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

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[

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

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

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

1. local模式 $SPARK_HOME/bin/spark-shell --master local import org.apache.log4j.{Level,Logger} // 导入java log4j的日志相关类 Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN) //设置日志级别 val data= sc.textFile("file:///home/workspace/software/spa

Spark操作算子本质-RDD的容错spark模式1.standalone master 资源调度 worker2.yarn resourcemanager 资源调度 nodemanager在一个集群中只能有一个资源调度,如果有两个资源调度的话,master和resourcemanager之间是不通信的,master分配某个资源,resourcemanager是不知道的一个application对应一个driver,driver是用来分配任务的 流程示意分布式文件系统(File system)加

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" ->

推荐阅读: 论主数据的重要性(正确理解元数据.数据元) CDC+ETL实现数据集成方案 Java实现impala操作kudu 实战kudu集成impala 对于impala而言,开发人员是可以通过JDBC连接impala的,有了JDBC,开发人员可以通过impala来间接操作 kudu: 引入maven相关依赖 <!--impala的jdbc操作--> <dependency> <groupId>com.cloudera</groupId> <arti

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

随着用户使用天数的增加,不管你的业务是扩大还是缩减了,为什么你的大数据中心架构保持线性增长的趋势?很明显需要一个稳定的基本架构来保障你的业务线.当你的客户处在休眠期,或者你的业务处在淡季,你增加的计算资源就处在浪费阶段:相对应地,当你的业务在旺季期,或者每周一每个人对上周的数据进行查询分析,有多少次你忒想拥有额外的计算资源. 根据需求水平动态分配资源 VS 固定的资源分配方式,似乎不太好实现.幸运的是,借助于现今强大的开源技术,可以很轻松的实现你所愿.在这篇文章中,我将给出一个解决例子,基于流式

业务场景: 现在项目中需要通过对spark对原始数据进行计算,然后将计算结果写入到mysql中,但是在写入的时候有个限制: 1.mysql中的目标表事先已经存在,并且当中存在主键,自增长的键id 2.在进行将dataFrame写入表的时候,id字段不允许手动写入,因为其实自增长的 要求: 1.写入数据库的时候,需要指定字段写入,也就是说,只指定部分字段写入 2.在写入数据库的时候,对于操作主键相同的记录要实现更新操作,非插入操作 分析: spark本身提供了对dataframe的写入数据库的操作

使用maven导入kudu <dependency> <groupId>org.apache.kudu</groupId> <artifactId>kudu-client</artifactId> <version></version> </dependency> 使用java创建Kudu表 public class CreateTable { private static ColumnSchema newCo

1. Aggregate Aggregate即聚合操作.直接上代码: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object AggregateTest { def main(args:Array[String]) = { // 设置运行环境 val conf = new SparkConf().setAppName("Aggregate Test").setMaster("spark://master:7077&qu

https://blog.csdn.net/u013514928/article/details/56680825 1. aggregate函数 将每个分区里面的元素进行聚合,然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作.这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致. seqOp操作会聚合各分区中的元素,然后combOp操作把所有分区的聚合结果再次聚合,两个操作的初始值都是zeroValue.   seqOp的操作是遍历分区中的所有元素(T)

1.ubuntu 装mysql 2.进入mysql: 3.mysql>create database hive (这个将来是存 你在Hive中建的数据库以及表的信息的(也就是元数据))mysql=>hive 这里不存具体数值 4.mysql> grant all on *.* to hive@localhost identified by 'hive' #将所有数据库的所有表的所有权限赋给hive用户,后面的hive是配置hive-site.xml中配置的连接密码 5.mysql>

一.sparkContext与sparkSession区别 任何Spark程序都是SparkContext开始的,SparkContext的初始化需要一个SparkConf对象,SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数,sparkContext只能在driver机器上面启动;SparkSession: SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合,SparkSession内部封装了sparkContext,所以计算实际上是由sparkContex