Spark 1.6.2 dataframe 如何插入到 Hive 表 [问题点数:50分]

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SparkSQL创建RDD:读取Hive中的数据加载成DataFrame【Java,Scala纯代码】
HiveContext是SQLContext的子类,连接Hive建议使用HiveContext。 由于本地没有Hive环境,要提交到集群运行,提交命令 Spark On Hive的配置 在Spark客户端配置Hive On Spark 在Spark客户端安装包下<em>spark</em>-1.6.0/conf中创建文件<em>hive</em>-site.xml: 配置<em>hive</em>的metastore路径 &amp;lt;config...
spark中将数据插入HIVE表
在<em>spark</em>中将数据<em>插入</em>HIVE表用<em>spark</em>导入到HIVE中效率较高    1    创建数据集的<em>spark</em> D啊他Frames:                        TmpDF=<em>spark</em>.createDataFrame(RDD,schema)                        这里schema是由StructFied函数定义的     2    将数据集的DataFra...
SparkSQL写数据到Hive的动态分区表
object HiveTableHelper extends Logging { def <em>hive</em>TableInit(sc: SparkContext): HiveContext = { val sqlContext = new HiveContext(sc) sqlContext } def writePartitionTable(HCtx: HiveContext, in
Spark:DataFrame保存为parquet文件和永久表
DataFrame和parquet文件 以下<em>spark</em>表示SparkSession对象 df表示DataFrame对象 从parquet文件加载DataFrame: val df = <em>spark</em>.read.parquet(&amp;quot;input_file_path.parquet&amp;quot;) 还可以直接在文件上运行 SQL 查询来加载 DataFrame : val df = <em>spark</em>.sql(&amp;quot;SELECT ...
如何解决sparkhive慢的问题
在使用<em>spark</em>写<em>hive</em>过程中,发现最耗时的部分是将产生的结果写入<em>hive</em>,举个例子,对3g*1G表的join来讲,将结果使用以下方式直接写入<em>hive</em>表需要超过半小时的时间: <em>dataframe</em>.registerTempTable("result") sql(s"""INSERT OVERWRITE Table $outputTable PARTITION (dt ='$output
SparkSql中DataFrame与json、csv、mysql、hive数据的互操作
SparkSql中DataFrame与json、csv、mysql、<em>hive</em>数据的互操作 1.RDD转换成DataFrame 1.1 RDD to DataFrame RDD转成DataFrame有2种方式,一种是通过隐式转换,一种是通过SparkSession来进行创建。 1.1.1 RDD隐式转换成DataFrame(推荐) object RDDToDF { def ma...
spark df插入hive表后小文件数量多,如何合并?
原文地址:https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/7113936.html  在做<em>spark</em>开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的<em>hive</em>库目录下的文件个数超出了最大限制问题。 一般情况下通过<em>hive</em>的参数设置:   val conf = new SparkConf().setAppName(&quot;MySparkJob&quot;) //.setMas...
利用Spark将DataFrame、Hive数据写入Oracle
本篇博文的主要内容: 1、分析Spark读写Oracle方法 2、DataFrame数据写入Oracle 3、Hive数据写入Oracle DataFrame是在Spark1.3.0中推出的新的api,它借鉴了R语言DataFrame的一些优点,这让<em>spark</em>具备了处理大规模结构化数据的能力。作为Spark初学者,在通过学习使用Spark读写RDBMS数据的过程中,遇到了一系统的问
spark中DataFrame读取hive之UDF函数去掉空行
import org.apache.<em>spark</em>.sql.SparkSessionval <em>spark</em> = SparkSession.builder().master(&quot;<em>spark</em>://192.168.0.0:7077&quot;).enableHiveSupport().getOrCreate()val sc = <em>spark</em>.<em>spark</em>Contextval sqlContext = <em>spark</em>.sqlCon...
将DataFrame数据如何写入到Hive表中
1.将DataFrame数据<em>如何</em>写入到Hive表中?2.通过那个API实现创建<em>spark</em>临时表?3.<em>如何</em>将DataFrame数据写入<em>hive</em>指定数据表的分区中?从<em>spark</em>1.2 到<em>spark</em>1.3,<em>spark</em> 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<em>hive</em>中时,默...
spark中将数据插入hive、parquet表中及用户定义函数
在<em>spark</em>中将数据<em>插入</em>到<em>hive</em>表      步骤:            1. 创建数据集的<em>spark</em>dataFrame                这里使用的是TmpDF = <em>spark</em>.createDataFrame(RDD, schema)这种方法创建的            2. 将数据集的dataFrame格式映射到临时表                使用createOrRepl...
