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Spark连接JDBC数据源

在实际的项目环境中,成熟的技术体系对关系型数据库的依赖远远超过hdfs,而且对大数据运算的结果,实践中也倾向于保存到数据库中,以便进行多种方式的可视化。所以本次实践主要完成spark从mysql中读取和写入数据。一般这个操作有两种方式,一种是自己建立jdbc连接,像一般数据库操作一样的写法,一种就是利用spark自带的jdbc操作函数。 首先要把mysql jdbc connector的jar包上传到集群中每台机器的spark/jars目录,这是一个讨巧的办法,因为spark运行之前一定把这里面所有的jar都加到CALSS_PATH里面去了。 通过spark.read.jdbc读取出来的返回值是DataFrame,如下代码所示。` val rfidCardMap = spark.read.jdbc(mysqlHelper.DB_URL_R,"t_rfid_card",Array("org_id="+ ORG_ID), mysqlHelper.PROPERTIES).map(row => { (row.getAs[String]("card_id"), row.getAs[Stri...

Hive on Spark安装配置详解

可进入我的博客查看原文。 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述。 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr。实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘,而Spark是放在内存中,所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。因此,Hive on Spark也会比Hive on mr快。为了对比Hive on Spark和Hive on mr的速度,需要在已经安装了Hadoop集群的机器上安装Spark集群(Spark集群是建立在Hadoop集群之上的,也就是需要先装Hadoop集群,再装Spark集群,因为Spark用了Hadoop的HDFS、YARN等),然后把Hive的执行引擎设置为Spark。 Spark运行模式分为三种1、Spark on YARN 2、Standalone Mode ...

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