今天主要来谈谈如何将Spark计算的结果写入到Mysql或者其他的关系型数据库里面.其实方式也很简单,代码如下: package scala import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection} import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object RDDtoMysql { case class Blog(name: String, count: Int) def

SparkStreaming直连方式读取kafka数据,使用MySQL保存偏移量 1. ScalikeJDBC 2.配置文件 3.导入依赖的jar包 4.源码测试 通过MySQL保存kafka的偏移量,完成直连方式读取数据 使用scalikeJDBC,访问数据库. 1. ScalikeJDBC ScalikeJDBC 是一款Scala 开发者使用的简洁 DB 访问类库,它是基于 SQL 的,使用者只需要关注 SQL 逻辑的编写,所有的数据库操作都交给 ScalikeJDBC.这个类库内置包含了J

最近要在 Spark job 中通过 Spark SQL 的方式读取 Elasticsearch 数据,踩了一些坑,总结于此. 环境说明 Spark job 的编写语言为 Scala,scala-library 的版本为 2.11.8. Spark 相关依赖包的版本为 2.3.2,如 spark-core.spark-sql. Elasticsearch 数据 schema { "settings": { "number_of_replicas": 1 }, &qu

Mapper读取HBase数据 package MapReduce; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.ma

1.KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,该日志存储在HDF

public class Main implements Serializable { /** * */ private static final long serialVersionUID = -8513279306224995844L; private static final String MYSQL_USERNAME = "demo"; private static final String MYSQL_PWD = "demo"; private stati

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述 在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

注意:将mysql的驱动包拷贝到spark/lib下,将hive-site.xml拷贝到项目resources下,远程调试不要使用主机名 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.io.FileNotFoundException im

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述 在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

Spark1.6.2 读取 HBase 1.2.3 //hbase-common-1.2.3.jar //hbase-protocol-1.2.3.jar //hbase-server-1.2.3.jar //htrace-core-3.1.0-incubating.jar //metrics-core-2.2.0.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("User") // 创建 spark context val sc = n

def main(args: Array[String]): Unit = { val hConf = HBaseConfiguration.create(); hConf.set("hbase.zookeeper.quorum","m6,m7,m8") val tableName = "t_person" hConf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tableName) val hAdmin = new HB

–master spark://10.8.2.100:7077 –jars /usr/local/spark-1.5.2/lib/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

8.Hadoop输入输出格式 除了 Spark 封装的格式之外,也可以与任何 Hadoop 支持的格式交互.Spark 支持新旧两套Hadoop 文件 API,提供了很大的灵活性. 要使用新版的 Hadoop API 读入一个文件,需要告诉 Spark 一些东西. newAPIHadoopFile接收一个路径以及三个类.第一个类是“格式”类,代表输入格式.相似的函数hadoopFile() 则用于使用旧的 API 实现的 Hadoop 输入格式.第二个类是键的类,最后一个类是值的类.如果需要设定

1 RDD编程实战案例一 数据样例 字段说明: 其中cid中1代表手机,2代表家具,3代表服装 1.1 计算订单分类成交金额 需求:在给定的订单数据,根据订单的分类ID进行聚合,然后管理订单分类名称,统计出某一天商品各个分类的成交金额,并保存至Mysql中 (1)法一,将json数据解析出来,直接使用 object IncomeKpi { private val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(IncomeKpi.getClass) def ma

这篇blog是介绍java中的poi技术读取Excel数据,然后保存到MySQL数据中. 你也可以在 : java的poi技术读取和导入Excel了解到写入Excel的方法信息 使用JXL技术可以在 :java的jxl技术导入Excel  项目结构: Excel中的测试数据: 数据库结构: 对应的SQL: CREATE TABLE `student_info` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `no` ) DEFAULT NULL, `name` ) DEFA

def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark.app.name", "spark demo") val sc = new SparkContext(conf); // 读取hdfs数据 val textFileRdd = sc.textFil

package com.tideway.readtxt; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public

innodb 的最小管理单位是页 innodb的最小申请单位是区,一个区 1M,内含64个页,每个页16K ,即 64*16K=1M, 考虑到硬盘局部性,每次读取4个区,即读4M的数据加载至内存 线性预读: innodb的读线程从disk读取4M数据后,如果这4个区中被连接访问的页的数据大于或等于innodb_read_ahead_threshold (默认为56)时,就会提前把后面4个区的数据 load 至内存 注意: InnoDb存储引擎这本书中说至少向硬盘申请4个区的数据, 但大多数文章说

这篇blog是介绍: 1. java中的poi技术读取Excel数据,然后保存到MySQL数据中. 2. jxl读写excel 你也可以在 : java的poi技术读取和导入Excel了解到写入Excel的方法信息 项目结构: Excel中的测试数据: 数据库结构: 对应的SQL: 1 CREATE TABLE `student_info` ( 2 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 3 `no` varchar(20) DEFAULT NULL, 4 `