package cn.itcast.sql import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession} object UDFDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCre...
当然,有很多办法可以加速这一过程,比如载入不同的MySQL实例、首先载入内存表格再集合成InnoDB等。 不过最简单的办法是使用Apache Spark和Python脚本(pyspark)。Pyspark可以读出原始的压缩txt文件,用SQL进行查询,使用筛选、类似urldecode函数等,按日期分组,然后将结果集保存到MySQL中。 下面是执行操作的Python脚本: 在脚本中...
SQL Server :数据架构基本是纵向划分,分为:Protocol Layer(协议层), Relational Engine(关系引擎), Storage Engine(存储引擎), SQLOS。SQL执行过程就是逐层解析的过程,其中Relational Engine中的优化器,是基于成本的(CBO),其工作过程跟Oracle是非常相似的。在成本之上也是支持很丰富的HINT,包括:连接提示、查询提示、...
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 +...
个sparksql SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); //sparksql连接mysql /* * 方法1:分别将两张表中的数据加载为DataFrame * */ /*Map<String,String> options = new HashMap<String,String>(); options.put("url","jdbc:mysql://localhost:3306/tset"); options.put("driver","com.mysql....
MySQL、Hive SQL和Spark SQL是用于处理和查询数据的不同技术和工具。它们具有一些语法和功能上的区别，...
总之，MySQL、Hive SQL 和 Spark SQL 都是 SQL 方言，它们的设计目的和语法有所不同，主要用于不同的...
Spark SQL 是 Apache Spark 的一个组件,它允许开发人员使用 SQL 查询数据,并且可以将查询结果写入不同的数据源,包括 MySQL。Spark SQL 提供了 DataFrame API 和 Dataset API,这些 API 可以方便地与 SQL 交互。 MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统(RDBMS),它广泛用于存储和管理结构化数据。
目前spark sql 主要应用在structure streaming、etl 和 machine learning 的场景上, 它能对结构化的数据进行存储和操作,结构化的数据可以来自HIve、JSON、Parquet、JDBC/ODBC等数据源。由于部门对数据的准确性,一致性和维护等等要求等业务特点,我们选择mysql使用jdbc的方式作为我们的数据源,spark 集群用yarn做为资源管理...