创建dataframe的几种方式——读取Hive中的数据加载成DataFrame
读取Hive中的数据加载成DataFrame HiveContext是SQLContext的子类,连接Hive建议使用HiveContext。 由于本地没有Hive环境,要提交到集群运行,提交命令: ./<em>spark</em>-submit --master <em>spark</em>://node1:7077,node2:7077 --executor-cores 1 --executor-memory 2G ...
python处理数据,存进hive
首先,公司的小组长给了我一个任务,把一个txt的文件中的部分内容,存进一个在<em>hive</em>中已有的表的相同结构的表中。所以我的流程主要有三个,首先,把数据处理成和<em>hive</em>中表相同结构的数据,然后仿照已有的<em>hive</em>中表的结构再创建一张新的数据表,最后把本地的txt文件上传到<em>hive</em>中新建的数据表中。 1:已有的数据表的结构和在<em>hive</em>表中的结构完全对不上,下面的图是原来<em>hive</em>中表的结构和小组长给我的t
spark 从HIVE读数据导入hbase中发生空指针(java.lang.NullPointerException)问题的解决
陆续好多人会问,在写入Hbase的时候总是会出现空指针的问题,而检查程序,看起来一点也没有错。 如报的错误大致如下: Error: application failed with exception java.lang.RuntimeException: java.lang.NullPointerException     at org.apache.hadoop.hbase.cl
Spark通过修改DataFrame的schema给表字段添加注释
我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/08/20/<em>spark</em>DfAddComments/ 1、需求背景 通过Spark将关系型数据库(以Oracle为例)的表同步的Hive表,要求用Spark建表,有字段注释的也要加上注释。Spark建表,有两种方法: * 用Spark Sql,在程序里组建表语句,然后用Spark.sql(“建表语句”)建表,这种方法麻烦的地方...
使用Spark SQL的临时表解决一个小问题
最近在使用<em>spark</em>处理一个业务场景时,遇到一个小问题,我在scala代码里,使用<em>spark</em> sql访问<em>hive</em>的表,然后根据一批id把需要的数据过滤出来,本来是非常简单的需求直接使用下面的伪SQL即可: select * from table where id in (id1,id2,id3,id4,idn) 但现在遇到的问题是id条件比较多,大概有几万个,这样量级的in是肯定会出错的
Spark:用saveAsTable保存为hive默认纯文本文件
<em>spark</em>中Dataset的的saveAsTable方法可以把数据持久化到<em>hive</em>中,其默认是用parquet格式保存数据文件的,若是想让其保存为其他格式,可以用format方法配置。 如若想保存的数据文件格式为<em>hive</em>默认的纯文本文件: df.write.mode(SaveMode.Append).format(&amp;quot;<em>hive</em>&amp;quot;).saveAsTable(&amp;quot;test&amp;quot;) format支持的格式有:...
大数据利用hive on spark程序操作hive
<em>hive</em> on <em>spark</em> 作者:小涛 Hive是数据创库,他是处理有结构化的数据,当数据没有结构化时<em>hive</em>就无法导入数据,而它也是远行在mr程序之上的基于磁盘计算,然而我们今天来让<em>hive</em>远行在<em>spark</em>上,基于内存计算,在基于内存来让<em>hive</em>远行在内存上这样就比以前的快个几十倍,现在...
sparkhive表填加自增字段和UUID
直接操作表的时候用自增这个方式会报错 因为<em>spark</em> over里必须有字段  在<em>hive</em>中使用     直接用SQL : create table table2Name as select row_number() over () as row_id,* from table1Name UUID主键:也可以操作表 也可以操作RDD 可以同时 这种在增加UUID之后必须cache 他会一直到触发a...
Spark DataFrame sql使用记录(持续更新)
以前用sql操作DataFrame时,大都在代码上注释。注释太多会乱,并且时间久了后就算看注释,也没多大“兴趣”。这里记录每一次新遇见的需求,以及代码。 Spark-shell中使用 2018/4/12 - export SPARK_MAJOR_VERSION=2【ambari中装有两个版本的<em>spark</em>】 - import org.apache.<em>spark</em>.sql.SparkSessi...
Spark Dataframe 的创建方法与存储
  创建方法 一、通过 toDF()函数创建 // sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.<em>spark</em>.sql.SQLContext(sc) // this is used to implicitly convert an RDD or Seq to a DataFrame. cannot be ...
spark用scala读取hive表数据
<em>spark</em>1.6写法:     val conf = new SparkConf()      val sc = new SparkContext(conf)     val <em>hive</em>Context = new HiveContext(sc)     // 指定<em>hive</em>中使用的数据库;     <em>hive</em>Context.sql(&quot;use abc_<em>hive</em>_db&quot;)     //执行<em>hive</em>查询 ...
通过spark sql创建HIVE的分区表
今天需要通过导入文本中的数据到HIVE数据库,而且因为预设该表的数据会比较大,所以采用分区表的设计方案。将表按地区和日期分区。在这个过程出现过一些BUG,记录以便后期查看。 <em>spark</em>.sql(&quot;use oracledb&quot;) <em>spark</em>.sql(&quot;CREATE TABLE IF NOT EXISTS &quot; + tablename + &quot; (OBUID STRING, BUS_ID STRING,R...
MongoDB on SparkSql的读取和写入操作(Scala版本)
MongoDB on SparkSql的读取和写入操作(Scala版本) 1.1 添加依赖 需要添加一下依赖: &amp;lt;!-- <em>spark</em> 连接 mongo的连接器 --&amp;gt; &amp;lt;dependency&amp;gt; &amp;lt;groupId&amp;gt;org.mongodb.<em>spark</em>&amp;lt;/groupId&amp;gt; &amp;lt;artifactId&amp;gt;mongo-<em>spark</em>-conn...
