首先,创建一个SparkSession对象,它是与Spark SQL交互的入口点。 使用SparkSession对象的config方法来设置配置单元参数。例如,可以使用spark.sql.shuffle.partitions参数来设置shuffle操作的分区数。 示例代码:import org.apache.spark.sql.SparkSession 代码语言:txt 复制 val spark = SparkSession.builder() 代码...
可选:在OSS引用区域,单击添加OSS引用,添加SQL语句中需要引用的OSS,配置完成后单击保存。 可选:在数据库引用区域,单击添加数据库引用,添加SQL语句中需要引用的数据库。配置完成后单击保存。 如需添加多个目标数据库,单击数据库右侧的 。 在SQL区域,编写Spark SQL语句,并进行试运行。 编写Spark SQL语句,并单击保存。
底层通过分区等策略,实现对部分数据的mapFunc(自定义的Function算子)运算,实现增量数据计算,官方称相比updateStateByKey 有10倍性能提升 由于状态的存储都是在内存中,所以要借助spark的checkpoint特性,实现对spark计算上下文环境的备份,确保维护的state在服务器宕机或者服务升级、重启后,能够恢复之前的state,继续进行运算。
新建Spark SQL类型作业。 在页面左侧,在需要操作的文件夹上单击右键,选择新建作业。 在新建作业对话框中,输入作业名称和作业描述,从作业类型下拉列表中选择Spark SQL作业类型。 说明 Spark SQL提交作业的模式默认是Yarn-client模式。 此类型的作业,实际是通过以下方式提交的Spark SQL作业运行。 spark-sql [options]...
spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive,读取hive的表数据,然后在spark引擎中进行sql统计分析,从而,通过spark sql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践。配置步骤如下: 1、启动hive的元数据服务 hive可以通过服务的形式对外提供元数据读写操作,通过简单的配置即可 ...
Structured Streaming是构建在Spark SQL引擎上的流式数据处理引擎,使用Scala编写,具有容错功能。你可以像在使用静态RDD数据一样来编写你的流式计算过程。当流数据连续不断的产生时,Spark SQL将会增量的,持续不断的处理这些数据并将结果更新到结果集中。你可以使用DataSet/DataFrame API来展现数据流的aggregations, event-...
jdbc和连接池对于你这个场景来说，都足够，既然用spring管理了，建议还是使用连接池，另外，spring自身没有实现连接池，一般都是对第三方连接池的包装，常见的有C3P0，dbcp以及最近比较流行的boneCP等，这几个配置都差不多太多，以boneCP为例：<bean id="dataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCP...
Spark SQL是Apache Spark的一个模块,用于处理结构化数据。它提供了一种编程接口,可以使用Scala、Java、Python和R等语言进行数据处理和分析。 要使用Spark SQL Scala API检查配置单元表是否为外部表,可以按照以下步骤进行操作: 导入必要的Spark SQL库和类: 代码语言:txt 复制 import org.a...
配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 消除数据倾斜的效果。配置参数 登录FusionInsightManager系统,选择“集群 > 服务 > Spark2x >配置”,单击“全部配置”,搜索以下参数。 参数 说明 默认值 spark.sql.adaptive.enabled配置是否启用自适应执行功能。 注意 ...
如上配置项配置完成后,作业启动后不再进行compaction任务,只会定期生成compaction计划,Spark SQL作业可以通过“run compaction on”命令执行compaction计划。 说明: compaction计划一定需要Migration任务生成,然后交给Spark执行,否则会有Hudi Timeline的冲突,导致Spark compaction作业执行失败。 创建Spark SQL周期性Compaction任务...