概述:Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读,详细记录了SparkSQL对数据库的操作,通过java程序,在本地开发和运行.整体为,Spark建立数据库连接,读取数据,将DataFrame数据写入另一个数据库表中.附带完整项目源码(完整项目源码github). 1.首先在postgreSQL中创建一张测试表,并插入数据.(完整项目源码Github) 1.1. 在postgreSQL中的postgres用户下,创建 products CREATE TABLE pr

A表  基础信息表 B表 业务信息表 将a表中的基础数据 拼接到B表的后面, 应用场景是: B表很多数据,很繁乱,名字不一定全, A表也是比较多的行,B表乱:比如有8行有李晨的,却只有3行是范仲淹的,现在需要快速拼接: 方法一:不用函数,利用ctrl+Enter xls表格 ctrl+D 和ctrl+Enter区别 --快速填充相同数据,同时填充多个不同数据 - 海蓝steven - 博客园https://www.cnblogs.com/rogge7/p/8075115.html  --利用这博

场景: 有两个表,表可以是文本或Json数据,结构化后分别是Table1(A,B,C)和Table2(C.D.E),两个表通过C关联,要求求出D+E之和,并以(A.B.D+E)三列返回 解答: 思路:SparkSQL支持读取Json创建表,同时创建的表可以做联合查询,类似传统Sql语句进行关联查询和统计分析 代码: package study import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SparkSession

import java.sql.DriverManager import java.util.Properties import com.zhaopin.tools.{DateUtils, TextUtils} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by xiaoyan on 2018/5/21. */ object IhrDownloadPg

​ 本文主要介绍PostgreSQL数据库(后文简称PG)进程结构和内存结构,物理结构将在后续继续整理分享. ​ 上图描述了PG进程结构.内存结构和部分物理结构的内容.图中的内容包含了两个部分: PG启动时分配 应用访问时分配 PG启动时进程结构和内存结构 ​ PG是一用户一进程的Client/Server的应用程序.在PG启动时会启动若干个进程,其中包括主进程和辅助进程.在详细介绍之前,我们先来做一个测试,以下是操作记录: [postgres@CHENZX-DB01 ~]$ ps -ef|gr

当今时代,企业数据越发膨胀.数据是企业的价值,但数据处理也是一种技术挑战.在海量数据处理的场景,即使单机计算能力再强,也无法满足日益增长的数据处理需求.所以,分布式才是解决该类问题的根本解决方案.而在分布式领域,有两类典型产品,分别是分布式存储和分布式计算.用户只有将两者的特性充分利用,才可以真正发挥分布式架构的存储和计算能力. 本文介绍 SequoiaDB(分布式存储)和 Spark(分布式计算)两款产品的对接使用,以及在海量数据场景下如何提高统计分析性能. 01  SequoiaDB 与 S

一.搭建准备环境 在搭建Hive和SparkSql进行整合之前,首先需要搭建完成HDFS和Spark相关环境 这里使用Hive和Spark进行整合的目的主要是: 1.使用Hive对SparkSql中产生的表或者库的元数据进行管理(因为SparkSql没有提供相关的功能,官方提供的是和Hive的整合方案,官方之所以不在独立去开发一个元数据管理模块是为了防止重复造轮子),所以直接复用了Hive的元数据管理这一套内容 2.单独使用Hive的话速度太慢,所以在前期就打算切换到Spark作为计算引擎,然后

一.概述 从1.3版本开始Spark SQL不再是测试版本,之前使用的SchemaRDD重命名为DataFrame,统一了Java和ScalaAPI. SparkSQL是Spark框架中处理结构化数据的部分,提供了一种DataFrames的概念,同时允许在Spark中执行以SQL,HiveQL或Scala表示的关系型查询语句. 就易用性而言,对比传统的MapReduceAPI,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说,RDD

说明:spark版本:2.2.0 hive版本:1.2.1 需求: 有本地csv格式的一个文件,格式为${当天日期}visit.txt,例如20180707visit.txt,现在需要将其通过spark-sql程序实现将该文件读取并以parquet的格式通过外部表的形式保存到hive中,最终要实现通过传参的形式,将该日期区间内的csv文件批量加载进去,方式有两种: 1.之传入一个参数,说明只加载一天的数据进去 2.传入两个参数,批量加载这两个日期区间的每一天的数据 最终打成jar包,进行运行 步

在博文<数据库并发事务控制四:postgresql数据库的锁机制 > http://blog.csdn.net/beiigang/article/details/43302947 中后面提到: 常规锁机制可以参考pg的官方手册,章节和内容见下面 13.3. Explicit Locking http://www.postgresql.org/docs/9.4/static/explicit-locking.html 这节分为:表锁.行锁.页锁.死锁.Advisory锁(这个名字怎么翻译好???