通过Spark结合使用Hive和ORC存储格式
在这篇博客中,我们将一起分析通过Spark访问Hive的数据,主要分享以下几点内容:1.      <em>如何</em>通过Spark Shell交互式访问Spark2.      <em>如何</em>读取HDFS文件和创建一个RDD3.      <em>如何</em>通过Spark API交互式地分析数据集4.      <em>如何</em>创建Hive的ORC格式的表5.      <em>如何</em>使用Spark SQL查询Hive表6.      <em>如何</em>以ORC格式存
将java RDD结果写入Hive表中
情况一:只需<em>插入</em>一列 JavaRDD titleParticiple = ....; /**  * 将分词结果保存到Hive表,供数据探查使用  * */    HiveContext <em>hive</em>Ctx = new HiveContext(jsc);    SQLContext sqlCtx = new SQLContext(jsc); /**    
Spark实现HIVE统计结果导入到HBase操作
由于HIVE更新的机制极其不适应SPARK环境,于是利用HBase来执行HIVE中某些统计结果的更新。首先要做的是实现Spark + Hive访问,得到RDD,再将这个RDD导入到HBase中操作。 然而网上关于这一块目前资料还真很少。但是其原理总体上来说是非常简单的。 步骤主要是两步: (1)开启<em>hive</em>连接器,实现<em>spark</em> + <em>hive</em>的访问,得到<em>dataframe</em>对象。
RDD转换为DataFrame的两种方式及spark sql的简单实例
参考 http://zhao-rock.iteye.com/blog/2328161 package <em>spark</em>_sql import util.HDFSHelper import java.io.{File, PrintWriter} import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.fs.FileSy
spark导入数据到hive成功但无法查看
我遇到的问题是<em>spark</em>可以导入到<em>hive</em>里面,并且用select count(*) from tablename,describe extended tablename等语句都可以,就是不能查看具体数据,原因是<em>spark</em>导入的时候,将oracle的number类型转换成了decimal类型,进行一下字段类型转换就好了,代码详见:https://blog.csdn.net/XueEaten/art...
Spark SQL操作Hive数据库
本次例子通过scala编程实现Spark SQL操作Hive数据库! Hadoop集群搭建:[url]http://kevin12.iteye.com/blog/2273532[/url] Spark集群搭建:[url]http://kevin12.iteye.com/blog/2273532[/url] [b]数据准备[/b] 在/usr/local/<em>spark</em>Apps/SparkS...
spark sql 将数据导入到redis 里面
#coding=utf-8 from __future__ import print_function from py<em>spark</em>.sql import SparkSession from py<em>spark</em>.sql import Row import sys from decimal import * from rediscluster import StrictRedisCluster reloa...
Spark DataFrame写入HBase的常用方式
Spark是目前最流行的分布式计算框架,而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎,基于Spark做离线或者实时计算,数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介,供客户端使用。因此Spark<em>如何</em>向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式,其中一种还在期待中,暂且官网即可...代码在<em>spark</em> ...
将数据导入Hive数据库中,使用python链接Hive读取数据库,转化成pandas的dataframe
      做互联网应用开发过程中,时常需要面对海量的数据存储及计算,传统的服务器已经很难再满足一些运算需求,基于hadoop/<em>spark</em>的大数据处理平台得到广泛的应用。本文提供一个导入数据到<em>hive</em>,用python读取<em>hive</em>数据库的例子。这实际是个比较简单的操作,但是还是存在很多坑。   1.首先第一步 需要将Mysql或者其他数据库的文件导出成CSV文件格式。当然如果你做爬虫,可以直...
【五】Spark SQL中HiveContext的使用(操作hive中的表)(提交到服务器上执行)(Hadoop HA)
HiveContext在基本的SQLContext上有了一些新的特性,可以用Hive QL写查询,可以读取Hive表中的数据,支持Hive的UDF。 要把<em>hive</em>/conf/<em>hive</em>-site.xml文件拷贝到<em>spark</em>/conf下。 cd /app/<em>hive</em>/conf scp <em>hive</em>-site.xml root@node1:/app/<em>spark</em>/<em>spark</em>-2.2.0-bin-2.9.0...
