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本次在IDEA下使用Scala语言进行开发，具体环境搭建查看文章 IDEA 下 Scala Maven 开发环境搭建。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-820442.html
创建Maven工程，pom文件：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-820442.html
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启动spark-shell 2 hudi内置数据生成器,生成10条json数据 3加载到DF,写入hudi，实现简单etl处理 4读取存储数据及注册临时表
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启动spark-sql 创建表 建表参数： 参数名 默认值 说明 primaryKey uuid 表的主键名，多个字段用逗号分隔。同 hoodie.datasource.write.recordkey.field preCombineField 表的预合并字段。同 hoodie.datasource.write.precombine.field type cow 创建的表类型： type = ‘cow’ type = \\\'mor’同 hoodie.datasource.write.table.ty
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为了防止不必要的报错，部署之前请务必从开头开始看，切勿跳过其中一个部署模式，因为每一个部署模式都是从上一个模式的配置上进行的 下载地址：https://archive.apache.org/dist/spark/ 本文所下载版本为： spark-3.3.0-bin-hadoop2 环境: hadoop-2.7.5 jdk1.8.0 Scala 所谓的Local模式，就是不需
环境: spark3.3.x scala2.12.x 引用: spark-shell --jars spark-excel_2.12-3.3.1_0.18.5.jar 或项目里配置pom.xml 代码: 1、直接使用excel文件第一行作为schema 2、使用自定义schema（该方法如果excel文件第一行不是所需数据，需手动限制读取的数据范围） ps:刚开始用的3.3.3_0.20.1这个版本的不可用，具体
Windows10系统基本环境：spark3.0. 0 +hadoop3.1. 0 +scala2.12.0+java jdk1.8。 环境变量配置路径：电脑→属性→高级系统设置→环境变量 path中加入：%JAVA_HOME%/bin。 注：jdk版本不宜过高。 cmd验证： java -version 官方下载网址：https://www.scala-lang.org/ 选择对应版本，这里我选择的是scala2.12.0版本
大数据组件 版本 Hive 3.1.2 Spark spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 OS 版本 MacOS Monterey 12.1 Linux - CentOS 7.6 1）Hive on Spark说明 Hive引擎包括：默认 mr 、 spark 、 Tez 。 Hive on Spark ：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。 Spark on Hive :
基础docker环境中存储hadoop3--方便后续查看 参考： 实践：
