将mysql中查询出来的数据转换为rdd怎么做

最新推荐文章于 2025-05-07 14:30:23 发布
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分类专栏： spark
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mn_kw/article/details/81384409
本文介绍如何使用Scala创建Pair RDD的具体步骤。首先定义一个包含Tuple2类型的列表，之后通过调用SparkContext的parallelizePairs方法将列表转换为Pair RDD。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

首先建立一个

List<Tuple2<Long,Boolean>> tuples

然后将查询出来的数据放到List中，然后用

sc.parallelizePairs(tuples);

转化成我们的rdd

从spark直接从Mysql中读取数据形成RDD，然后计算完成存入mysql
徐磊的博客
02-14 942
package com.day_212 import java.sql.DriverManager import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * TODO * * @author 徐磊 * @email wc199608203213@136.co...
RDD的转换
不言尘世
03-26 873
RDD整体上分为Value类型和Key-Value类型 1 Value类型 //Rdd的转化 def Test:Unit={ //1 创建配置文件对象 val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("rdd_create").setMaster("local[*]") //创建sparkcontext上下文 ...
取出mysql中的数据将数据转成RDD后并和rdd交集：交集只能完全相同的rdd
lazyman001的博客
06-16 219
val username = “root” val password = “huangchao” val drive = “com.mysql.jdbc.Driver” val url = “jdbc:mysql://slave2:3306/travel” var connection:Connection = null val sparkConf = new SparkConf().setAppName("HBaseReadTest").setMaster("local[2]") val sc = new
rdd文件python怎么mysql,RDD操作（一）（Python）
weixin_35740875的博客
03-27 190
创建RDDinputRDD = sc.textFile("log.txt")lines = sc.parallelize(["pandas", "i like pandas"]) //用于测试RDD操作转化操作产生新的RDD的操作，转化操作是惰性求值的，只有遇到行动操作时，才真正执行。行动操作对RDD进行实际的计算。常见的RDD操作转化操作常见的转化操作包含map、flatMap、filter操...
MySQL 笛卡尔集
qq_69309612的博客
07-20 1269
返回的是笛卡尔集的数据，存在无意义数据。corssjoin可以用逗号代替。交叉连接crossjoin。取除无用数据（取除笛卡尔积）有实际意义的查询语句。
【spark】spark SQL概述 RDD、DataFrame及DataSet开发 相互转换 以及sparksql和mysql数据转换
废物点心的博客
04-29 891
文章目录一、sparksql概述二、sparksql四大特性三、DataFrame简介DataFrame与RDD的区别DataFrame与RDD的优缺点读取数据源创建DataFrame读取json文件创建DataFrame四、DataFrame常用操作DSL风格语法SQL风格语法六、DataSetDataFrame、DataSet、RDD的区别DataFrame与DataSet互相转换创建Data...
Spark RDD算子案例----数据检索并保存到mysql
xiaohu21的博客
09-18 687
Spark RDD算子案例----数据检索并保存到mysql 1. 背景 在Spark大数据分析处理引擎中，针对数据处理，抽象出了很多基于分布式的算子。对这些算子做操作就跟对本地的集合做操作一样便利。 Spark中算子类型有RDD、dataset、dataframe、dstream等。本文演示案例主要是针对RDD的操作。 本文案例主要是最简化的企业开发思路，读取结构化数据，使用spark处理，结果保存到mysql数据库中。（实际企业生产还会有一个OLAP过程，OLAP引擎会从结果数据库中检索数据并展示出来
Spark在大数据ETL中的应用：数据清洗与转换实战
最新发布
AI天才研究院
05-07 1214
随着企业数据量呈指数级增长（IDC预测2025年全球数据量将达175ZB），传统ETL工具（如Kettle、Informatica）在处理PB级数据时面临计算效率低、扩展性差等瓶颈。Spark凭借内存计算、分布式架构和对结构化/非结构化数据的统一处理能力，成为大数据ETL的事实标准。本文聚焦Spark在数据清洗（Data Cleaning）与转换（Data Transformation）阶段的核心应用，覆盖从基础操作到复杂业务规则的全场景。核心概念：明确ETL与Spark的技术关联。
