绍 概述 Kudu和Impala均是Cloudera贡献给Apache基金会的顶级项目.Kudu作为底层存储,在支持高并发低延迟kv查询的同时,还保持良好的Scan性能,该特性使得其理论上能够同时兼顾OLTP类和OLAP类查询.Impala作为老牌的SQL解析引擎,其面对即席查询(Ad-Hoc Query)类请求的稳定性和速度在工业界得到过广泛的验证,Impala并没有自己的存储引擎,其负责解析SQL,并连接其底层的存储引擎.在发布之初Impala主要支持HDFS,Kud

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SparkSql作为Spark的结构化数据处理模块,提供了非常强大的API,让分析人员用一次,就会为之倾倒,为之着迷,为之至死不渝.在内部,SparkSQL使用额外结构信息来执行额外的优化.在外部,可以使用SQL和DataSet 的API与之交互.本文笔者将带你走进SparkSql的世界,领略SparkSql之诸多妙处. 一.DataSet和DataFrame 当使用编程语言对结构化数据进行操作时候,SparkSql中返回的数据类型是DataSet/DataFrame,因此开篇笔者就先对这两种数

Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. Hive SQL是转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!  SparkSession SparkSession是

Apache Kudu 支持Insert/Update/Delete 等写操作(Kudu 随机写效率也很高, 实测对一个窄表做全字段update, 其速度达到了Insert速度的88%, 而vertica的update效率比insert差很多), Kudu 表文件是列式数据格式(和Parquet格式类似), 所以Kudu是一个支持记录修改的分析型系统, Kudu+Impala组合起来就是一个很有竞争力的MPP架构. SQL on kudu 不同与SQL on hadoop, Hive 和其他 S