步骤4:编写Spark SQL代码 以下代码实现了连接MySQL数据库并查询employees表的数据。 importorg.apache.spark.sql.SparkSession// 创建SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("MySQL Integration Example").config("spark.master","local").getOrCreate()// JDBC连接参数valjdbcUrl="jdbc:mysql://localh...
spark.sql("select fare, begin_lon, begin_lat, ts from hudi_trips_snapshot where fare > 20.0").show() 1. spark.sql("select _hoodie_commit_time, _hoodie_record_key, _hoodie_partition_path, rider, driver, fare from hudi_trips_snapshot").show() 1. 3.3. 时间旅行查询 Hudi从0.9.0开...
result.show()//将查询出的结果保存到mysql表之中result.write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://192.168.126.111:3306/spark","result",properties) 一个重要的参数: 参数: spark.sql.shuffle.partitions指定sql执行时,解析成sparkjob的分区数。 spark-sql将hive中的数据加载成为Dataframe 通过配置让spark...
./bin/spark-shell --jars /export/server/spark/mysql-connector-java-5.1.46/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar --driver-class-path /export/server/spark/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar scala>import java.util.Properties import java.util.Properties scala>import org.apache.spark.sql.{SQLCont...
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。
mysqlDF.show()spark.stop()}} 三、Spark SQL读写Hive 下面的示例程序连接Hive,并读写Hive下的表 主要步骤如下 1:在pom.xml中添加Hive依赖包 2:连接Hive 3:新建表 4:向Hive表写入数据,新scala类sparksqlToHIVE,主要功能是读取D盘下的people.txt文件,使用编程方式操作DataFrame,然后插入到HIVE的表中。
SQL 的访问和命令式 API 的使用，这是一个划时代的进步。在 Dataset 中可以轻易的做到使用 SQL 查询...
利用表索引查询提高查询效率 自定义sql条件使分区数据更加均匀,方便后面的并行计算 分区并发读取可以通过控制并发控制对mysql的查询压力 可以读取大数据量的mysql表 spark jdbc 读取msyql表还有直接读取(无法读取大数据量表),指定字段分区读取(分区不够均匀)等方式,通过项目实践总结,以上的分区读取方式是我们目前认为对mysql...
*/defmethod1(spark:SparkSession):Unit={valurl="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?user=root&password=root"valprop=newProperties()valdf=spark.read.jdbc(url,"t_score",prop)println(df.count())println(df.rdd.partitions.size)df.createOrReplaceTempView("t_score")importspark.sqlsql("select * fr...