import org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode, Row, DataFrame} val df = spark.readStream.format("csv").schema(schema).option("header", true).load(sourceDir) val query = df.writeStream.outputMode("append").foreachBatch{ (batchDF: DataFrame, batchId: Long) => batchDF.write .forma...
root# |-- sensor: string (nullable = true)# |-- measure1: double (nullable = true)# |-- measure2: double (nullable = true)sensor_df.persist()# Write to HDFSsensor_df.write.format('parquet').mode('append').saveAsTable('sensor_data')# Create a summarization data framesensor_stats_...
# 存储转换后的数据df.write.parquet("") 1. 2. 在上述代码中,你需要将替换为你想要存储数据的路径。 4. 总结 通过本教程,你学会了如何实现 “Spark String SQL server varchar 转换”。首先,你需要连接 SQL server 数据库,然后读取数据表。接下来,你需要使用cast()方法将数据类型进行转换,最后,你可以选择存...
jdbcDF2.write() .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);//指定写入时创建表列数据类型jdbcDF.write() .option("createTableColumnTypes", "name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)") .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties); 3....
"databaseName"->"MyDatabase","user"->"username","password"->"***","dbTable"->"dbo.Clients","bulkCopyBatchSize"->"2500","bulkCopyTableLock"->"true","bulkCopyTimeout"->"600")) df.bulkCopyToSqlDB(bulkCopyConfig, bulkCopyMetadata)//df.bulkCopyToSqlDB(bulkCopyConfig) if no me...
3、df.write.format("csv").save("file:///E:/dataFile/result") 以上都简单的,最普遍的保存文件的方式,有时候是不能够满足我们的需求,上述的文件保存方式中,保存之后,文件名通常是part-00000的方式保存在result文件夹中,但是,我希望能够根据需求自己来定义这个文件名,并且指定的保存的文件夹必须事先不能存在,...
root# |-- sensor: string (nullable = true)# |-- measure1: double (nullable = true)# |-- measure2: double (nullable = true)sensor_df.persist()# Write to HDFSsensor_df.write.format('parquet').mode('append').saveAsTable('sensor_data')# Create a summarization data framesensor_stats_...
df.write.mode("append").json("/opt/module/data/output") 1. 1.3.3 Parquet Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。Parquet是一种能够有效存储嵌套数据的列式存储格式。 数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作,不需要使用format。修改配置项spark.sql.sources.default,可修改默认数据源格式。
personDF.createOrReplaceTempView("t_person")8.执行SQLspark.sql("select id,name from t_person where id > 3").show9.也可以通过SparkSession构建DataFrame val dataFrame=spark.read.text("hdfs://node01:8020/person.txt")dataFrame.show//注意:直接读取的文本文件没有完整schema信息dataFrame.printSchema ...
讲解SparkSQL的ThriftServer入口,为后面SQL并行提交Job做铺垫 讲解在非自适应与自适应情况下SQL的并行提交Job的机制 1 并行提交多个job 1.1 是否支持并行提交多个任务 代码语言:javascript 复制 df.write.partitionBy("type","interval").mode("append").parquet("s3://data") ...