用Spark实现一列数据变成一条数据库记录(spark一列变一条数据库)

在现代数据处理过程中，大规模数据的处理已经成为了大数据领域的主要任务之一。Spark是当前比较流行的大数据处理框架之一，可以用于构建分布式数据处理系统，具有可扩展性和性能等优点。在现实生活中，我们经常会遇到需要将一列数据转换成一条数据库记录的情况，这时我们可以使用Spark来实现这个任务。

在保亭黎族等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供成都网站建设、成都做网站 网站设计制作按需求定制制作,公司网站建设,企业网站建设,成都品牌网站建设,营销型网站建设,外贸网站建设,保亭黎族网站建设费用合理。

Spark是一个分布式计算框架，能够对大规模的数据进行分布式处理。它的特点是高效、可扩展、易于使用，并能够处理多种类型的数据。实现将一列数据转换成一条数据记录的过程，也可以称之为“行转列”操作，Spark提供了map、flatMap、reduce等操作，可以轻松地实现这个功能。

在具体实现中，我们可以使用Spark的分布式计算框架来实现将一列数据转换成一条数据库记录。整个过程可以分为以下几个步骤：

1. 数据预处理：需要对原始数据做一些预处理，比如去除头部和尾部的空格，转换编码格式等。预处理数据可以使后续的处理步骤更加高效和准确。

2. 读取数据：Spark支持从多种数据源中读取数据，包括文本文件、压缩文件、数据库等。在读取数据之前，需要确定数据的文件格式和数据编码格式。

3. 转换数据：接下来，需要对读取到的数据进行转换操作。通常情况下，用逗号或制表符分隔的单行数据中，每个字段都是一组重复数据，包括日期、地点、名称等信息。我们需要将这些信息转换成一条数据库记录。

4. 过滤数据：在数据转换过程中，需要根据实际业务需求过滤不符合条件的数据。比如可以使用map和filter操作，根据指定关键字筛选出需要的数据。

5. 写入数据：将转换后的数据写入数据库中。Spark可以通过JDBC或ODBC驱动来向数据库插入数据。

对于上述几个步骤，我们可以使用如下伪代码来实现将一列数据转换成一条数据库记录：

“`python

# 定义读取数据路径

path = “data.csv”

# 读取数据

data = spark.read.csv(path)

# 预处理数据

data = data.map(lambda line: line.strip().encode(‘utf-8’))

# 转换数据

data = data.flatMap(lambda line: line.split(‘,’))

# 过滤数据

data = data.filter(lambda line: ‘keyword’ in line)

# 写入数据库

data.write.format(“jdbc”) \

.option(“url”, “jdbc:mysql://host:port/database”) \

.option(“driver”, “com.mysql.jdbc.Driver”) \

.option(“dbtable”, “tablename”) \

.option(“user”, “username”) \

.option(“password”, “password”) \

.mode(“append”) \

.save()

“`

在上述伪代码中，我们使用Spark读取了数据文件data.csv，对读取到的数据做了预处理和转换操作，并过滤出符合条件的数据，最后将数据插入到MySQL数据库中。

来说，使用Spark实现将一列数据转换成一条数据库记录功能，需要经过数据预处理、数据读取、数据转换、数据过滤和数据写入等多个步骤。使用Spark的分布式计算框架结合JDBC或ODBC驱动，可以轻松地实现这个功能，并且支持多种数据源和数据格式。

相关问题拓展阅读：

• Spark SQL（十）：Hive On Spark
• 创建sparksqltable代码

Spark SQL（十）：Hive On Spark

Hive是目前大数据领域，事实上的SQL标准。其底层默认是基于MapReduce实现的，但是由于MapReduce速度实在比较慢，因此这几年，陆续出来了新的SQL查询引擎，包括Spark SQL，Hive On Tez，Hive On Spark等。

Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、ON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。因此它是Spark的一个项目，只不过提供了逗闭针对Hive执行查询的工功能而已，适合在一些使用Spark技术栈的大数据应用类系统中使用。

