SparkSQL系列-6、外部数据源 DataSource？

最新推荐文章于 2025-04-21 17:35:17 发布
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分类专栏： 大数据专栏 文章标签： spark 大数据 分布式
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SparkSQL支持哪些外部数据源？

在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：

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Logistics_Day17：自定义外部数据源ClickHouse
Maynor的博客
01-03 1259
​ 从Spark 1.3版本开始，提供一套完整外部数据源接口（External DataSource Interface）（第一代API）。比如SparkSQL内置数据源：JDBC、JSON、CSV等都是基于DataSource API V1实现功能。自定义外部数据源实现从HBase表批量加载load和保存save数据可以参考提供【06.扩展】提供代码实现，以及视频讲解。接口实现非常简单；能够满足大部分的使用场景；扩展能力有限，难以下推其他算子；缺乏对列式存储读取的支持；写操作不支持事务；
SparkSQL数据源代码分析
05-26 1433
Spark SQL支持通过DataFrame接口对各种数据源进行操作。DataFrame 可以使用关系转换进行操作，也可以用于创建临时视图。将DataFrame注册为临时视图允许您对其数据运行SQL查询。 本实训介绍使用Spark数据源加载和保存数据的一般方法，然后介绍可用于内置数据源的特定选项。 第1关：SparkSQL加载和保存： DataFrameReader用于从外部存储系统（例如文件系统，键值存储等）加载数据集的接口。使用SparkSession.read来访问它。 DataFrameRe
外部数据源汇总
lc434699300的博客
10-31 1065
一、同dun 公司背景： 数据来源：自有数据覆盖：40亿给类数据节点，4亿手机号码，15亿可追踪设备数，5000家行业客户，4000多万负面数据，3000万日度调用量。 主要产品：查询多头、设备指纹、智信分、智融分、智选分、行为评分、猎客雷达、数据画像(多头趋势类) 优势特点：智选分用于预授信和客户分层营销；猎客雷达是响应分，用于响应预测；智信分是三方数据评分，智融分是智信分的增强版；智察分是反欺诈评分；行为评分是贷中评分。 二、百rong 公司背景：较早涉入行业，国有资本控股。 数据来源
Spark SQL
weixin_34124939的博客
03-05 175
Spark SQL是支持在Spark中使用Sql、HiveSql、Scala中的关系型查询表达式。它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD，它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数据类型，它就像是关系型数据库里面的一张表。它可以从原有的RDD创建，也可以是Parquet文件，最重要的是它可以支持用HiveQL从hive里面读取数据。 下面是一些案例，可以在Spark sh...
头歌SparkSQL数据源
最新发布
mora702的博客
04-21 1089
编程要求在右侧编辑器补充代码，把文件people、people1存在people路径下，通过id=1和id=2进行分区，以表格方式显示前20行内容。people.json、people1.json文件内容分别如下：{"age":21,"name":"张三", "salary":"3000"}{"age":22,"name":"李四", "salary":"4500"}{"age":23,"name":"王五", "salary":"7500"}代码实现.builder()
SparkSQL数据源
Faded1573606285的博客
11-11 785
一、通用加载/保存方法 1.1手动指定选项 Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。 Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作。修改...
SparkSQL之DataSource
liweihope的博客
07-05 809
文章目录Parquet 文件加载Parquet文件Partition Discovery 分区探测Schema 合并ORC文件Hive表JDBC 到其它数据库TroubleshootingPerformance Tuning 你用MapReduce、Spark、Hive去处理源数据，处理之后输出出来。输入和输出的数据文件的格式可能有很多种，比如文本、json、ORC、Parquet格式的文件等。另...
Spark 外部数据源
zghgchao
12-27 812
External Data Sources rdbms，need JDBC jarsParquet、Phoenix、CSV、avro etc 已使用avro外部数据源为例： 参考【https://spark-packages.org/】这data Sources部分 With spark-shell or spark-submit $ bin/spark-shel
spark external DataSource API (外部数据源)
wjl7813的博客
03-08 1685
1)  外部数据源产生的背景每一个spark的app开始于加载数据结束于保存数据，那这个数据保存到哪里？可以是MySQL可以是Hive等等一些数据存储的地方。用户想要的是方便快速从不同的数据源（json、parquet、rdbms），经过混合处理（json join parquet），再将处理结果以特定的格式（json、parquet）写回到指定的系统（HDFS、S3）上面去。基于这样的需求spa...
SparkSQL2.0扩展外部数据源原理（读取HDFS文件）
乔的博客
05-10 3232
SparkSQL专门为读取HDFS上的文件开的外部数据源接口，spark-parquet、csv、json等都是这种方式。 DefaultSource 入口类，用来建立外部数据源连接，SparkSQL默认会找这个名字，不要改类名。基本所有接口都在这个类里 private[tsfile] class DefaultSource extends FileFormat with DataS...
Spark SQL常见4种数据源(详细)
06-21 2792
通用load/write方法 手动指定选项 Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。 Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作。 修改配置...
Spark SQL 之 Data Sources
zdy0_2004的专栏
11-29 1816
http://www.cnblogs.com/BYRans/p/5005342.html 转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源（Data Source） Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以
