Apache Doris (六十三）： Spark Doris Connector - (3)-配置型及列映射关系

已于 2024-01-09 13:11:59 修改
阅读量1.3k 收藏 25
点赞数 31
分类专栏： 大数据OLAP体系技术栈 Apache Doris 文章标签： apache spark 大数据 doris
于 2024-01-08 11:45:00 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32020645/article/details/135398402
版权
本文详细介绍了如何配置Spark操作Doris，包括通用配置、SQL和DataFrame专有配置以及RDD专有配置。同时，讨论了Spark与Doris之间的列类型映射关系，特别指出在Connector中DATE和DATETIME被映射为String，以解决时间类型处理的限制问题。

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

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Spark Doris Connector 可以支持通过 Spark 读取 Doris 数据类型不兼容报错解决
helloxiaozhe的博客
01-12 2061
Spark Doris Connector 可以支持通过 Spark 读取 Doris 数据，但部分doris类型spark doris connector不兼容报错解决方案 .spark.exception.ConnectedFailedException: Connect to Doris BE{host='172.xxx.yyyy.10', port=9060}failed.
apache-doris-spark-connector-3.1_2.12-1.0.1
05-05
Spark Doris Connector（apache-doris-spark-connector-3.1_2.12-1.0.1-incubating-src.tar.gz） Spark Doris Connector Version：1.0.1 Spark Version：3.x Scala Version：2.12 Apache Doris是一个现代MPP分析数据库产品。它可以提供亚秒级查询和高效的实时数据分析。通过它的分布式架构，高达10PB级的数据集将得到很好的支持，易于操作。 Apache Doris可以满足各种数据分析需求，包括历史数据报告、实时数据分析、交互式数据分析和探索性数据分析。让您的数据分析更容易!
最佳实践 | 在 EMR Serverless Spark 中实现 Doris 读写操作
最新发布
科技很有意思
03-25 1091
本文将介绍如何在 EMR Serverless Spark 中实现 Doris 的读写操作。
生态扩展Spark Doris Connector
qq_43688472的博客
10-31 1663
将编译好的spark-doris-connector-3.3_2.12-1.3.0-SNAPSHOT.jar复制到spark的jars目录。在源码目录下执行： sh build.sh 根据提示输入你需要的 Scala 2.12与 Spark3.2.3 版本进行编译。代码库地址：https://github.com/apache/doris-spark-connector。修改custom_env.sh.tpl文件，重命名为custom_env.sh。spark环境配置：vim /etc/profile。
apache-doris-spark-connector-2.3_2.11-1.0.1
05-05
Spark Doris Connector（apache-doris-spark-connector-2.3_2.11-1.0.1-incubating-src.tar.gz） Spark Doris Connector Version：1.0.1 Spark Version：2.x Scala Version：2.11 Apache Doris是一个现代MPP分析数据库产品。它可以提供亚秒级查询和高效的实时数据分析。通过它的分布式架构，高达10PB级的数据集将得到很好的支持，易于操作。 Apache Doris可以满足各种数据分析需求，包括历史数据报告、实时数据分析、交互式数据分析和探索性数据分析。让您的数据分析更容易!
spark采集接口数据入doris
weixin_45928691的博客
06-13 968
spark采集接口数据入doris通用方式。
Spark Doris Connector 数据类型适配：最佳实践指南
然而，对于存储在Doris（一种MPP分析型数据库）中的数据，Spark用户需要一种简便的方法来进行高效交互。这就是Spark Doris Connector诞生的背景。它作为一个中间件，允许Spark应用程序无缝读写Doris中的数据，实现了...
【案例研究】Spark Doris 数据类型不兼容：成功解决方案全披露
[Spark Doris Connector](https://img-blog.csdnimg.cn/3dd1508affc84c16a42d8cad6e4a699c.png) # 1. Spark与Doris数据集成概述 随着大数据技术的飞速发展，Spark和Doris已经成为现代数据处理和分析领域中不可或缺...
Spark 与 Doris 交互：数据类型兼容性问题的终极攻略
[Spark Doris Connector](https://img-blog.csdnimg.cn/3dd1508affc84c16a42d8cad6e4a699c.png) # 1. Spark与Doris交互概览 在现代数据处理生态系统中，Apache Spark 和 Doris 越来越多地被用于处理大规模数据集。...
Spark Doris 数据类型兼容性：故障排除的科学方法
[Spark Doris Connector](https://www.slideteam.net/wp/wp-content/uploads/2024/01/Website-monthly-usage-analytics-report-dashboard-Template-1024x576.png) # 1. 数据类型兼容性基础 ## 1.1 数据类型的概念和...
Spark-Doris-Connecter实战
qq_43545096的博客
02-03 902
Spark-Doris-Connecter实战
Doris应用指南
03-09
简介Doris软件安装，应用，环境变量的配置等等
Apache Doris 生态扩展及优化：Spark Doris Connector；Flink Doris Connector；DataX DorisWriter数据同步；JDBC Catalog
学亮编程手记
02-12 2180
无论是DataStream API 还是SQL API 读取Doris中数据时，目前仅支持批读取。Flink向Doris中写入数据时底层会转换成Stream Load方式向Doris加载数据，这种速度快，每次执行代码都会生成一个Stream Load对应的Label ,在代码中或者SQL Connector中可以指定，建议加上UUID随机生成。否则每次执行代码前还需执行clean label from db 来清除对应Doris 库中的Label。
