数据写入MySQL 除了读取数据,SparkSQL还支持将处理后的数据写回到MySQL。以下是将数据写入MySQL的示例: # 伪造一些数据new_user_data=[(4,'David',28),(5,'Eva',23)]new_user_df=spark.createDataFrame(new_user_data,["id","name","age"])# 将数据写入MySQLnew_user_df.write \.format("jdbc")\.o...
--conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' \ --conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension' 1. 2. 3. 4. 5. 设置表名,基本路径和数据生成器(不需要单独的建表。如果表不存在,第一批写表将创建该表): import o...
mysqlSqlBuilder.deleteCharAt(mysqlSqlBuilder.length -2)//去除最后的回车和,mysqlSqlBuilder.append(") ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4") System.out.println(mysqlSqlBuilder.toString) Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")varcon = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://"+ database.host +...
代码如下 import java.util.Propertiesimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode,SparkSession}object sparkSqlMysql {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建sparkSession对象val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("sparkSqlMysql").master(...
一、实验目的 (1)通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法; (2)熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法; (3)熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据。 二、实验平台 操作系统: Ubuntu16.04 Spark 版本:2.1.0 数据库:MySQL 三、实
Spark SQL 是 Apache Spark 的一个模块,它允许开发人员使用 SQL 或者 DataFrame API 来处理结构化和半结构化数据。Spark SQL 提供了一个统一的接口来处理不同来源的数据,包括 Hive 表、Parquet 文件、JSON 和其他数据源。 MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统(RDBMS),它使用 SQL 语言来管理数据。 相关优势...
Spark SQL 是 Apache Spark 的一个模块,它允许开发人员使用 SQL 或者 DataFrame API 来处理数据。Spark SQL 提供了与多种数据源交互的能力,包括关系型数据库如 MySQL。 MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统(RDBMS),它使用 SQL 语言来管理数据。 相关优势 性能:Spark SQL 利用 Spark 的分布式计算能力,可以高...
一、Spark SQL和Oracle、MySQL有什么区别 SQL,在这里我理解成SQL Server。三者是目前市场占有率较高(依安装量而非收入)的关系数据库,而且很有代表性。排行第四的DB2(属IBM公司),与Oracle的定位和架构非常相似,就不赘述了。 如果要说明三者的区别,首先就要从历史入手。
✅数据库常用:MySQL, Hive SQL, Spark SQL ✅大数据处理常用:Pyspark, Pandas ⚪ 图像处理常用:OpenCV, matplotlib ⚪ 机器学习常用:SciPy, Sklearn ⚪ 深度学习常用:Pytorch, numpy ⚪ 常用数据结构语法糖:itertools, collections ⚪ 常用命令: Shell, Git, Vim ...
3.1 Spark SQL操作Hive数据库 3.1.1 创建DataFrames 3.1.2 以编程方式运行SQL查询 3.2 Spark SQL操作MySQL数据库 参考: 一.Spark SQL的概述 1.1 Spark SQL 来源 Hive是目前大数据领域,事实上的数据仓库标准。 Hive与RDBMS的SQL模型比较类似,容易掌握。 Hive的主要缺陷在于它的底层是基于MapReduce的,执行比较慢。