spark 写 gp/tpg 效率优化:写入 237w 行数据耗时从 77 分钟到 34 秒
请原谅我标题党了,这年代不标题党没法混啊。。。 T .T 其实事情很简单,先介绍一下背景,背景是我们 lz 或者 tesla 上跑 <em>spark</em> 任务,一通计算之后,结果总要落地,一般落地到 tdw/tpg,而具体到我们这次的场景中,我们用的是 gp,gp 全称是 greenplum,是一个 mpp 版本的 postgresql,可以参考这个简介《Pivotal开源基于PostgreS
如何应对SparkSQL DataFrame保存到hdfs时出现的过多小文件问题
原因就不解释了,总之是因为多线程并行往hdfs写造成的(因为每个DataFrame/RDD分成若干个Partition,这些partition可以被并行处理)。 其结果就是一个存下来的文件,其实是hdfs中一个目录,在这个目录下才是众多partition对应的文件,最坏的情况是出现好多size为0的文件。 如果确实想避免小文件,可以在save之前把DaraFrame的partition设为0:
spark中多表连接优化实例
环境信息: <em>hive</em>1.2.1 <em>spark</em>1.6.1 hadoop2.6.0-cdh5.4.2 memory:1918752, vCores:506表结构: 表名称 表容量 主键 <em>hive</em>存储类型 temp_01_pc_order 5G PC_ORDER_ID RCFile TST_ORDER_RISK 9.4G 非 PC_ORDER_ID RC
【七】Spark SQL命令和Spark shell命令操作hive中的表
1.把<em>hive</em>的配置文件<em>hive</em>-site.xml复制到<em>spark</em>/conf下。 2.启动的时候带上MySQL的连接驱动 Spark-shell命令使用 <em>spark</em>-shell是通过得到<em>spark</em>session然后调用sql方法执行<em>hive</em>的sql。 cd /app/<em>spark</em>/<em>spark</em>-2.2.0-bin-2.9.0/bin ./<em>spark</em>-shell --master local[...
spark postgresql查询后hive批量写入
从传统数据库中读取数据,然后一次性<em>插入</em>至<em>hive</em>表
SparkSQL读取Hive数据,SQL处理之后,存入Hive的分区表
pom文件: &amp;lt;?xml version=&quot;1.0&quot; encoding=&quot;UTF-8&quot;?&amp;gt; &amp;lt;project xmlns=&quot;http://maven.apache.org/POM/4.0.0&quot; xmlns:xsi=&quot;http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&quot; xsi:schemaLocation=&quot
spark 导入文件到hive出现多小文件的问题
环境: ambari:2.6.1 <em>spark</em> 2.1 python 3.6 oracle 11.2 sqoop 1.4 将sqoop采集到HDFS中的文件导入到HIVE数据库,导入成功后,发现<em>hive</em>数据库中出现多个小文件的问题,严重影响后期数据分析的加载速度。 解决方法: SJTable = <em>spark</em>.sql(&quot;select * from &quot; + t...
spark 学习记录 rdd 转 dataframe 写入mysql的示例
<em>spark</em>在离线批处理或者实时计算中都可以将rdd转成<em>dataframe</em>进而通过简单的sql命令对数据进行操作,对于熟悉sql的人来说在转换和过滤过程很方便,甚至可以有更高层次的应用,比如在实时这一块,传入kafka的topic名称和sql语句,后台读取自己配置好的内容字段反射成一个class并利用出入的sql对实时数据进行计算,这种情况下不会<em>spark</em> streaming的人也都可以方便的享受到...
用Apache Spark进行大数据处理之Spark SQL(2)
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中,我们学习了什么是Apache Spark框架,以及<em>如何</em>用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。 Spark SQL,作为Apache Spark大数据框架的一部分,主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL,可以针对不同格式的数据执行ETL操作(如JSON,Parquet,数据库)然后完成特定的查询操作。
sparksql读取hive中的数据保存到hdfs中
package wondersgroup_0905_Test import org.apache.<em>spark</em>.sql.SparkSession object <em>spark</em>Hive { def main(args: Array[String]): Unit = { //数据库名称 val database =&quot;<em>hive</em>test&quot; //表名称 val table...
spark sql编程之实现合并Parquet格式的DataFrame的schema
问题导读1.DataFrame合并schema由哪个配置项控制?2.修改配置项的方式有哪两种?3.<em>spark</em>读取<em>hive</em> parquet格式的表,是否转换为自己的格式?首先说下什么是schema,其实这跟通俗来讲,与我们传统数据表字段的名称是一个意思。明白了这个,我们在继续往下看。合并schema首先创建RDD,并转换为含有两个字段"value", "square"的DataFrame[Scala
在Spark中使用UDF对HIVE表进行查询,再将查询结果RDD写入另一个HIVE表
代码如下: package xxx ... import UDF_FUNCTION // udf1 ... object MyObject { case class RecordClass(filed1: String, field2: String) // table1 def main(args: Array[String]): Unit =
使用ES-Hadoop插件结合spark向es插入数据
上篇文章简单介绍了ES-Hadoop插件的功能和使用场景,本篇就来看下<em>如何</em>使用ES-Hadoop里面的ES-Spark插件,来完成使用<em>spark</em>想es里面大批量<em>插入</em>数据。 这里说明下ES-Hadoop是一个fat的maven依赖,也就是引入这个包会导入许多额外的依赖,不建议这么搞,除非是测试为了方便用的,实际情况是ES也单独提供了每个不同框架的mini包,比如说只使用<em>spark</em>那么就可以单独
sparkSQL元数据缓存踩的坑
<em>spark</em> metadata cache背景最近一直忙着搞apm,也没时间写博客,眼看5月已经过半了,赶紧写一篇压压惊,先描述下背景:我们将<em>spark</em>Session封装在actor中,每个actor都有自己独占的<em>spark</em>Session,有些sql是保存数据到<em>hive</em>和hdfs上,但由于是一个多线程模型,如果不加任何干预的情况下,actor1跑出来的数据通过actor2读的时候会抛出以下异常:It
Hadoop Hive Spark hive建表语句对表在hdfs上存储的file或block数量、以及后续spark读文件跑模型的影响
Hadoop Hive Spark <em>hive</em>建表语句对表在hdfs上存储的file或block数量、以及后续<em>spark</em>读文件跑模型的影响 <em>hive</em>语句建的表在hdfs上存储的file个数( 即`fs -ls`命令展示的items个数)等于语句执行时候的reducer个数,而<em>spark</em>又是根据file的读取文件。所以若数据表的数据量过大而文
spark cache (几种缓存方法)
例如有一张<em>hive</em>表叫做activity。cache表,数据放内存,数据被广播到Executor,broadcast,将数据由reduce side join 变map side join。效果都是查不多的,基本表达的都是一个意思。具体效果体现:读数据次数变小;df(<em>dataframe</em>)执行过一次就已经有值,不用重新执行前方获取df的过程。将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法,不过在分...
