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Spark數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫，快速高效的解決方案
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司公司2013年成立，先為沁水等服務(wù)建站，沁水等地企業(yè)，進(jìn)行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為沁水企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機(jī)+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問題。
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益普及，越來越多的企業(yè)開始使用Apache Spark來處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)集。Spark作為目前更流行的分布式計(jì)算框架之一，具有高效、可靠的特點(diǎn)，在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出更為突出的優(yōu)勢(shì)。但是，一般來說，Spark并不是用來處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的之一選擇，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)通常使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)。因此，將Spark中處理的數(shù)據(jù)寫入到數(shù)據(jù)庫是很常見的需求。但是，在Spark中寫入數(shù)據(jù)庫并不是一件容易的事情，這需要考慮到數(shù)據(jù)量大、寫入速度慢、并發(fā)性能下降等諸多問題。
本文將介紹一些快速高效的解決方案來處理Spark數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫問題。
1. 數(shù)據(jù)庫寫入模式
在Spark中寫入數(shù)據(jù)庫有兩種模式：batch模式和直接模式。
Batch模式即通過在Spark中生成數(shù)據(jù)集后，將其寫入數(shù)據(jù)庫中，該模式適用于將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在非實(shí)時(shí)環(huán)境中，如脫機(jī)報(bào)告等。
Direct模式則更加適用于需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，可以將Spark中的數(shù)據(jù)直接寫入數(shù)據(jù)庫中，適用于在線組件和Dashboard等場(chǎng)景。
2. 數(shù)據(jù)庫連接
在Spark中寫入數(shù)據(jù)庫時(shí)，需要選擇正確的數(shù)據(jù)庫連接，以便高效地讀取和寫入數(shù)據(jù)。可以使用JDBC或其他支持Spark的數(shù)據(jù)庫連接程序。更佳實(shí)踐是使用JDBC鏈接，因?yàn)镴DBC通常是大多數(shù)數(shù)據(jù)庫支持的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議?？梢酝ㄟ^數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)程序和特定的JDBC URL連接到特定的數(shù)據(jù)庫。Spark連接的數(shù)據(jù)庫應(yīng)該是可伸縮和可靠的。
3. 分區(qū)
另一個(gè)因素是將數(shù)據(jù)劃分到正確數(shù)量的分區(qū)中。在Spark中，數(shù)據(jù)分區(qū)是將數(shù)據(jù)進(jìn)行平均分配的基本方法，可以優(yōu)化系統(tǒng)的并發(fā)性能。建議將數(shù)據(jù)分區(qū)數(shù)設(shè)置為CPU核數(shù)的2-4倍，以提高性能。
4. 并行度
要想讓Spark在寫入數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出令人滿意的速度，必須設(shè)置更佳的并行度值。因?yàn)槊總€(gè)分區(qū)都被Spark分配給獨(dú)立的任務(wù)，所以需要設(shè)置一個(gè)合理的分區(qū)數(shù)量，并根據(jù)硬件性能和實(shí)際情況確定每個(gè)分區(qū)運(yùn)行的并行度。Spark SQL提供了控制并發(fā)的各種選項(xiàng)來避免系統(tǒng)過載，例如spark.sql.shuffle.partitions和spark.sql.execution.ignoreCorruptFiles等。
5. 批量寫入
將多個(gè)行一起提交以提高性能和吞吐量，而不是單獨(dú)提交每個(gè)行?？梢允褂门坎迦氲牟呗裕瑢⒍鄠€(gè)行分組成包，并將整個(gè)包寫入數(shù)據(jù)庫。
6. 數(shù)據(jù)格式
選擇正確的數(shù)據(jù)格式可以更有效地處理數(shù)據(jù)，如Parquet、ORC和Avro等文件格式。這些格式可以優(yōu)化系統(tǒng)的性能，減少了磁盤空間的要求和傳輸時(shí)間，同時(shí)還對(duì)壓縮和編碼進(jìn)行優(yōu)化。使用正確的格式也可以提高查詢性能，降低查詢時(shí)間。
