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…

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78471952 项目应用需要利用Spark读取mysql数据进行数据分析,然后将分析结果保存到mysql中. 开发环境: java:1.8 IDEA spark:1.6.2 一.读取mysql数据 1.创建一个mysql数据库 user_test表结构如下: create table user_test ( id int(11) default null comment "id&quo…

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…

我在使用C#(VS2008)读取MySql数据库(5.1版本)时,返回的DataTable数据中arrivalDate字段数据显示为System.Array[]形式(程序中没有对返回的数据进行任何加工),数据读取时,是使用ADO.Net调用MySql.Data.dll类库(类库版本是5.2.3.0,该类库应该是mysql官方提供的)然后检查Sql语句是否有问题,如下图中的sql 该sql语句在Mysql数据中执行没有问题,本身项目内部没有对数据进行任何加工,那么错误就是可以定位在MySql.Da…

一.首先按添加网页的步骤添加网页,我的网页名为table.html, app名为web table.html放到相应目录下, froms文件提前写好 修改views.py ? 1 2 3 4 5 6 from django.shortcuts import render from web import forms   def table(request):     table_form=forms.SignupForm()     return render(request,'table.htm…

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…

首先我们使用新的API方法连接mysql加载数据 创建DF import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.sql.{SaveMode, DataFrame} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import org.apache.spark.sql.hive.HiveC…

Spark1.6.2 读取 HBase 1.2.3 //hbase-common-1.2.3.jar //hbase-protocol-1.2.3.jar //hbase-server-1.2.3.jar //htrace-core-3.1.0-incubating.jar //metrics-core-2.2.0.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("User") // 创建 spark context val sc = n…

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…

最终的解决办法直接看 4 我的思路: 我用的都是utf-8编码,电脑系统win7, MySQL-Front进行数据库的可视化. 1.我用的是RStudio,先去设置R的默认编码: Tools→Global Options...→Code→Saving→如下 虽然设置了R的默认编码,但是问题仍然存在. 2.用dbSendQuery(con, "SET NAMES utf8"),  依旧是乱码 library("RMySQL"); con<-dbConnect(M…