Spark之使用SparkSql操作mysql和DataFrame的Scala实现

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Spark之使用SparkSql操作mysql和DataFrame的Scala实现

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…

【Spark篇】---SparkSQL初始和创建DataFrame的几种方式

一.前述 1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单的SQL语法检查,能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回作为RDD使用. 2.Spark on Hive和Hive on Spa…

Spark之使用SparkSql操作Hive的Scala程序实现

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…

Spark记录-SparkSQL远程操作MySQL和ORACLE

1.项目引入mysql和oracle驱动 2.将mysql和oracle驱动上传到hdfs 3.远程调试源代码如下: import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object jdbc { def main(args: Array[String]): Unit = { System.setProperty("hadoop.home.dir", "…

在spark中操作mysql数据 ---- spark学习之七

使用spark的 DataFrame 来操作mysql数据. DataFrame是比RDD更高一个级别的抽象,可以应用SQL语句进行操作,详细参考: https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 这里暂时使用spark-shell进行操作, 1.首先,必须要先下载一个mysql的jdbc的驱动可以从这里下载 2.然后呢,就好办了. #具体的启动spark-shell的方法(带上mysql的driver)$~/sp…

Spark操作MySQL，Hive并写入MySQL数据库

最近一个项目,需要操作近70亿数据进行统计分析.如果存入MySQL,很难读取如此大的数据,即使使用搜索引擎,也是非常慢.经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析. 为了后期方便开发人员开发,决定写了几个工具类,屏蔽对MySQL及Hive的操作代码,只需要关心业务代码的编写. 工具类如下: 一. Spark操作MySQL 1. 根据sql语句获取Spark DataFrame: /** * 从MySql数据库中获取DateFrame * * @param sp…