Spark学习实例(Python):加载数据源LoadDataSource 我们在使用Spark的时候主要是用来快速处理大批量的数据,那么实际开发和生产中会有哪些数据来源呢,我归类总结有: text csv json parquet jdbc hive kafka elasticsearch 接下来所有的测试是基于spark local模式,因为local模式便于测试不依赖spark
通过键盘快捷键Win+R打开运行对话框,输入cmd,单击确定。在命令运行界面输入python --version,若返回的结果符合预期,则Python配置成功。 预期结果示例 Python 3.10.6 配置Maven环境变量。 获取Maven包解压后的路径。 编辑Maven环境变量信息。 新增MAVEN_HOME系统变量,变量值中输入Maven包解压后的路径。
load("/data/flight-data/csv/2010-summary.csv") .take(5) 写入csv文件: 与读一样,写也有非常多的option,下面是一个代码示例: # in Python csvFile.write.format("csv").mode("overwrite").option("sep", "\t")\ .save("/tmp/my-tsv-file.tsv") 当你ls到目标目录时,你可以发现一个my-tsv-...
其实我们可以看 spark 自带的样例, 路径为 /usr/lib/spark/examples/src/main/python/sql 【编码时,sparkSession 需要声明 spark jars 的驱动路径,代码调用 APIJDBC To Other Databases】 我从datasource.py 中找到了基本的读写方法,其他自己可以看看 defjdbc_dataset_example(spark):#$example on:jdbc_dataset$#...
DataLineage+setSource()+setTarget()+getLineageInfo()Source+dataSourcePropsTarget+dataOutputProps 结尾 在这篇文章中,我们介绍了如何使用Python和PySpark来解析SparkSQL的血缘关系。通过对Spark SQL逻辑计划的提取和解析,能够明确数据的来源及其去向,帮助用户理解和管理数据流。在实际应用中,我们可以扩展和优化此过程,...
Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询。Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据...
1. 由于其输入参数包括 DataFrame / SQLContext,因此 DataSource API 兼容性取决于这些上层的 API。 2. 物理存储信息(例如,划分和排序)不会从数据源传播,并且因此,Spark 的优化器无法利用。 3. 可扩展性不好,并且算子的下推能力受限。 4. 缺少高性能的列式读取接口。
Python frompyspark.sqlimportSQLContextsc=# existing SparkContextsql_context=SQLContext(sc)# Read data from a tabledf=sql_context.read\ .format("com.databricks.spark.redshift") \ .option("url","jdbc:redshift://redshifthost:5439/database?user=username&password=pass") \ .option("dbtable","...
将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 创建Spark作业完成后,在控制台单击右上角“执行”提交作业,页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功,可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。 说明: 创建Spark作业时选择的“所属队列”为...
大数据Spark External DataSource 1 数据源与格式 在SparkSQL模块,提供一套完成API接口,用于方便读写外部数据源的的数据(从Spark 1.4版本提供),框架本身内置外部数据源: 在Spark 2.4版本中添加支持Image Source(图像数据源)和Avro Source。 数据分析处理中,数据可以分为结构化数据、非结构化数据及半结构化数据。