大数据Spark “蘑菇云”行动第92课:HIVE中的array、map、struct及自定义数据类型案例实战
大数据Spark “蘑菇云”行动第92课:HIVE中的array、map、struct及自定义数据类型案例实战   //数组方式 <em>hive</em>> use default; CREATE TABLE employee_array(userid ,INT,name String,address String, salarys array,gendre string)  ROW FORMAT DE
运用spark读取hive表的数据大批量导入Hbase
首先需要将集群上的hdfs-site.xml与<em>hive</em>-site.xml拷贝到resources目录下。开发<em>spark</em>程序推荐使用IDEA,能够事半功倍。缩短你的开发时间。scala代码需要放在下面的scala目录里。新建的项目没有这个文件夹需要自己创建,然后选中文件夹右键利用菜单把它变成sourcesRoot。pom文件中主要的依赖及打包工具&amp;lt;properties&amp;gt; ...
scala筛选460亿条记录的hive
背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的<em>hive</em>表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 1 2 3 4 需要解析host: api.map.baidu.com 需要解析的规则:"result":{"location":{"lng"
spark学习6-spark模拟hive的列转行和行转列
继续上一篇学习<em>spark</em> 本次将通过一个实际场景来综合学习下<em>spark</em><em>如何</em>实现<em>hive</em>中的列转行和行转列(关于<em>hive</em>的)列转行和行转列介绍见:http://blog.csdn.net/jthink_/article/details/38853573) 问题描述 假设我们有这样的交易记录,如下: @6259656412068037 @822039695680011 7230 366.0
spark2写orc方法总结
sdf.write.format("orc").mode("overwrite").saveAsTable("dev.astron_<em>spark</em>_test_result")
使用pysparkhive数据写入phoenix
前言 最近身边很多朋友陆陆续续开始使用了phoenix,但由于网上对于<em>hive</em>和phoenix结合的资料很少,使用起来都比较苦恼,正好我前几个月使用了很久phoenix,就决定好好整理下供大家参考。 我所在的公司主要使用技术版本如下: 1)<em>spark</em>2.2 2)python2.7 3)<em>hive</em>1.2 4)phoenix4.7 5)操作系统Linux 我之前主要任务是同事部门给了20...
Spark读取mongoDB数据写入Hive普通表和分区表
版本: <em>spark</em> 2.2.0 <em>hive</em> 1.1.0 scala 2.11.8 hadoop-2.6.0-cdh5.7.0 jdk 1.8 MongoDB 3.6.4 一 原始数据及Hive表 MongoDB数据格式 { &amp;amp;amp;quot;_id&amp;amp;amp;quot; : ObjectId(&amp;amp;amp;quot;5af65d86222b639e0c2212f3&amp;amp;amp;quot;), &amp;amp;amp
Pandas DataFrame数据写入文件和数据库
Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。之前这篇文章已经介绍了从各种数据源将原始数据载入到<em>dataframe</em>中,这篇文件介绍怎么将处理好的<em>dataframe</em>中的数据写入到文件和数据库中。 创建DataFrame对象 首先我们...
hive表数据更新的一种解决方案(使用spark进行)
<em>hive</em>对update和delete的支持不是很好,但是我们可以将这两种操作转化为insert操作,查询时取最新记录来满足<em>hive</em>表变更的需求。 思路: 为每一张表增加两个字段: updated:标记此次变更时间, 每次变更都需要填写。 deleted: 标记此次记录是否为删除操作,只需删除的时候标记为1即可。 举例: 假设我们原来有以下数据(主键为id和id2): id ...
Spark整合hive,读取hive中数据
测试环境:hadoop : 2.7.6      <em>spark</em> : 2.3.1      <em>hive</em> : 2.3.2 1. 首先,添加依赖jar包: 目的:为了创建<em>hive</em>Context对象 &amp;lt;dependency&amp;gt; &amp;lt;groupId&amp;gt;org.apache.<em>spark</em>&amp;lt;/groupId&amp;gt; &amp;lt;...
Spark SQL读取hbase映射到hive表-----异常记录
异常问题一: Exception in thread &quot;main&quot; java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hbase/mapreduce/TableInputFormatBase     at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method)     at java.lang.Clas...