scala写入mysql_spark rdd转dataframe 写入mysql的实例讲解
weixin_39841136的博客
12-24 563
dataframe是在spark1.3.0中推出的新的api，这让spark具备了处理大规模结构化数据的能力，在比原有的RDD转化方式易用的前提下，据说计算性能更还快了两倍。spark在离线批处理或者实时计算中都可以将rdd转成dataframe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topi...
从MySQL中导数据到HBase
说出你的愿望吧
06-22 1718
前言这个问题在网上已经一搜一大把了，为什么要自己亲手总结一下仅仅是因为最近自己公司新上了HBase然后使用Spark去读取MySQL的数据写入HBase的时候遇到了一些问题，也困扰了挺久...
SparkRDD函数详解（一）--RDD转换函数
chen7588693的博客
01-17 2352
1.什么是RDD   RDD(Resilient Distributed Dataset),弹性分布式数据集，Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD 可以包含 Python、Ja...
RDD的处理方法（创建、转换、行动、分区）
abcdrachel的博客
04-26 2106
spark生态系统：底层是spark core，在spark core的基础上开发了其他组件，可以支持不同的应用场景。spark sql支持sql 查询，spark streaming可以支持流计算，spark mLlib支持机器学习等。rdd编程是指spark core（底层）的编程。为什么叫rdd编程？因为整个过程就是对rdd的一次又一次的转换。 rdd编程基础 rdd创建 现...
scala（Row、Array、Tuple、Class、RDD、DF之间类型转换）
yyoc97的专栏
10-25 1万+
前言 spark中因为Rdd和Dataframe的一些分装函数处理，经常会遇到类型的相关转换，今天就记录些常见的几种类型转换。 Array => Row val arr = Array("aa/2/cc/10","xx/3/nn/30","xx/3/nn/20") // val row = Row.fromSeq(arr) val row = RowFactory.create(arr) Row => Array val a:Array[Any] = row.toSeq.toArray 有时
大数据培训之RDD的转换
zjjcchina的博客
09-19 1237
1.14 sortBy(func,[ascending], [numTasks]) 案例。1.15 pipe(command, [envVars]) 案例。（2）将每个分区的数据放到一个数组并收集到Driver端打印。1.10 distinct([numTasks])) 案例。（2）使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD。1.4 map()和mapPartition()的区别。1.5 flatMap(func) 案例。（2）使每个元素*2组成新的RDD。（2）创建一个只有一个分区的RDD。
mysql rdd_Spark和Mysql(JdbcRDD)整合开发
weixin_30652105的博客
01-19 240
Spark和Mysql(JdbcRDD)整合开发Spark的功能非常强大，我们讨论了《Spark和Hbase整合》、《Spark和Flume-ng整合》以及《Hive的整合》。我们今天的主题是聊聊Spark与Mysql的组合开发。图1在Spark中提供了一个JdbcRDD类，该RDD就是读取JDBC中的数据并转换成RDD，之后我们就可以对该RDD进行各种的操作。我们先看看该类的构造函数，如图2所示...
SparkSQL、DSL、sparkSQL与rdd相互转换
weixin_52923290的博客
05-28 1195
一、导入环境依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.4.5</version> </dependency> <depe
Spark总结（二）——RDD的Transformation操作
Dolphin_Zhao的专栏
07-22 5064
1、创建RDD的两种方式： （1）、从HDFS读入数据产生RDD； （2）、有其他已存在的RDD转换得到新的RDD；scala> val textFile = sc.textFile("hdfs://192.169.26.58:9000/home/datamining/zhaozhuohui/workspace/test01.txt") scala> val tf2 = textFile.fla
Spark RDD API详解(一) Map和Reduce
热门推荐
jewes的专栏
10-08 11万+
本文用实例介绍Spark中RDD和MapReduce相关的API。
改写Spark JdbcRDD，支持自己定义分区查询条件
yery的专栏
02-06 3437
自定义Spark JdbcRDD，支持更全面的自定义查询
在rdd中将时间戳数据转换为datetime类型
05-24
在使用Spark的RDD操作时，我们可以使用Python内置的datetime库将时间戳数据转换为datetime类型。具体的代码如下： ```python from datetime import datetime # 假设rdd中每个元素都是一个时间戳，例如：1632926400...
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