Spark数据源educoder

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Spark数据源educoder。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

第1关:SparkSQL加载和保存

        在右侧编辑器补充代码,加载people.json文件,以覆盖的方式保存到people路径里,继续加载people1.json文件,以附加的方式保存到people路径里,最后以表格形式显示people里前20Dataset文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-444892.html

package com.educoder.bigData.sparksql2;

import org.apache.spark.sql.AnalysisException;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;


public class Test1 {
	
	public static void main(String[] args) throws AnalysisException {
		SparkSession  spark  =  SparkSession 
				  .builder()
				  .appName("test1")
				  .master("local")
				  .getOrCreate();
		/********* Begin *********/

		spark.read().format("json").load("people.json").write().mode(SaveMode.Append).save("people");  
        spark.read().format("json").load("people1.json").write().mode(SaveMode.Append).save("peopl

到了这里,关于Spark数据源educoder的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Spark大数据处理讲课笔记4.2 Spark SQL数据源 - 基本操作

      目录 零、本讲学习目标 一、基本操作 二、默认数据源 (一)默认数据源Parquet (二)案例演示读取Parquet文件 1、在Spark Shell中演示 2、通过Scala程序演示 三、手动指定数据源 (一)format()与option()方法概述 (二)案例演示读取不同数据源 1、读取房源csv文件 2、读取json,保

    2024年02月09日
    浏览(43)
  • Spark SQL数据源的基本操作

    Spark SQL提供了两个常用的加载数据和写入数据的方法:load()方法和save()方法。load()方法可以加载外部数据源为一个DataFrame,save()方法可以将一个DataFrame写入指定的数据源。 默认情况下,load()方法和save()方法只支持Parquet格式的文件,Parquet文件是以二进制方式存储数据的,因此

    2024年02月09日
    浏览(45)
  • 4.2 Spark SQL数据源 - 基本操作

    案例演示读取Parquet文件 查看Spark的样例数据文件users.parquet 1、在Spark Shell中演示 启动Spark Shell 查看数据帧内容 查看数据帧模式 对数据帧指定列进行查询,查询结果依然是数据帧,然后通过write成员的save()方法写入HDFS指定目录 查看HDFS上的输出结果 执行SQL查询 查看HDFS上的输

    2024年02月08日
    浏览(43)
  • 【Spring篇】数据源对象管理&&加载properties文件

    🎊专栏【Spring】 🍔喜欢的诗句:更喜岷山千里雪 三军过后尽开颜。 🎆音乐分享【如愿】 🥰欢迎并且感谢大家指出小吉的问题 数据库连接作为企业应用的基础资源之一,Spring可以通过声明方式帮我们轻松管理数据源。本文将详细介绍Spring容器配置和管理Druid、C3P0数据源的方

    2024年02月08日
    浏览(35)
  • spark DStream从不同数据源采集数据(RDD 队列、文件、diy 采集器、kafka)(scala 编程)

    目录 1. RDD队列 2 textFileStream 3 DIY采集器 4 kafka数据源【重点】        a、使用场景:测试        b、实现方式: 通过ssc.queueStream(queueOfRDDs)创建DStream,每一个推送这个队列的RDD,都会作为一个DStream处理     1. 自定义采集器     2. 什么情况下需要自定采集器呢?          比

    2024年02月07日
    浏览(49)
  • Android笔记(二十三):Paging3分页加载库结合Compose的实现分层数据源访问

    在Android笔记(二十二):Paging3分页加载库结合Compose的实现网络单一数据源访问一文中,实现了单一数据源的访问。在实际运行中,往往希望不是单纯地访问网络数据,更希望将访问的网络数据保存到移动终端的SQLite数据库中,使得移动应用在离线的状态下也可以从数据库中

    2024年01月16日
    浏览(39)
  • springboot整合多数据源的配置以及动态切换数据源,注解切换数据源

    在许多应用程序中,可能需要使用多个数据库或数据源来处理不同的业务需求。Spring Boot提供了简便的方式来配置和使用多数据源,使开发人员能够轻松处理多个数据库连接。如果你的项目中可能需要随时切换数据源的话,那我这篇文章可能能帮助到你 ℹ️:这里对于pom文件

    2024年02月10日
    浏览(49)
  • NamedParameterJdbcTemplate多数据源指定数据源

    实战例子记录 pom config NamedParameterJdbcTemplate(动态sql调用)

    2024年02月08日
    浏览(50)
  • 数据源作用以及spring配置数据源

    数据源,简单理解为数据源头,提供了应用程序所需要数据的位置。数据源保证了应用程序与目标数据之间交互的规范和协议,它可以是数据库,文件系统等等。其中数据源定义了位置信息,用户验证信息和交互时所需的一些特性的配置,同时它封装了如何建立与数据源的连

    2024年02月07日
    浏览(53)
  • SpringBoot——动态数据源(多数据源自动切换)

    日常的业务开发项目中只会配置一套数据源,如果需要获取其他系统的数据往往是通过调用接口, 或者是通过第三方工具比如kettle将数据同步到自己的数据库中进行访问。 但是也会有需要在项目中引用多数据源的场景。比如如下场景: 自研数据迁移系统,至少需要新、老两

    2024年02月16日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包