Spark SQL操作外部数据源
wsjslient的博客
01-09 1320
目录集成&连接HiveSpark集成HiveIDEA连接HiveIDEA连接MySQL 集成&连接Hive Spark集成Hive 将hive/conf目录下的hive-site.xml复制到spark/conf目录下； [root@single ~]#cp /opt/software/hadoop/hive110/conf/hive-site.xml /opt/software/hadoop/spark244/conf 将hive/lib目录下的mysql-connector-j
【三天掌握Spark】--外部数据源
weixin_48143996的博客
05-24 746
Spark之外部数据源 Spark与Hbase的交互 Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如下两个场景： 1)要分析的数据存储在Hbase中，需要从中读取数据做数据分析 ~日志数据：操作日志等 ~订单数据 2）使用Spark进行离线分析后，往往将数据保存到Mysql中 ~ 网站的PV，UV，VV······· Spark如何从HBase数据库表中读（read：RDD）写（write：RDD）数据呢？？ ~ 加载数据：从HBas
Spark SQL之External DataSource外部数据源（一）示例
OopsOutOfMemory盛利的博客
12-22 9520
一、Spark SQL External DataSource简介  随着Spark1.2的发布，Spark SQL开始正式支持外部数据源。Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口，来让开发者可以实现。  这使得Spark SQL支持了更多的类型数据源，如json, parquet, avro, csv格式。只要我们愿意，我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL。之前大家
Spark SQL之外部数据源
qq_34382453的博客
01-04 347
概述   从Spark 1.2版本开始，Spark SQL正式支持外部数据源。它可以通过DataFrame接口对各种数据源进行操作，例如orc,parquet,json,hive,jdbc,avro等。它既可以通过转换成RDD进行操作，也可以被创建为一个临时视图。将外部数据读入后创建为一个临时视图，可以用sql的方式进行查询处理。这个特性可以很方便让我们直接可以用Spark SQL操作各种格式的数...
Spark系列--SparkSQL(六)数据源
淡淡的倔强的博客
07-24 4138
前言 SparkSQL的数据源：结构化的文件（json，parquet），或者是Hive的表，或者是外部的数据库（mysql），也或者是已经存在的RDD。 Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。 Spark SQL...
Spark DataSource表
dreamBoat的博客
05-09 1380
一、什么是DataSource表 二、DataSource表的优势 三、DataSource表的缺点 四、建DataSource表方法 一、什么是DataSource表 Spark除了兼容Hive表之外，还支持datasource表。Spark针对Datasource表做了多项优化，读写性能较Hive表有非常大的提升。 二、DataSource表的优势 （1）写入文件方面： DataSource表在文件写入阶段并不会挨个重命名小文件，而是直接将整个临时文件目录重命名为分区名后移动到对应位置，大.
SparkSQL自定义外部数据源
chbxw
04-23 2171
文章目录1.1、External DataSource   标签模型编码中需要从HBase表读写数据，编写 HBaseTools 工具类，其中提供 read 和write 方法，传递参数读写表的数据，但是能否实现类似SparkSQL读写MySQL数据库表数据时如下格式： 1.1、External DataSource   自从Spark 1.3的发布，Spark SQL开始正式支持外部数据源。Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口，来让开发者可以实现，接口在 org.apache.spark.
hudi如何使用sparksql 提交事务
11-30
在Apache Hudi中，使用Spark SQL提交事务涉及到Spark Streaming或批处理作业的场景。Spark SQL允许你在DataFrame API上执行SQL查询和操作，包括写入Hudi表。以下是基本步骤： 1. **加载依赖并初始化库**: 首先，确保你的Spark环境安装了Hudi的相关JAR包，并导入Hudi DataFrame API： ```scala import org.apache.hudi.spark.sql.HoodieSparkSqlWriter ``` 2. **创建DataFrame**: 创建包含你想要写入Hudi表数据的DataFrame。例如，如果你有JSON或CSV数据，你可以用Spark读取文件生成DataFrame。 ```scala val dataDF = spark.read.format("csv") // 或者其他源如json .option("header", "true") // 如果第一行是列名 .load("/path/to/data") ``` 3. **开启事务**: 使用`HoodieSparkSqlWriter`创建一个事务写入器，并指定Hudi table路径： ```scala val writer = HoodieSparkSqlWriter.builder() .setPath("path/to/hudi/table") .build() ``` 4. **提交数据到事务**: 在DataFrame上调用`write()`方法，传入`writer`，并可以选择开启事务： ```scala dataDF.write() .format("hoodie") .mode("append") // 或其他模式，如"overwrite" .options(Map( "hoodie.datasource.write.transactional" -> "true", "hoodie.datasource.write.table.name" -> "your_table_name" )) .partitionBy("partition_columns") // 根据需要分区 .saveAsTable() ``` 这里`hoodie.datasource.write.transactional`设置事务属性，`hoodie.datasource.write.table.name`指定表名。 5. **提交事务**: 虽然在上述`write()`方法中已经包含了事务操作，但在实际业务流程中，如果需要手动提交，你可以调用`writer.commitTransaction()`方法。但在Spark Streaming任务中，事务通常会在任务完成时自动提交。 6. **错误处理**: 如果事务中间发生异常，可以通过检查状态或日志来决定是否需要回滚。在Spark SQL中，事务回滚不是直接提供的，但可以配合外部事务管理系统（如Kafka）来实现。
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