在Spark中將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫是一項(xiàng)非常復(fù)雜的任務(wù)，但隨著技術(shù)不斷發(fā)展，解決此類問題的方法也越來越多。通過選擇正確的數(shù)據(jù)庫連接、分區(qū)和并行度，以及使用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)格式和批量插入技術(shù)，Spark可以更高效地將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫。這些解決方案將大大縮短執(zhí)行時(shí)間，并提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和可靠性，為企業(yè)的發(fā)展提供更強(qiáng)大的支持。
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怎樣讓spark定時(shí)讀數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)
RDD：AResilientDistributedDataset(RDD),thebasicabstractioninSpark.rdd是一個(gè)分布式的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)分散在分布式集群的各臺(tái)機(jī)器上ADataFrameisequivalenttoarelationaltableinSparkSQL,andcanbecreatedusingvariousfunctionsinSQLContextdataframe更像是一張關(guān)系型數(shù)據(jù)表，是一種spark獨(dú)有的數(shù)據(jù)格式吧，這種格式的數(shù)據(jù)可以使用sqlcontext里面的函數(shù)
用pycharm導(dǎo)入的spark怎么啟動(dòng)spark shell
前面已經(jīng)有篇文章介紹如何編譯包含hive的spark-assembly.jar了,不清楚的可以翻看一下前面的文章。
cloudera manager裝好的spark,直接執(zhí)行spark-shell進(jìn)入命令行后，寫入如下語句：
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
你會(huì)發(fā)現(xiàn)沒法執(zhí)行通過，因?yàn)閏m裝的原生的spark是不支持spark hql的，我們需要手動(dòng)進(jìn)行一些調(diào)整：
之一步，將編譯好的包含hive的JAR包上傳到hdfs上配置的默認(rèn)的spark的sharelib目錄：/user/spark/share/lib
第二步：在你要運(yùn)行spark-shell腳本的節(jié)點(diǎn)上的/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.0-1.cdh5.3.0.p0.30/lib/spark/lib/目錄下面，下載這個(gè)jar到這個(gè)目錄：hadoop fs -get -s spark-assembly-with-hive-maven.jar spark-assembly.jar，指向我們剛下載下來的那個(gè)JAR包，這個(gè)JAR包會(huì)在啟動(dòng)spark-shell腳本時(shí)裝載到driver program的classpath中去的，sparkContext也是在driver中創(chuàng)建出來的，所以需要將我們編譯的JAR包替換掉原來的spark-assembly.jar包，這樣在啟動(dòng)spark-shell的時(shí)候，包含hive的spark-assembly就被裝載到classpath中去了。
第三步：在/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf/目錄下面創(chuàng)建一個(gè)hive-site.xml。/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf目錄是默認(rèn)的spark的配置目錄，當(dāng)然你可以修改默認(rèn)配置目錄的位置。hive-site.xml內(nèi)容如下：
hive.metastore.local
false
hive.metastore.uris
hive.metastore.client.socket.timeout
300
hive.metastore.warehouse.dir
/user/hive/warehouse
這個(gè)應(yīng)該大家都懂的，總要讓spark找到hive的元數(shù)據(jù)在哪吧，于是就有了上面一些配置。
第四步：修改/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf/spark-defaults.conf，添加一個(gè)屬性：spark.yarn.jar=
以上完事之后，運(yùn)行spark-shell,再輸入:
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
應(yīng)該就沒問題了。我們?cè)賵?zhí)行一個(gè)語句驗(yàn)證一下是不是連接的我們指定的hive元數(shù)據(jù)庫：
hiveContext.sql(“show tables”).take(10) //取前十個(gè)表看看
關(guān)于spark寫數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)庫的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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本文標(biāo)題：Spark數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫，快速高效的解決方案。(spark寫數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)庫)
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