spark 写jdbc 只有一个task

2024-10-23

Spark使用jdbc时的并行度

Spark SQL支持数据源使用JDBC从其他数据库读取数据. 与使用JdbcRDD相比,应优先使用此功能. 这是因为结果以DataFrame的形式返回,并且可以轻松地在Spark SQL中进行处理或与其他数据源合并. JDBC数据源也更易于从Java或Python使用,因为它不需要用户提供ClassTag. (请注意,这与Spark SQL JDBC服务器不同,后者允许其他应用程序使用Spark SQL运行查询). 首先,您需要在spark类路径上包含特定数据库的JDBC驱动程序. 例如,要从

spark之JDBC开发（实战）

一.概述 Spark Core.Spark-SQL与Spark-Streaming都是相同的,编写好之后打成jar包使用spark-submit命令提交到集群运行应用$SPARK_HOME/bin#./spark-submit --master spark://Master01:7077 --class MainClassFullName [--files $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml] JarNameFullPath [slices] 说明: --master

spark之JDBC开发（连接数据库测试）

spark之JDBC开发(连接数据库测试) 以下操作属于本地模式操作: 1.在Eclipse4.5中建立工程RDDToJDBC,并创建一个文件夹lib用于放置第三方驱动包 [hadoop@CloudDeskTop software]$ cd /project/RDDToJDBC/[hadoop@CloudDeskTop RDDToJDBC]$ mkdir -p lib[hadoop@CloudDeskTop RDDToJDBC]$ lsbin lib src 2.添加必要的环境 2.1.将MyS

spark job， stage ，task介绍。

1. spark 如何执行程序? 首先看下spark 的部署图: 节点类型有: 1. master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点. 2. worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信. dirvier:官方解释为: The process running the main() function of the application and creating the SparkContext.即理解为用户自己编写的应用

Spark源代码分析之六：Task调度（二）

话说在<Spark源代码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这种方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码例如以下: // Make fake resource offers on all executors // 在全部的executors上提供假的资源(抽象的资源.也就是资源的对象信息,我是这么理解的) private def makeOffers() { /

spark通过JDBC读取外部数据库，过滤数据

官网链接: http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#jdbc-to-other-databases http://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-jdbc.html 1. 过滤数据情景:使用spark通过JDBC的方式读取postgresql数据库中的表然后存储到hive表中供后面数据处理使用,但是只读取postgresql表中的某些字段,并且做一下

spark 笔记 12: Executor，task最后的归宿

spark的Executor是执行task的容器.和java的executor概念类似. ===================start executor runs task============================ ->CoarseGrainedExecutorBackend::receiveWithLogging --接收CoarseGrainedSchedulerBackend发来的消息 ->case LaunchTask(data) => 处理启动task的消息

手动写的第一个eChart代码

手动写的第一个eChart代码 ,第一感觉,杂乱无章 <!doctype html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>ECharts</title> </head> <body> <div id="main" class="" style="height:400px"&g

对 JDBC 做一个轻量封装，待完善。。。

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spark 写 hbase 数据库，遇到Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error)

今日在windows上用spark写hbase的函数 saveAsHadoopDataset 写hbase数据库的时候,遇到Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error) 错误,程序卡在那里不动了,百度后发现是我的windows上面hosts文件没有配置. 观察ambari的hosts显示然后我开始配置hosts ip1 a.hadoop2.com ip2 a.hadoop3.com ip3 a.hadoop4.com 配

.NET 中如果一个Task A正在await另一个Task B，那么Task A是什么状态

新建一个.NET Core控制台程序,输入如下代码: using System; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; class Program { static void Main(string[] args) { //使用Task.Run返回outer task,然后在Task.Run里面启动inner task,注意这里的Task.Run实际上是调用的public static Task Run(Func<Task>

Switch选择语句能否作用在String【字符串】上，也就是能否这么写：Switch(一个字符串变量)？

Switch选择语句能否作用在String[字符串]上,也就是能否这么写:Switch(一个字符串变量)? 解答:不可以,只能处理int,byte,short,char,(其实是只能处理int,其它三种是可以promotion到int型)不能处理Sring .

临远大神，你为啥要建立一个 TASK表。HumanTaskDTO

临远大神,你为啥要建立一个 TASK表.HumanTaskDTO HumanTask这张表的作用是什么. 为了实现理想中的任务中心.TaskCenter. 首先,工作流可能会完全不包含任何人工节点,全自动的执行下去. 其次,任务可能不依附工作流,独立创建,分配,完成.更甚:代办,协办,回退,撤销,会签,加减签. 从上面的场景分析可以看出,工作流和任务各有侧重,分开处理更靠谱.而且早已有了处理人工任务的国际标准Humantask,lemon的目标就是基于humantask实现任务中心,把任务和工作

C++->以读或写方式打开一个文件

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把iview中的table组件写成了一个公用组件，在另一个组件里去引用它的时候rander函数里的this指向不正确

在vue项目里使用iview制作后台管理系统时,由于有多个页面都需要用到table组件,所以就把table写到了一个公共组件里,在其他页面去引用它,但是这时会发现一个问题,就是render函数里的this指向不再指向vue实例了,因此我们就无法通过this去获取当前vue实例下的数据和事件并且去改变他们了. 公用组件tableList_xl 引用tableList_xl组件的当前组件当前rander函数里的this不指向vue实例解决方式在script里面定义了_this,然后在creat

一个 Task 不够，又来一个 ValueTask ，真的学懵了！

一:背景 1. 讲故事前几天在项目中用 MemoryStream 的时候意外发现 ReadAsync 方法多了一个返回 ValueTask 的重载,真是日了狗了,一个 Task 已经够学了,又来一个 ValueTask,晕,方法签名如下: public class MemoryStream : Stream { public override ValueTask<int> ReadAsync(Memory<byte> buffer, CancellationToken cance

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JDBC 学习笔记（十）—— 使用 JDBC 搭建一个简易的 ORM 框架

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