在IDEA中spark(enableHiveSupport)中使用 insert overwrite时对空表可以正常写入但是如果表不为空就会报错处理方法
<em>spark</em>特殊问题 在IDEA中<em>spark</em>(enableHiveSupport)中使用 insert overwrite时对空表可以正常写入但是如果表不为空就会报错处理方法 在网上看到不少回答都是答非所问,或者说更改Project Structre下Modules项目中的Language level 为6 - @Override in interfaces也没用 现象分析与解决方法 1.idea无...
spark sql hive批量导入文本文件
在很多情况下,会需要将批量生成(如按天生成的记录)导入到HIVE中。针对这种应用场景,进行实验。 首先需要进行文件目录的遍历,借助SCALA强大的函数式编程能力,利用ARRAY中的MAP函数进行操作即可。 如函数如下: def LoadIntoHive(sc:HiveContext,dir:String):Unit=        {              var cdrDi
Spark SQL与DataFrame原理解析与实现 spark研习第四季
二、 SparkSQL与DataFrame原理解析与实现 1. SparkSQL与DataFrame SparkSQL之所以是除了SparkCore外最大的和最受关注的组件,原因是:  A)处理一切存储介质和各种格式的数据(同时可以方便地扩展SparkSQL的功能来支持更多类型的数据,例如Kudo,Kudo在存储和计算效率间取得了完美的平衡),包括实时数据处理。 201
spark写入数据到mongodb
将HIVE库里的表数据通过saprk写入到mongodb库里的实现 1、到mongodb的官网上下载mongo-<em>spark</em>-connector_2.10-1.1.0 2、下载mongodb-driver-core-3.6.0.jar ,mongodb-driver-3.6.0.jar,bson-3.6.0.jar 三者的版本必须一致 使用scala连接mongodb,官网上有相关的文档说明
spark读取hive表数据实操
环境:<em>spark</em>1.6 <em>hive</em>1.2.1 hadoop2.6.4 1.添加一下依赖包 <em>spark</em>-<em>hive</em>_2.10的添加为了能创建<em>hive</em>context对象 org.apache.<em>spark</em> <em>spark</em>-<em>hive</em>_2.10 <ve
Python操作HIve,将数据插入到Mysql
Python操作HIve,将数据<em>插入</em>到Mysql import sys from <em>hive</em>_service import ThriftHive from <em>hive</em>_service.ttypes import HiveServerException from thrift import Thrift from thrift.transport import TSocket from ...
spark hive jdbc 连接 增删改查 代码
<em>spark</em> <em>hive</em> jdbc 连接 增删改查 代码
parkstreaming实时写入hive后合并小文件问题
今天主要来说一下<em>spark</em>sql写入<em>hive</em>后小文件太多,影响查询性能的问题.在另外一篇博客里面也稍微提到了一下,但还是感觉要单独说一下,首先我们要知道<em>hive</em>里面文件的数量=executor-cores*num-executors*job数,所以如果我们batchDuration的设置的比较小的话,每天在一个分区里面就会生成很多的小文件,我们在<em>hive</em>里面查询的时候就会非常的影响性能,下面介绍两...
spark sql 访问hive数据的配置详解
<em>spark</em> sql 能够通过thriftserver 访问<em>hive</em>数据,默认<em>spark</em>编译的版本是不支持访问<em>hive</em>,因为<em>hive</em>依赖比较多,因此打的包中不包含<em>hive</em>和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将<em>hive</em>,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:   1、下载源码   2、下载Maven,并配置 此配置简单,就略过   3、使...
如何定义DataFrame的分区?
SPARK-22614公开了范围分区 Spark&amp;gt; = 2.3.0 val partitionedByRange = df.repartitionByRange(42, $&quot;k&quot;) partitionedByRange.explain // == Parsed Logical Plan == // 'RepartitionByExpression ['k ASC NULLS FIRS...
hivespark支持json的解析
https://github.com/rcongiu/Hive-JSON-Serde 把对应的json-serde-1.3.8-jar-with-dependencies.jar包拷贝到<em>hive</em>/lib目录下和 <em>spark</em>/jars/目录下 在建表语句中使用 row format serde ‘org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe’ ...
SparkSQL动态分区报错
yarn.ApplicationMaster: User class threw exception: org.apache.<em>spark</em>.SparkException: Dynamic partition strict mode requires at least one static partition column. To turn this off set <em>hive</em>.exec.dynamic...
Spark操作Hive分区表
我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/12/04/<em>spark</em>HivePatition/ 前言 前面学习总结了Hive分区表,现在学习总结一下Spark<em>如何</em>操作Hive分区表,包括利用Spark DataFrame创建Hive的分区表和Spark向已经存在Hive分区表里<em>插入</em>数据,并记录一下遇到的问题以及<em>如何</em>解决。 1、Spark创建分区表 只写主要代码,完整代码见附录...
十一.SparkSQL之mysql和hive关联表操作
一.创建mysql数据 create database <em>spark</em>; use <em>spark</em>; //创建表 CREATE TABLE DEPT( DEPTNO int(2) PRIMARY KEY, DNAME VARCHAR(14) , LOC VARCHAR(13) ); //添加数据 INSERT INTO DEPT VALUES(10,'ACCOUNTING','NEW YORK'); INS...
