云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    spark 保存到数据库 更多内容
  • 开发Spark应用

    开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark S

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  • Spark SQL程序

    Spark SQL程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发Spark应用

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  • Spark Streaming

    Spark Streaming Streaming任务打印两次相同DAG日志 Spark Streaming任务一直阻塞 运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 为什么提交Spark Streaming应用超过token有效期,应用失败 为什么Spark Str

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  • Spark故障排除

    对接OBS场景中,spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 Spark shuffle异常处理 Spark多服务场景下,普通用户无法登录Spark客户端 安装使用集群外客户端时,连接集群端口失败 Datasource Avro格式查询异常 通过Spark-sql

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  • MRS Spark SQL

    MRS Spark SQL 功能 通过MRS Spark SQL节点实现在MRS中执行预先定义的SparkSQL语句。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置MRS Spark SQL节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 MRS作业名称 否 MRS的作业名称。 如果未

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  • 使用Spark-submit提交Spark Jar作业

    对接的 DLI 服务的Region。 根据Spark应用程序的需要,修改“spark-defaults.conf”中的配置项,配置项兼容开源Spark配置项,参考开源Spark的配置项说明。 使用Spark-submit提交Spark作业 进入工具文件bin目录,执行spark-submit命令,并携带相关参数。

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  • 安装Spark

    mv ./spark/spark-3.1.3-bin-hadoop3.1.tgz /root 执行命令安装Spark。 tar -zxvf spark-3.1.3-bin-hadoop3.1.tgz mv spark-3.1.3-bin-hadoop3.1 spark-obs cat

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  • Spark输出

    Spark输出 概述 “Spark输出”算子,用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储

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  • 使用Spark/Spark2x

    使用Spark/Spark2x Spark使用说明 Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 访问Spark WebUI界面 使用代理用户提交Spark作业 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强

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  • 应用场景分析

    (2) 保存数据,数据按某种数据结构从条码应用提交到 集成工作台 ,集成工作台调用service layer服务接口,将数据保存到ERP; 父主题: SparkPack(B1)和条码集成

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  • Spark Core样例程序开发思路

    keytab、krb5.conf 文件到客户端所在 服务器 上。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“ /opt/female/” )下。 运行任务 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例):

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  • 使用Flume客户端从Kafka采集日志保存到HDFS

    使用Flume客户端从Kafka采集日志保存到HDFS 操作场景 该任务指导用户使用Flume客户端从Kafka客户端的Topic列表(test1)采集日志保存到HDFS上“/flume/test”目录下。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本配置默认集群网络环境是安全的,

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  • Spark Core样例程序开发思路

    keytab、krb5.conf 文件到客户端所在服务器上。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“ /opt/female/” )下。 运行任务 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例):

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  • 在本地Windows环境中编包并运行Spark程序

    获取配置文件。 从集群的客户端中获取文件。在“$SPARK_HOME/conf”中下载hive-site.xml与spark-defaults.conf文件到本地。 在HDFS中上传数据。 在Liunx中新建文本文件data,将如下数据内容保存到data文件中。 Miranda,32 Karlie

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  • Spark2x基本原理

    columns = sparkSession.catalog.listColumns("myTable") 底层SparkContext可以通过SparkSession的SparkContext API访问。 val sparkContext = sparkSession.sparkContext

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  • Yarn与其他组件的关系

    Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式,可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源,将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式:Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn

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  • 访问Spark2x JobHistory中某个应用的原生页面时页面显示错误

    访问Spark2x JobHistory中某个应用的原生页面时页面显示错误 问题 提交一个Spark应用,包含单个Job 百万个task。应用结束后,在JobHistory中访问该应用的原生页面,浏览器会等待较长时间才跳转到应用原生页面,若10分钟内无法跳转,则页面会显示Proxy

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  • Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路

    bigdata.spark.examples.StreamingExampleProducer {BrokerList} {Topic} 其中,ClassPath应包含Spark客户端Kafka jar包的绝对路径,如/opt/client/Spark2x/spark/jars/*

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  • HDFS与其他组件的关系

    据源,如Local FileSystem、HDFS、数据库等。最常用的是HDFS,可以利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算。同时在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 HDFS和Spark的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local Fil

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  • 在本地Windows环境中编包并运行Spark程序

    在本地Windows环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在IDEA端的运行步骤是一样的。 Windows环境中目前只提供通过JDBC访问Spark SQL的程序样例代码的运行,其他样例代码暂不提供。

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  • 访问Spark2x JobHistory中某个应用的原生页面时页面显示错误

    访问Spark2x JobHistory中某个应用的原生页面时页面显示错误 问题 提交一个Spark应用,包含单个Job百万个task。应用结束后,在JobHistory中访问该应用的原生页面,浏览器会等待较长时间才跳转到应用原生页面,如果10分钟内无法跳转,则页面会显示Proxy

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