Spark使用Java读取mysql数据和保存数据到mysql 一.pom.xml 二.spark代码 2.1 Java方式 2.2 Scala方式 三.写入数据到mysql中 四.DataFrameLoadTest 五.读取数据库中的数据写到 六.通过jdbc方式编程 七.spark:scala读取mysql的4种方法 八.读取csv数据插入到MySQL 部分博文原文信息 一.pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8&qu

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

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

spark 2.4.3 spark读取hive表,步骤: 1)hive-site.xml hive-site.xml放到$SPARK_HOME/conf下 2)enableHiveSupport SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate() 3) 测试代码 val sparkConf = new SparkConf().setAppName(getName) val sc = new SparkContext(sparkConf)

sparkStreaming: package hive import java.io.File import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSe

第一眼spark安装文件夹lib\spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar\org\apache\spark\sql下有没有hive文件夹,假设没有的话先下载支持hive版的spark. 安装mysql lsb_release -a  查看虚拟机版本号 http://dev.mysql.com/downloads/mysql#downloads  官网上下载对应版本号 下载三个 MySQL-server-5.6.20-1.el6.i686.rpm MySQL-cl

读取 package com.test; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.nio.ByteBuffer; import java.nio.channels.FileChannel; import java.text.MessageFormat; public class Test

package com.myjava; import java.io.*; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; /** * Created by 14061371 on 2017/5/12. */ public class FileUtils { //获取当前路径 /** 按字节读取 * * @param fileName */ public static void re

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

近期又有需求为:导入Oracle的表到hive库中: 关于spark读取Oracle到hive有以下两点需要说明: 1.数据量较小时,可以直接使用spark.read.jdbc(orclUrl,table_name,orclProperties)读取,效率应该没什么问题,能很快完成: 2.数据量较大时候,使用spark.read.jdbc(orclUrl,table_name,分区条件,orclProperties)方法,分区读取,该方法可根据分区条件同时多线程读取:原理为在读取Oracle的S

1.先上代码,存入mysql val spark = SparkSession.builder() .appName("jdbc") .getOrCreate() import spark.implicits._ val pathcsv = "/user/xxx/private/moviecsv" val csvdf = spark.read.format("csv") .option("sep", ","

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} /** * csv 文件数据写入hive */ object CsvToHive { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() val spark: SparkSes

Spark将DataFrame进行一些列处理后,需要将之写入mysql,下面是实现过程 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. //配置文件示例: [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.properties #mysql数据库配置 mysql.driver=com.mysql.jdbc.Driver mysql.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database1?useSSL=

前面我们一直操作的是,通过一个文件来读取数据,这个里面不涉及数据相关的只是,今天我们来介绍一下spark操作中存放与读取 1.首先我们先介绍的是把数据存放进入mysql中,今天介绍的这个例子是我们前两篇介绍的统计IP的次数的一篇内容,最后的返回值类型是List((String,Int))类型的,其内容是为: 此时,我们只需要在写一个与数据库相连接,把数据放入里面即可,这个方法为data2Mysql val data2MySQL = (iterator:Iterator[(String,Int)]

1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法.第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值:第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制.下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.type

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

假设这里出错的表为test表. 现象 Hive读取正常,不会报错,Spark读取就会出现: org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://testcluster/user/hive/warehouse/.... 在hive中执行desc formatted test;然后找到hdfs存储路径.然后hdfs dfs -ls <your table path>会发现,报错的路径确实

/** * 实现对Java配置文件Properties的读取.写入与更新操作 */ package test; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream;

一般通过使用流的方式进行读取 代码示例如下: package com.zznode.transmit.util; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.util.Properties; /** * 读取和写入properties文件 * @author mengzw *