摘要：
大数据，cdh 阅读全文
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1) 前面连接的是spark自带的hive数仓，并且在spark目录下自动生成了metastror_data,spark-warehouse。这里我们把它删除，都删除不要了。4 2) 打开hive目录下的conf文件，把hive-site.xml原封不动的复制一份放在 spark/conf 目录下 阅读全文
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1 最直接的方式 scala> val jdbcDF = spark.read.format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://hadoop1:3306/rdd") mysql 接口和库名 .option("dbtable", "rddtable") 两张表名 阅读全文
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1) spark可以读取很多种数据格式，spark.read.按tab键表示显示： scala>spark.read. csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text textFile 2) spark.r 阅读全文
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1）创建一个样例类 scala> case class People(name:String,age:Long)defined class People 2）创建DataSet scala> val caseClassDS = Seq(People("Andy",32)).toDS()caseCla 阅读全文
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1）通过反射确定，需要样例类，创建一个样例类 scala> case class People(name:String,age:Int)defined class People 2）开始创建一个RDD scala> val rdd =sc.makeRDD(List(("zhangsn",20),(" 阅读全文
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1,spark中用sql方式查询的方法步骤： 1）spark res3: org.apache.spark.sql.SparkSession = org.apache.spark.sql.SparkSessio 2）读取数据的步骤，用spark.read 再按Table键，spark会告诉你spar 阅读全文
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