Spark Configuration - Spark 1.6.2
Spark Configuration - Spark <em>1.6.2</em>.pdf
黑猴子的家:Spark Sql 写入数据到 Hive
1、Constants 常量 object Constants { val TABLE_USER_INFO = &quot;user_info&quot; val TABLE_PRODUCT_INFO = &quot;product_info&quot; val TABLE_USER_VISIT_ACTION = &quot;user_visit_action&quot; } 2、DateModel /** * 数量:100...
sparksql减少输出数据中的小文件数量
由于项目中开发用到<em>spark</em>sql ,将一个大表的数据查询后<em>插入</em>到另一种表中,此时数据令也不是太大, 但是产生了200多个小文件,占用namenode资源,为了改善该情况使用, 将<em>hive</em>中的表加载为一个df,然后重新分区+缓存+注册为临时表,在进行查询,<em>插入</em>操作,此时文件为20个 关键代码如下: ........... val aDF = <em>hive</em>Context.
python向hive插入数据遇到的坑
大数据体系python向<em>hive</em><em>插入</em>数据遇到的坑 python向<em>hive</em><em>插入</em>数据遇到的坑 因项目需求,应用python建模需要通过<em>hive</em>取数,并将结果写入<em>hive</em>表。 尝试了以下几条坑爹路,仅做记录如下: 通过impyla库搭建<em>hive</em>与python桥梁 1.1 环境配置的坑(回头放连接) 注: 远程访问<em>hive</em>一定要记得配置账号密码!!!报错:。。。-4.。。 1.2 一定不要用impyl...
Python进行Hive处理后数据分别插入到不同的mysql表
数据<em>插入</em>及处理的方式其实并没有什么新花样,主要是<em>hive</em>处理后的数据表,相同的表,不同的字段<em>插入</em>到两个不同的mysql表中。/Users/nisj/PycharmProjects/BiDataProc/love/HiveDataSum2Mysql-0710forZw.py# -*- coding=utf-8 -*- import os import re import time import da...
CDH--Spark结合Hive/Hbase/Kudu报错找不到表或找不到相关包的问题解决
问题描述一:Spark结合Hive开发,明明有表,却报错找不到表问题 问题描述二:找不到相关jar包 NoClassDefFoundError
sparksql dataFrame 关于列的增删改操作
最近项目中用到<em>spark</em>和ES的集成,涉及到一系列对dataFrame列的操作,时间主要花在列的增删改上面。整个类采用的是<em>spark</em>+ES+Redis架构,ES存基础数据,redis 存储条件,根据redis的条件从ES筛选出符合条件的记录。val sqlContex = SparkSession.builder().master(&quot;local[2]&quot;) .appName(&quot;<em>spark</em>2ES&quot;...
Spark:DataFrame数据透视函数pivot
使用数据透视函数pivot: val list = List( (2017, 1, 100), (2017, 1, 50), (2017, 2, 100), (2017, 3, 50), (2018, 2, 200), (2018, 2, 100)) import <em>spark</em>.implicits._ val ds = <em>spark</em>.createDataset(lis...
一次实践:spark查询hive速度缓慢原因分析并以此看到spark基础架构
前一段时间数据挖掘组的同学向我返回说自己的一段py<em>spark</em>代码执行非常缓慢,而代码本身非常简单,就是查询<em>hive</em> 一个视图中的数据,而且通过limit 10限制了数据量。 不说别的,先贴我的代码吧:from py<em>spark</em>.sql import HiveContext from py<em>spark</em>.sql.functions import * import json hc = HiveContext
scala实战之spark源码修改(能够将DataFrame按字段增量写入mysql数据表)
在上一篇博文中,我们可以简单的应用官网的给出的一些接口提取mysql数据表中的数据到<em>spark</em>中,也可以将<em>spark</em>的运行结果存入mysql中。 但是我们会发现<em>spark</em>将其DF存入mysql的时候,无论你选择什么模式: jdbcDF.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(url,"zfs_test",prop) jdbcDF.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(url,"zbh_test",prop) 结果都是会重建这个表。 这样一来这个表之
DataFrame write().jdbc实现细节(源码阅读)
可以清楚看到,df.write().jdbc其实最后就是在mapPartition里进行批量的insert。如果我们是往postgresql库里写的话,copy明显是比批量insert快的,所以写成 mapPartition( copy in ) 其实是比直接调用df.write.jdbc要快速的。
spark之DataFrame 通过反射创建
下面给大家介绍通过javaBeas反射创建DataFrame。 一,准备数据文件: 二,过程分析: 1,根据数据文件创建对应的javaBean,设置对应的set和get方法。 2,读取text文件通过map函数将文件内容分割,设置到person并返回。 3,通过返回的RDD和javaBean反射创建DataFrame。并设置表名。 4,条件查旬从该表中筛选想
sparkSql 中,beeline 连接thriftserver 来操作表中的数据
beeline:客户端,负责与thriftserver连接thriftserver :服务端,负责允许远程客户端使用多种编程语言如Java、Python向Hive提交请求,取回结果。 使用jdbc协议连接<em>hive</em>的thriftserver服务器。正常的<em>hive</em>仅允许使用HiveQL执行查询、更新等操作,并且该方式比较笨拙单一。幸好Hive提供了轻客户端的实现,通过HiveServer或者HiveS...
