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本篇文章給大家分享的是有關大數據中Spark實戰技巧是什么,小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
--driver-class-path mysql-connector-java-5.1.21.jar 在數據庫中,SET GLOBAL binlog_format=mixed;
同樣使用—jars 才行
https://www.jb51.net/article/163641.htm
https://my.oschina.net/albert2011/blog/754174
使用jupyter-notebook --ip hostname -i
來啟動
spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=true
使用spark寫入hive表中的數據,可能會出現空指針問題或者數據越界問題,問題原因是spark的元數據解析問題,而不是hive的元數據解析問題
import org.apache.spark.sql.expressions.Window import org.apache.spark.sql.functions.row_number import org.apache.spark.sql.functions._
1.spark.sql(sql).withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy('f_trans_id).orderBy(col("f_modify_time").desc))) 2.spark.sql(sql).withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy('f_trans_id).orderBy(-col("f_modify_time"))))
3.val df = spark.sql(sql)
df.withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy('f_trans_id).orderBy(-df("f_modify_time"))))
4.spark.sql(sql).withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy('f_trans_id).orderBy(-'f_modify_time)))
注意:-的方式,經過測試,不穩定,有時可以,有時不可以
sc.broadcast是廣播數據,一般用于rdd廣播,而下面的方式用于廣播表
import org.apache.spark.sql.functions.broadcast
broadcast(tableData).createOrReplaceTempView
以上就是大數據中Spark實戰技巧是什么,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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