spark操作Kudu之读 - 使用DataFrame API】的更多相关文章

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…
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[…
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…
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…
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…
HBase经过七年发展,终于在今年2月底,发布了 1.0.0 版本.这个版本提供了一些让人激动的功能,并且,在不牺牲稳定性的前提下,引入了新的API.虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API,不过还是应该尽早地来熟悉下新版API.并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合,进行数据的写入与读取.鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少,故作此文. 本文将分两部分介绍,第一部分讲解使用 HBase 新版 API 进行 CRUD 基本操作:第二部分讲解如何将 Spark 内的…
于Spark它是一个计算框架,于Spark环境,不仅支持单个文件操作,HDFS档,同时也可以使用Spark对Hbase操作. 从企业的数据源HBase取出.这涉及阅读hbase数据,在本文中尽快为了尽可能地让我们可以实践和操作Hbase.Spark Shell 来进行Hbase操作. 一.环境: Haoop2.2.0 Hbase版本号0.96.2-hadoop2, r1581096 Spark1.0.0 本文如果环境已经搭建好,Spark环境搭建可见Spark Haoop集群搭建 Hadoop2…
spark对kudu表的创建 定义kudu的表需要分成5个步骤: 1:提供表名 2:提供schema 3:提供主键 4:定义重要选项:例如:定义分区的schema 5:调用create Table api import org.apache.kudu.client.CreateTableOptions import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.a…
创建DataFrame在Spark SQL中,开发者可以非常便捷地将各种内.外部的单机.分布式数据转换为DataFrame.以下Python示例代码充分体现了Spark SQL 1.3.0中DataFrame数据源的丰富多样和简单易用: # 从Hive中的users表构造DataFrame users = sqlContext.table("users") # 加载S3上的JSON文件 logs = sqlContext.load("s3n://path/to/data.js…
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" ->…