通过Spark简单的操作Hive表
1.进入Spark的客户端sh <em>spark</em>-shell --master &quot;<em>spark</em>://master:7077&quot;2.数据源的连接<em>spark</em>提供了操作<em>hive</em>\jdbc\json\hbase的接口sqlContext可以直接使用&amp;gt;1.连接<em>hive</em>   sqlContext.sql(&quot;use database&quot;)  // 操作<em>hive</em>数据仓库时直接用sqlContext跟SQL操作一样》2....
Spark2.0 Java实现将Hive运算结果保存到数据库
package com.gm.<em>hive</em>.SparkHive; import org.apache.<em>spark</em>.sql.Dataset; import org.apache.<em>spark</em>.sql.Row; import org.apache.<em>spark</em>.sql.SaveMode; import org.apache.<em>spark</em>.sql.SparkSession; import java.util.P...
Spark:给DataFrame添加一个有类型的null列
我们知道,scala中Int类型不能为null, 而Dataset中表示的Int值的IntegerType类型列却能为null。 如果我们想产生一个IntegerType类型列为null的DataFrame该怎么做? 下面的代码可以做到: import org.apache.<em>spark</em>.sql.functions._ import org.apache.<em>spark</em>.sql.types._ val ...
spark使用Hive表操作
<em>spark</em> Hive表操作之前很长一段时间是通过<em>hive</em>Server操作Hive表的,一旦<em>hive</em>Server宕掉就无法进行操作。比如说一个修改表分区的操作使用HiveServer的方式val tblName = "<em>hive</em>_table"def dropPartitions(tblName: String): Unit = { val HIVE_SERVER = "jdbc:<em>hive</em>2://192
spark高速写入hive数据 python源码
作为困扰我一周的一个问题,经过各种尝试,最终确定为读取文件并写入的方式颇为高效,在此记录。 # -*- coding: utf-8 -*- import os from py<em>spark</em> import SparkContext, HiveContext, Row, StorageLevel from py<em>spark</em>.mllib.stat import Statistics import temp...
DataFrame实现两表连接
连接查询:包含连接操作的查询称为连接查询连接查询包含:等值,自然,外连接,内连接,坐连接,自连接……挖坑坑,深入学习了慢慢填。pandas的DataFrame的连接不算真正意义的连接查询,只是在两个DataFrame中的操作达到了像连接查询的效果用pandas库下的DataFram创建DataFrame类型的数据other = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', '...
spark基础之RDD和DataFrame的转换方式
一 通过定义Case Class,使用反射推断Schema 定义Case Class,在RDD的转换过程中使用Case Class可以隐式转换成SchemaRDD,然后再注册成表,然后就可以利用sqlContext或者SparkSession操作了。 我们给出一个电影测试数据film.txt,定一个Case Class(Film),然后将数据文件读入后隐式转换成SchemeRDD:film,并
SparkSQL创建RDD:读取json格式的文件创建DataFrame【Java,Scala纯代码】
注意: json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。 DataFrame是一个一个Row类型的RDD,df.rdd()/df.javaRdd()。 可以两种方式读取json格式的文件。 df.show()默认显示前20行数据。 DataFrame原生API可以操作DataFrame(不方便)。 注册成临时表时,表中的列默认按ascii顺序显示列。 Java版本  pack...
spark dataframe笔记 -- inner join,内连接,含有字段内容相同的列合并
脚本如下: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- &amp;amp;quot;&amp;amp;quot;&amp;amp;quot; @author: @contact: @time: @context:inner join,内连接,含有字段内容相同的列合并 &amp;amp;quot;&amp;amp;quot;&amp;amp;quot; from __future__ import print_function from pyspar
jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的)
jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的) 最近需要网页添加多个倒计时. 查阅网络,基本上都是千遍一律的不好用. 自己按需写了个.希望对大家有用. 有用请赞一个哦! //js //js2 var plugJs={     stamp:0,     tid:1,     stampnow:Date.parse(new Date())/1000,//统一开始时间戳     ...
跳过ZProtect v1.6注册下载
跳过ZProtect v1.6加壳程序的注册窗口 , 直接使用软件. 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/agool123456/2731526?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/agool123456/2731526?utm_source=bbsseo[/url]
用Java做的播放器完整代码哦下载
用Java做的播放器完整代码哦。 只要安装了 Java JDk就可以运行哦,不需要JMF的包。 不过只能播放wav,au 两种格式的。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/tobestronger123/2510137?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/tobestronger123/2510137?utm_source=bbsseo[/url]
VXCalc v2.5.4下载
此软件是一款好用的字符转换工具,会被杀毒软件当作恶意软件杀掉,以前我下载了一个,结果被误杀了,让我在网上找了一天才找到这个能用的,气的我吐血,这次已下载下来我加了密码防止被杀。VXCalc v2.5.4密码123 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/gunjie/2544968?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/gunjie/2544968?utm_source=bbsseo[/url]
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