从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

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",    "

1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法.第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值:第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制.下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.type

package main.scala.com.web.zhangyong168.cn.spark.java; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apach

摘自:http://blog.csdn.net/mazhaojuan/article/details/8592015 通过js获取前台数据向一般处理程序传递Json数据,并解析Json数据,将前台传来的Json数据写入数据库表中  先看一下我要实现的功能界面:   这个界面的功能在图中已有展现,课程分配(教师教授哪门课程)在之前的页面中已做好.这个页面主要实现的是授课,即给老师教授的课程分配学生.此页面实现功能的步骤已在页面中有所体现,这里不再赘述,此篇文章主要介绍:我是如何通过js从前台获取数

  先看一下我要实现的功能界面:   这个界面的功能在图中已有展现,课程分配(教师教授哪门课程)在之前的页面中已做好.这个页面主要实现的是授课,即给老师教授的课程分配学生.此页面实现功能的步骤已在页面中有所体现,这里不再赘述,此篇文章主要介绍:我是如何通过js从前台获取数据,然后通过ajax技术向后台一般处理程序传递JSON,后台又是如何获取传来的JSON,并对JSON数据转换,然后将转换后的数据写入数据库的! 介绍这些步骤实现前,先说说自己的辛酸:絮叨辛酸,是因为为了实现这个功能,我真的用了很

如何写入JSON 需要第三方jar包,JSON包 //写入json数据 public static String sendJson() { JSONObject json = new JSONObject(); User user = new User("username", "address", "password", 18); json.put("user", user); return json.get("us

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

<--------------主函数-------------------> from pymongo import MongoClientfrom bson.objectid import ObjectIdfrom read_json import read def mongoclient(): client = MongoClient('127.0.0.1', 27017) db = client.test collection = db.test # collection.insert(

一.写入 写入csv和json, 可以使用csv这个包写, 我这里没有使用, 并且把写csv和json的写到一起了 具体的代码就不解释了 def write_file(file_name, items, file_type="json", mode="a+", csv_separ=",", is_close=True, is_count=True): """ file_name: file path or file

package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} /** * csv 文件数据写入hive */ object CsvToHive { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() val spark: SparkSes

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit

1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/

Spring MVC3返回JSON数据中文乱码问题解决 查了下网上的一些资料,感觉比较复杂,这里,我这几使用两种很简单的办法解决了中文乱码问题. Spring版本:3.2.2.RELEASE Jackson JSON版本:2.1.3 解决思路:Controller的方法中直接通过response向网络流写入String类型的json数据. 使用 Jackson 的 ObjectMapper 将Java对象转换为String类型的JSON数据. 为了避免中文乱码,需要设置字符编码格式,例如:UTF

{"name":"Michael", "age":25,"myScore":[{"score1":19,"score2":23},{"score1":58,"score2":50}]} {"name":"Andy", "age":30,"myScore":[{"

C#  结构体和List<T>类型数据转Json数据保存和读取 一.结构体转Json public struct FaceLibrary { public string face_name; public byte[] face_Feature; } //序列化结构体 facelibrary = new FaceLibrary(); facelibrary.face_name = "zhangsan"; facelibrary.face_Feature = new byte

如何:对 JSON 数据进行序列化和反序列化 2017/03/30 作者 JSON(JavaScript 对象符号)是一种高效的数据编码格式,可用于在客户端浏览器和支持 AJAX 的 Web 服务之间快速交换少量数据. 本主题演示如何使用 DataContractJsonSerializer 将 .NET 类型对象序列化为 JSON 编码数据,然后将 JSON 格式的数据反序列化回 .NET 类型的实例. 本示例使用数据协定来演示用户定义的 Person 类型的序列化和反序列化. 通常,当在通过

Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数据倾斜是指少数task被分配了

JSON是什么: JSON是轻量级的文本数据交换格式 JSON独立于语言和平台 JSON具有自我描述性,更容易理解 JSON语法: 数据在名称/值对中 数据由逗号分割 大括号表示对象 中括号表示数组 JSON使用: MainActivity.java package cn.lixyz.jsontest.activity; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import ja