需求:由于我们用的阿里云Hbase,按存储收费,现在需要把kafka的数据直接同步到自己搭建的hadoop集群上,(kafka和hadoop集群在同一个局域网),然后对接到hive表中去,表按每天做分区 一.首先查看kafka最小偏移量(offset) /usr/local/kafka/bin/kafka-run- -topic test --time - (--time -1为查看kafka最大偏移量) test:: test:: test:: 显示三个partition最小offset都为0

本文来自 网易云社区 . Join操作是数据库和大数据计算中的高级特性,大多数场景都需要进行复杂的Join操作,本文从原理层面介绍了SparkSQL支持的常见Join算法及其适用场景. Join背景介绍 Join是数据库查询永远绕不开的话题,传统查询SQL技术总体可以分为简单操作(过滤操作-where.排序操作-limit等),聚合操作-groupby以及Join操作等.其中Join操作是最复杂.代价最大的操作类型,也是OLAP场景中使用相对较多的操作.因此很有必要对其进行深入研究. 另外,从业

引言 Join是SQL语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余.更新容错等.而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作. 对于Spark来说有3中Join的实现,每种Join对应着不同的应用场景: Broadcast Hash Join : 适合一张较小的表和一张大表进行join Shuffle Hash Join :  适合一张小表和一张大表进行join,或者是两张小表之间的join Sort Merge Join : 适合两张较大的表之间进行

* SparkSQL基础 起源: 1.在三四年前,Hive可以说是SQL on Hadoop的唯一选择,负责将SQL编译成可扩展的MapReduce作业.鉴于Hive的性能以及与Spark的兼容,Shark项目由此而生. 2.Shark即Hive on Spark,本质上是通过Hive的HQL解析,把HQL翻译成Spark上的RDD操作,然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息,实际HDFS上的数据和文件,会由Shark获取并放到Spark上运算. 3.Shark的最大特性就是快和

前言 使用数据库一个高效的操作是连表查询,一条查询语句能够查询到多个表的数据.在sqlalchem架构下的数据库连表查询更是十分方便.那么如何连表查询?以及数据库外键对连表查询有没有帮助呢?本篇文章就这两个问题简单解释. 建表 俗话说巧妇难为无米之炊,连表查询肯定要有表,有数据库啊.那有没有数据库是你见了垂涎三尺的呢?中国文化博大精深,饮食文化更是璀璨的明珠.我们就以中国菜系为话题,讲一讲好吃的,顺便再说一说外键和连表查询. 鲁菜  山东菜系,而且在明清两代,宫廷御膳是以鲁菜为主,鲁菜味道浓厚,

目标 掌握sparksql操作jdbc数据源 掌握sparksql保存数据操作 掌握sparksql整合hive 要点 1. jdbc数据源 spark sql可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame,通过对DataFrame一系列的计算后,还可以将数据再写回关系型数据库中 1.1 通过sparksql加载mysql表中的数据 添加mysql连接驱动jar包 <dependency> <groupId>mysql</groupId> &l

问题: Caused by: java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.IndexOutOfBoundsException: Index: 0 at java.util.concurrent.FutureTask.report(FutureTask.java:122) at java.util.concurrent.FutureTask.get(FutureTask.java:192) at org.apache.hadoop.hive

1.表与表之间的关系及其举例 表之间的关系有4种:一对多.多对一.一对一.多对多. 举例: (1)用户和订单就是一对多 一个用户可以下多个订单 (2)订单和用户就是多对一 多个订单属于同一个用户 (3)人和身份证号就是一对一 一个人只能有一个身份证号 一个身份证号只能属于一个人 (4)老师和学生之间就是多对多 一个学生可以被多个老师教过 一个老师可以交多个学生 2.mybatis中的多表查询 示例:用户和账户 一个用户可以有多个账户 一个账户只能属于一个用户(多个账户也可以属于同一个用户) 步骤

这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli(关于SparkSQL和Hive的整合,见文章后面的参考阅读). 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler . 环境篇 hadoop-2.3.0-cdh5.0.0 apache-hive-0.13.1-bin spark-1.4.0-bin-hadoop2.3 hbase-0.96.1.1-cdh5.0.0 部署情况如下图:   测试集群,将Spark Worker部署在每台Dat

目标 SparkSQL 是什么 SparkSQL 如何使用 Table of Contents 1. SparkSQL 是什么 1.1. SparkSQL 的出现契机 1.2. SparkSQL 的适用场景 2. SparkSQL 初体验 2.3. RDD 版本的 WordCount 2.2. 命令式 API 的入门案例 2.2. SQL 版本 WordCount 3. [扩展] Catalyst 优化器 3.1. RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 3.2. Catalyst 4. D

转载自网易范欣欣http://hbasefly.com Join背景介绍 Join是数据库查询永远绕不开的话题,传统查询SQL技术总体可以分为简单操作(过滤操作-where.排序操作-limit等),聚合操作-groupBy等以及Join操作等.其中Join操作是其中最复杂.代价最大的操作类型,也是OLAP场景中使用相对较多的操作.因此很有必要聊聊这个话题. 另外,从业务层面来讲,用户在数仓建设的时候也会涉及Join使用的问题.通常情况下,数据仓库中的表一般会分为”低层次表”和“高层次表”. 所