#所需安装包下载路径(1)mysqlrpm包路径：https://downloads.mysql.com/archives/community/connect路径：https://downloads.mysql.com/archives/c-j/(2)hivehttps://mirrors.huaweicloud.com/apache/hive/hive-3.1.3/(3)sparkhttps://mirrors.huaweicloud.com/apache/spark/spark-2.3.0/1.mysql安装部署1.1安装包下载 1.1.1所需下载的rpm包 1.1.2所需驱动包下载1.2
一、数据写出 （1）SparkSQL统一API写出DataFrame数据二、写出MySQL数据库一、数据写出 （1）SparkSQL统一API写出DataFrame数据 统一API写法： 常见源写出：#cording:utf8frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.typesimportStructType,IntegerType,StringTypeimportpyspark.sql.functionsasFif__name__=='__main__':spark=SparkS
读OSS数据创建一个table，并关联OSS目录路径CREATETABLEmy_tableUSINGparquetOPTIONS(path'oss://my_bucket/my_data_dir/dt=20230904',--关联OSS路径header'true',--如果Parquet文件包含列名的头部信息，则设置为'true'，否则设置为'false'inferSchema'true'--自动推断Parquet文件的模式);如果数据文件是Parquet格式的，可以自动推断出表的schema，很方便。这样就可以使用sql语句读取数据了。DESCmy_table;SELECT*FROMmy_t
1、java.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimitexceeded原因：数据量太大，内存不够解决方案：(1)增大spark.executor.memory的值，减小spark.executor.cores(2)减少输入数据量，将原来的数据量分几次任务完成，每次读取其中一部分2、ERRORAnerroroccurredwhiletryingtoconnecttotheJavaserver(127.0.0.1:57439)Connectionrefused原因：(1)节点上运行的container多，每个任务shufflewrite到磁盘的量大，导致磁盘满，节
报错：WARNProcfsMetricsGetter:Exceptionwhentryingtocomputepagesize,asaresultreportingofProcessTreemetricsisstopped解决方法：1.配置环境spark的解压路径下将其添加到环境变量：%SPARK_HOME%\bin;%SPARK_HOME%\sbin;%SPARK_HOME%\python;%SPARK_HOME%\python\lib\py4j-0.10.9-src.zip;%PYTHONPATH%2.把配置中spark.executor.processTreeMetrics改成false
需求 根据给定的轨迹编号在这一列后面生成随机颜色_16输入数据("吃饭","123"),("吃饭","宋江"),("郭靖","宋江"),("杨过","奥特曼"),("周芷若","张无忌"),("石破天","谢逊"),("赵敏","张三丰"),("小龙女","杨过"),("黄蓉","郭靖"),("洪七公","欧阳锋")Spark代码packagetestimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.functions._importscala.util.hashing.MurmurHash3obj
最近需要处理Clickhouse里面的数据，经过上网查找总结一下spark读写Clickhouse的工具类已经遇到的问题点。具体Clickhouse的讲解本篇不做讲解，后面专门讲解这个。一、clickhouse代码操作话不多说直接看代码1.引入依赖： ru.yandex.clickhouse clickhouse-jdbc 0.2.40.2.4 这个版本用的比较多一点2.spark对象创建 valspark=SparkSession.builder().appName("testclickHouse").master("local").getOrCreate()3.spark读取clickho
一、Spark介绍1、什么是SparkApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark是Scala编写，方便快速编程。2、总体技术栈讲解3、Spark与MapReduce的区别都是分布式计算框架
一、爬虫爬取的招聘网站数据二、在MySQL中创建空表SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0;--------------------------------Tablestructureforjd_jobs------------------------------DROPTABLEIFEXISTS`jd_jobs`;CREATETABLE`jd_jobs`(`job_name`text,`job_date`text,`minSale`text,`maxSale`text,`job_city`text,`job_area`text,`company_nature`text,`compan
SparkSQL日期时间转换指南在SparkSQL中，日期时间的处理是非常重要的。本文将介绍如何在SparkSQL中进行日期时间转换操作，并提供相应的源代码示例。将字符串转换为日期时间在SparkSQL中，可以使用to_date和to_timestamp函数将字符串转换为日期和时间戳类型。importorg.apache.spark.sql.functions._valdf=spark.createDataFrame(Seq(("2021-09-0110:30:00"),
