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操作Avro格式數(shù)據(jù) 場景說明 用戶可以在Spark應用程序中以數(shù)據(jù)源的方式去使用HBase，本例中將數(shù)據(jù)以Avro格式存儲在HBase中，并從中讀取數(shù)據(jù)以及對讀取的數(shù)據(jù)進行過濾等操作。 數(shù)據(jù)規(guī)劃 在客戶端執(zhí)行hbase shell，進入HBase命令行，使用下面的命令創(chuàng)建樣例代碼中要使用的HBase表：
并且文件中的數(shù)據(jù)盡可能的壓縮來降低存儲空間的消耗。矢量化讀取ORC格式的數(shù)據(jù)能夠大幅提升ORC數(shù)據(jù)讀取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化讀取ORC數(shù)據(jù)（這個特性在Hive的歷史版本中已經(jīng)得到支持）。矢量化讀取ORC格式的數(shù)據(jù)能夠獲得比傳統(tǒng)讀取方式數(shù)倍的性能提升。
a Bean。 針對Dataset數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來說，可以簡單的從如下四個要點記憶與理解： Spark 框架從最初的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)RDD、到SparkSQL中針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)封裝的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame，最終使用Dataset數(shù)據(jù)集進行封裝，發(fā)展流程如下。
零、本講學習目標一、基本數(shù)據(jù)源（一）文件流1、讀取文件流概述2、讀取文件流演示 零、本講學習目標 掌握Spark Streaming基本數(shù)據(jù)源掌握Spark Streaming高級數(shù)據(jù)源 一、基本數(shù)據(jù)源 StreamingContext API中直接提供了對一些數(shù)據(jù)源的支
典型場景示例：使用Spark Jar作業(yè)讀取和查詢OBS數(shù)據(jù) 操作場景 DLI完全兼容開源的Apache Spark，支持用戶開發(fā)應用程序代碼來進行作業(yè)數(shù)據(jù)的導入、查詢以及分析處理。本示例從編寫Spark程序代碼讀取和查詢OBS數(shù)據(jù)、編譯打包到提交Spark Jar作業(yè)等完整的操
成新的數(shù)據(jù)幀 （三）利用json()方法將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)成數(shù)據(jù)幀1、在Spark Shell里交互式完成任務2、在IDEA里編寫Scala程序完成任務 零、本講學習目標 掌握如何讀取JSON文件掌握如何進行關聯(lián)查詢 一、讀取JSON文件概述 Spark SQ
—任務名稱難度任務1：PySpark數(shù)據(jù)處理低、1任務2：PySpark數(shù)據(jù)統(tǒng)計中、1任務3：PySpark分組聚合中、2任務4：SparkSQL基礎語法高、3任務5：SparkML基礎：數(shù)據(jù)編碼中、3任務6：SparkML基礎：分類模型中、3任務7：SparkML基礎：聚類模型中、2任務8：Spark
代碼的SparkConf初始化之前執(zhí)行以下兩行代碼：System.setProperty("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");System.setProperty("spark.kryo
操作Avro格式數(shù)據(jù) 場景說明 用戶可以在Spark應用程序中以數(shù)據(jù)源的方式去使用HBase，本例中將數(shù)據(jù)以Avro格式存儲在HBase中，并從中讀取數(shù)據(jù)以及對讀取的數(shù)據(jù)進行過濾等操作。 數(shù)據(jù)規(guī)劃 在客戶端執(zhí)行hbase shell，進入HBase命令行，使用下面的命令創(chuàng)建樣例代碼中要使用的HBase表：
操作HBase數(shù)據(jù)源 場景說明 用戶可以在Spark應用程序中以數(shù)據(jù)源的方式去使用HBase，將dataFrame寫入HBase中，并從HBase讀取數(shù)據(jù)以及對讀取的數(shù)據(jù)進行過濾等操作。 數(shù)據(jù)規(guī)劃 在客戶端執(zhí)行hbase shell，進入HBase命令行，使用下面的命令創(chuàng)建樣例代碼中要使用的HBase表：
“com.mysql.cj.jdbc.Driver” } return url, properties 使用mysql的連接信息查詢mysql數(shù)據(jù) sql = “(select * from table) table” def get_table_data(spark, url,
通過Spark讀取Hive外表數(shù)據(jù)并寫入Doris 應用場景 通過Spark視圖讀取Hive外表數(shù)據(jù)寫入到Doris，并按照Unique指定字段自動去重。 方案架構(gòu) 離線數(shù)據(jù)可以從數(shù)據(jù)湖加載，也可以直接加載本地文件。從數(shù)據(jù)湖加載可以使用工具CDM，在沒有CDM工具時，可以直接使用外表加載、BrokerLoad的方式。
操作Avro格式數(shù)據(jù) 場景說明 用戶可以在Spark應用程序中以數(shù)據(jù)源的方式去使用HBase，本例中將數(shù)據(jù)以Avro格式存儲在HBase中，并從中讀取數(shù)據(jù)以及對讀取的數(shù)據(jù)進行過濾等操作。 數(shù)據(jù)規(guī)劃 在客戶端執(zhí)行hbase shell，進入HBase命令行，使用下面的命令創(chuàng)建樣例代碼中要使用的HBase表：
操作HBase數(shù)據(jù)源 場景說明 用戶可以在Spark應用程序中以數(shù)據(jù)源的方式去使用HBase，將dataFrame寫入HBase中，并從HBase讀取數(shù)據(jù)以及對讀取的數(shù)據(jù)進行過濾等操作。 數(shù)據(jù)規(guī)劃 在客戶端執(zhí)行hbase shell，進入HBase命令行，使用下面的命令創(chuàng)建樣例代碼中要使用的HBase表：
Spark從HBase讀取數(shù)據(jù)再寫入HBase樣例程序 Spark從HBase讀取數(shù)據(jù)再寫入HBase樣例程序開發(fā)思路 Spark從HBase讀取數(shù)據(jù)再寫入HBase樣例程序（Java） Spark從HBase讀取數(shù)據(jù)再寫入HBase樣例程序（Scala） Spark從HBase
Spark從Hive讀取數(shù)據(jù)再寫入HBase樣例程序 Spark從Hive讀取數(shù)據(jù)再寫入HBase樣例程序開發(fā)思路 Spark從Hive讀取數(shù)據(jù)再寫入HBase樣例程序（Java） Spark從Hive讀取數(shù)據(jù)再寫入HBase樣例程序（Scala） Spark從Hive讀取數(shù)據(jù)再寫入HBase樣例程序（Python）
spark://master:7077 四、Spark讀寫Hive數(shù)據(jù) （一）導入SparkSession 執(zhí)行命令：import org.apache.spark.sql.SparkSession （二）創(chuàng)建SparkSession對象 val spark = SparkSession.builder()
SparkSql將df寫入es // reusing the example from Spark SQL documentation import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.SQLContext
bsp; SparkSQL SparkSQL是獨立于Hive的SQL語句翻譯層，僅僅依賴于Hive MetaStore。其功能類似于Hive的Driver組件，即SQL生命周期管理功能。一個完整的SparkSQL任務的執(zhí)行，包含四個部分： 由SparkSQL將SQL翻譯成RDD計算任務。
