Spark 2.2.1 使用JDBC 操作其他数据库的案例与解读

最新推荐文章于 2025-03-31 14:30:12 发布
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分类专栏： AI & Big Data案例实战课程 文章标签： SPARK 2.2.1
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/duan_zhihua/article/details/79339808
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本文介绍了Spark 2.2.1如何通过JDBC连接其他数据库，强调了直接返回DataFrame的优点，并提供了两种场景下的应用案例，包括集群中所有节点相同和不完全相同的部署。在使用JDBC时，需确保Driver Program和Executor能访问到JDBC驱动，同时给出了故障排查的建议。

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Spark 2.2.1 使用JDBC 操作其他数据库的案例与解读

Spark SQL包括一个数据源，可以从其他数据库使用JDBC读取数据。这个功能优先于使用JdbcRDD。因为它可以直接返回DataFrame，方便在Spark SQL进行处理，也可以很容易地和其他数据源进行Join操作。从Java或Python也更容易使用JDBC数据源，因为它不需要用户提供ClassTag。(注意，这和使用SparkJDBC SQL服务器是不一样的，Spark JDBC SQL服务器允许其他应用程序使用Spark SQL进行查询。

        在执行Spark Shell或者Spark Submit命令的时候，需在--driver-class-path配置对应数据库的JDBC驱动的路径。例如：SparkShell

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02-20 5332
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大数据数据服务架构设计：最佳实践与案例分析
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04-23 1187
在数据量呈指数级增长（IDC预测2025年全球数据量将达175ZB）、业务需求快速迭代（如实时推荐、智能风控）的背景下，传统“烟囱式”数据处理模式（各业务线独立开发数据接口）已无法满足企业需求。本文聚焦大数据数据服务架构如何构建高并发、低延迟的数据服务接口？如何实现多源异构数据的统一服务化封装？如何平衡数据服务的实时性与成本？如何保障数据服务的安全性与可治理性？第2章：解析数据服务架构的核心概念与分层模型；第3章：拆解关键组件的技术实现（含Python代码示例）；
Spark - JDBC
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01-05 1010
Spark - JDBC1. 启动hive元数据服务2. 开启spark jdbc 服务3. 启动命令行将表缓存小表广播(hint)，实现MapJoinREPARTITION用法,产生/合并小文件 1. 启动hive元数据服务 nohup hive --service metastore >> metastore.log 2>&1 & 2>&1 将标准错误2重定向到标准输出&1 2. 开启spark jdbc 服务 进入spark的sbin目录下
Spark SQL数据源：JDBC
梁辰兴的博客
06-14 3855
Spark SQL还可以使用JDBC API从其他关系型数据库读取数据，返回的结果仍然是一个DataFrame，可以很容易地在Spark SQL中处理，或者与其他数据源进行连接查询。执行上述命令（dbtable属性的值是一个子查询，相当于SQL查询中的FROM关键字后的一部分）注意：Spark 2.4.0开始的Spark SQL的JDBC属性里才有query属性。将数据帧内容以jdbc格式写入数据库spark_db的test表。查看结果数据帧内容，执行命令：resultDF.show()
基于Spark实现将MySQL数据导入Hive——替换sqoop
a2218922945的博客
03-31 892
基于Spark手撕类sqoop工具
sparksql之JDBC支持
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03-28 380
def main(args: Array[String]): Unit = { //spark SparkSession对象 操作sql语句 val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() val sc = spark.sparkContext import spark.implicits....
Spark SQL数据源 - JDBC
IT深耕十余载，大道之简
06-01 939
在Spark SQL中，你可以使用JDBC（Java Database Connectivity）数据源来连接和操作关系型数据库。通过JDBC，Spark可以读取和写入数据到多种关系型数据库，如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server等。
Spark SQL的jdbc操作
RJSong
03-19 743
1、创建IDEA的Maven工程2、引入依赖     <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xs...
【大数据处理优化实战】：Apache Spark性能提升技巧与案例分析
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Spark-SQL之JDBC数据源
S_Running_snail的博客
04-13 500
JDBC数据源 Spark SQL支持使用JDBC从关系型数据库（比如MySQL）中读取数据。读取的数据，依然由DataFrame表示，可以很方便地使用Spark Core提供的各种算子进行处理。 创建方式： 查询时连接Mysql： 用Spark SQL处理JDBC中的数据是非常有用的。比如说，你的MySQL业务数据库中，有大量的数据，比如1000万，然后，你现在需要...
SparkSQL的jdbc操作及java的api操作
03-19
关于SparkSQL的jdbc操作及java的api操作的Idea maven工程代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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01-19
使用Spark(jdbc)从MySQL读取和保存数据.
Spark-Sql快速入门系列(4) | JDBC读写数据
Knight
08-27 543
目录一.JDBC从 jdbc 读数据通用写法专用写法向 jdbc 写入数据通用写法专用写法 一.JDBC Spark SQL 也支持使用 JDBC 从其他的数据库中读取数据. JDBC 数据源比使用 JdbcRDD更爽一些. 这是因为返回的结果直接就是一个 DataFrame, DataFrame更加容易被处理或者与其他的数据源进行 join. Spark SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系
SparkSQL的JDBC数据源
while false
10-24 334
通过JDBC连接到关系型数据库，然后可以读取表的信息以及表中的数据，既可以将结果查询展示出来，也可以将查询到的结果重新写入到数据库中 直接上代码： package cn.ysjh0014.SparkSql import java.util.Properties import org.apache.spark.sql._ object SparkSqlJdbc { def main...
Spark-SQL连接JDBC的方式及代码
Aricya的博客
12-08 1094
Spark SQL支持数据源使用JDBC从其他数据库读取数据。与使用JdbcRDD相比，应优先使用此功能。这是因为结果以DataFrame的形式返回，并且可以轻松地在Spark SQL中进行处理或与其他数据源合并。JDBC数据源也更易于从Java或Python使用，因为它不需要用户提供ClassTag。JDBC和 Kubernetes中的 Java数据源一样，都使用 Java语言编写。不过 JDBC比 JDBC更小，因为它使用标准的 JSON文件格式。
Spark-SQL连接JDBC的方式及代码写法
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12-11 1015
")：在"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入加载。")：指定保存的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和。")：指定加载的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和。")：在"csv"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入保存数据的路径。如果保存不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定。
Spark 2.2 Java版本 jdbcDataSource
坚持的道路注定孤独
03-19 1246
/**1.创建sparkSessinon2.通过sparkSession read方法将MySQL的数据加载为dataframe3.将DataFrame转换为RDD，使用Spark Core提供的各种算子进行操作4.将得到的数据结果，通过foreach()算子，写入mysql、hbase、redis等等db / cache中**/import java.sql.Connection;import ...
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