Spark Doris Connector试错
程裕强的专栏
08-13 1464
http://doris.apache.org/master/zh-CN/extending-doris/spark-doris-connector.html#%E7%89%88%E6%9C%AC%E5%85%BC%E5%AE%B9 import org.apache.doris.spark._ val dorisSparkRDD = sc.dorisRDD( tableIdentifier = Some("$YOUR_DORIS_DATABASE_NAME.$YOUR_DORIS_TABLE_NAM
大数据Doris（六十二）：Spark Doris Connector代码操作
Lansonli（蓝深李）的博客
01-31 438
Spark Doris Connector 可以支持通过 Spark 读取 Doris 中存储的数据。编译成功后，会在 output/ 目录下生成文件。将此文件复制到 Spark 的 ClassPath 中即可使用 Spark-Doris-Connector。例如：Local 模式运行的 Spark，将此文件放入 jars/ 文件夹下。Yarn集群模式运行的Spark，则将此文件放入预部署包中。--Doris FE http 地址，支持多个地址，使用逗号分隔--
Apache Doris Spark Connector 使用教程
gitblog_00127的博客
09-03 513
Apache Doris Spark Connector 使用教程 doris-spark-connector Apache Doris Spark Connector 是一个开源的连接器，用于将 Apache Spark 与 Apache Doris 分布式列式数据库进行集成。它提供了对 Spark 数据的处理和查询功能，以及对 Doris 数据的读写操作。适合用于构建基于 Apache Sp...
基于Spark3.3.0的doris-spark-connector实战
wangleigiser的博客
07-15 2066
想要更全面了解Spark内核和应用实战，可以购买我的新书。《图解Spark 大数据快速分析实战》(王磊)） 执行vim custom_env.sh ，修改custom_env.sh文件，添加如下内容： 基于spark3.3.0编译 编译结果 2. spark-3.3.0 环境配置 下载spark二进制压缩包并解压。 spark环境配置：vim /etc/profile 将编译好的spark-doris-connector-3.3_2.12-1.0.0-SNAPSH
es的数据迁移进doris
03-01
### 数据迁移概述 为了将Elasticsearch中的数据迁移到Apache Doris，需考虑多种因素以确保高效、稳定的数据传输过程。Doris具备强大的实时处理能力以及高效的查询性能，在多个实际应用案例中已经成功替换了Elasticsearch用于提供更快捷的服务和支持更复杂的应用场景[^1]。 ### 准备工作 在正式开始迁移之前，建议先评估现有Elasticsearch集群的状态及其所承载业务的特点，以便制定合理的迁移策略。这一步骤对于理解所需资源量级至关重要，并有助于识别潜在风险点。 ### 导入方案 #### 使用外部表功能 一种可行的方法是利用Doris对外部数据源的支持特性创建指向原Elasticsearch集群的外部表。这种方式允许用户无需预先导出任何文件即可直接读取远端数据库内的记录。具体操作如下： ```sql CREATE EXTERNAL TABLE es_table_name ( id BIGINT, field_1 STRING, ... ) ENGINE=ElasticSearch PROPERTIES ("es.nodes" = "http://your.elasticsearch.cluster", ...); ``` 此命令会建立一张映射至指定ES实例上的虚拟表格，之后便可通过标准SQL语句执行增删改查动作[^3]。 #### 批量加载工具 当面临海量历史存量数据时，则推荐采用批量导入的方式完成初次同步作业。官方提供了诸如`Broker Load`, `Stream Load`等多种API接口帮助开发者简化这一流程；其中特别适合于来自其他关系型/NoSQL系统的全量复制任务的是`Spark Connector`插件——它能够充分利用分布式计算框架的优势加速整个ETL环节。 - **Broker Load**: 支持从HDFS/S3等远程仓库拉取消息队列里的JSON/Binary对象再推送到目标分区里。 - **Stream Load**: 可对接Kafka/MQTT流式消息总线实现实时增量更新机制。 - **Spark Connector**: 结合大数据批处理引擎快速抽取转换并载入大规模静态文档集。 针对上述任一方法的选择取决于具体的生产环境配置和个人偏好等因素影响下的综合考量结果。 ### 最佳实践要点 - **预估容量规划**：提前估算好预期增长趋势下所需的硬件规格参数，预留足够的扩展空间应对未来可能发生的访问高峰时段压力测试情况； - **分阶段实施计划**：按照模块化原则逐步推进项目进度安排，每次只改动一小部分逻辑单元从而降低整体失败概率； - **监控运维体系构建**：部署完善的日志审计跟踪设施保障系统运行状态透明可控，及时发现异常波动现象采取相应补救措施加以修正恢复常态运作模式； - **充分验证测试覆盖度**：上线前务必经过多轮次严格的功能性和非功能性检验程序确认无误后再投入正常使用环境中去。 ### 示例代码片段展示 下面给出一段简单的Python脚本样例用来说明如何调用RESTful API发起一次异步的任务请求向Doris内注入一批新的观测样本点位信息： ```python import requests from datetime import datetime url = &#39;http://<doris-fe-host>:8030/api/_load&#39; headers = {&#39;Content-Type&#39;: &#39;application/json&#39;} data = { "database": "<db>", "table": "<tbl>", "format": "json", "columns": ["time", "value"], "strip_outer_array": True, "max_filter_ratio": 0.1, "timeout": 600, "label": f"data_import_{datetime.now().strftime(&#39;%Y%m%d%H%M%S&#39;)}", } files = {"data": open(&#39;sample_data.json&#39;, &#39;rb&#39;)} response = requests.post(url, headers=headers, json=data, files=files) print(response.text) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

IT贫道

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值