Spark DataSource API 分析 1.么是Spark Datasource API Spark Datasource API是一套连接外部数据源和Spark引擎的框架 它主要是给Spark框架提供一种快速读取外界数据的能力,它可以方便地把不同的数据格式通过DataSource API注册成Spark的表,然后通过Spark SQL直接读取。它可以充分利用
正是因为 DataSource API V1 的这些缺点和不足,引入 DataSource API V2 势在必行。 3. Data Source API V2 Data Source API V2为了解决 Data Source V1 的一些问题,从 Apache Spark 2.3.0 版本开始,社区引入了 Data Source API V2,在保留原有的功能之外,还解决了 Data Source API V1 存在的一些问题,...
DataSource API v2中不应该出现理想化的分区/分桶概念,因为它们是只是数据跳过和预分区的技术。但是,这 2 个概念在 Spark 中已经广泛使用了,例如 DataFrameWriter.partitionBy 和像 ADD PARTITION 的DDL语法。为了保持一致性,我们需要添加分区/分桶到DataSource API v2 ,以便实现可以指定分区/分桶的读/写。 分桶...
sparkSession.sql(" CREATE TABLE IF NOT EXISTS dli_to_rds //创建的spark sql表名 USING JDBC OPTIONS //驱动类,表明连接的是jdbc数据源 ( 'url'='jdbc:mysql://to-rds-1174404209-cA37siB6.datasource.com:3306', 'driver'='com.mysql.jdbc.Driver' //上述是数据源的一些具体参数。 )") sparkSessi...
简介:Spark DataSource API 的提出使得各个数据源按规范实现适配,那么就可以高效的利用Spark 的计算能力。典型如Parquet,CarbonData,Postgrep(JDBC类的都OK)等实现。本文则介绍如何利用Spark DataSource 对标准Rest接口实现读取 引子 先说下这个需求的来源。通常在一个流式计算的主流程里,会用到很多映射数据,譬如某某对...
DataSource V1 API执行原理 自定义V1数据源 1 DataSource的V1与V2 最初Spark的底层数据模型只有RDD,后来演化除了DataFrame,随着SQL化的支撑越来越多的API转向SQL,整个spark的重心也逐步往SQL方向偏移。在2.3以前数据源相关的API一般叫做V1 API,它以RDD为基础,向上扩展schema信息,形成DataFrame。之后的版本则是另一...
利用Spark DataSource API 实现Rest数据源 Spark DataSource API 的提出使得各个数据源按规范实现适配,那么就可以高效的利用Spark 的计算能力。典型如Parquet,CarbonData,Postgrep(JDBC类的都OK)等实现。本文则介绍如何利用Spark DataSource 对标准Rest接口实现读取...
五年总结:过往记忆大数据原创精选,欢迎收藏转发。Data Source API 定义如何从存储系统进行读写的相关 API 接口,比如 Hadoop 的 InputFormat/OutputFormat,Hive 的 Serde 等。这些 API 非常适合用在 Spark 中使…
DataSourceProvider一般分为两类:继承FileFormat或RelationProvider接口. DataSource API扩展借鉴: https://github.com/apache/hbase-connectors/tree/master/spark https://github.com/IGNF/spark-iqmulus DataFrameReader.loadV1Source 创建DataSource对象,并调用resolveRelation方法返回BaseRelation对象,传入sparkSession.ba...
Spark在1.2.0版本首次发布了一个新的DataSourceAPI,这个API提供了非常灵活的方案,让Spark可以通过一个标准的接口访问各种外部数据源,目标是让Spark各个组件以非常方便的通过SparkSQL访问外部数据源。很显然,Spark的DataSourceAPI其采用的是方案二,那么它是如何解决其中那个的问题的呢?