而Hive On Spark，是Hive的一个项目，它是将Spark作为底层的查询引擎（不通过MapReduce作为唯一的查询引擎）。Hive On Spark，只适用于Hive，在可预见的未来，很有可能Hive默认的底层引擎就从MapReduce切换为Spark了；适合于将原有早粗的Hive数据仓库以及数据统计分析替山睁裂换为Spark引擎，作为全公司通用的大数据统计分析引擎。

Hive On Spark做了一些优化：

1、Map Join

Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。所以目前采取的是，类似乎MapReduce的Distributed Cache机制，即提高HDFS replica factor的复制因子，以让数据在每个计算节点上都有一个备份，从而可以在本地进行数据读取。

2、Cache Table

对于某些需要对一张表执行多次操作的场景，Hive On Spark内部做了优化，即将要多次操作的表cache到内存中，以便于提升性能。但是这里要注意，并不是对所有的情况都会自动进行cache。所以说，Hive On Spark还有很多不完善的地方。

Hive QL语句 =>

语法分析 => AST =>

生成逻辑执行计划 => Operator Tree =>

优化逻辑执行计划 => Optimized Operator Tree =>

生成物理执行计划 => Task Tree =>

优化物理执行计划 => Optimized Task Tree =>

执行优化后的Optimized Task Tree

创建sparksqltable代码

SQLContext具体的执行过程告友如下：

（1）SQL | HQL语句经过SqlParse解析成UnresolvedLogicalPlan。

（2）使用yzer结合数据字典（catalog）进行绑定，生成resolvedLogicalPlan，在这个过程中，Catalog提取出SchemRDD，并注册类似case class的对象，然后把表注册进内存中。

（3）Analyzed Logical Plan经过Catalyst Optimizer优化器优化处理后，生成Optimized Logical Plan，该过程完成以后，以下的部分在Spark core中完成。

（4）Optimized Logical Plan的结果交给SparkPlanner，然后SparkPlanner处理后交给PhysicalPlan，经过该过程后生成Spark Plan。

（5）使用SparkPlan将LogicalPlan转换成PhysicalPlan。

（6）使用prepareForExecution()将PhysicalPlan转换成可执行物理计滚友搜划。

（7）使用execute()执行可执行物理计划。

（8）生成DataFrame。

登录后复制

在整个运行过程中涉及到多个SparkSQL的组件，如SqlParse、yzer、optimizer、SparkPlan等等

某电商平台，需要对订单数据进行分析，已知订单数据包括两个文件，分别为订单数据orders和订单明细数据order_items，orders记录了用户购买商品的订单ID，订单号，用户ID及下单日期。order_items记录了商品ID，订单ID以及明细ID。它们的结构与关系如下图所示：

orders表：（order_id,order_number,buyer_id,create_dt）

订单大历ID 订单号用户ID 下单日期

-15 04:58:21

-15 04:45:31

-15 03:12:23

-15 02:37:32

-15 02:18:56

-15 01:33:46

-15 01:04:41

-15 01:02:20

-15 00:38:02

-15 00:18:43

order_items表：（item_id,order_id,goods_id ）

明细ID 订单ID 商品ID

登录后复制



创建orders表和order_items表，并统计该电商网站都有哪些用户购买了什么商品。

操作

在spark-shell下，使用case class方式定义RDD，创建orders表

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

import sqlContext.implicits._

case class Orders(order_id:String,order_number:String,buyer_id:String,create_dt:String)

val dforders = sc.textFile(“/myspark5/orders”).map(_.split(‘\t’)).map(line=>Orders(line(0),line(1),line(2),line(3))).toDF()

dforders.registerTempTable(“orders”)

登录后复制

验证创建的表是否成功。

sqlContext.sql(“show tables”).map(t=>”tableName is:”+t(0)).collect().foreach(println)

sqlContext.sql(“select order_id,buyer_id from orders”).collect

登录后复制

在Spark Shell下，使用applyScheme方式定义RDD，创建order_items表。

import org.apache.spark.sql._

import org.apache.spark.sql.types._

val rddorder_items = sc.textFile(“/myspark5/order_items”)

val roworder_items = rddorder_items.map(_.split(“\t”)).map( p=>Row(p(0),p(1),p(2) ) )

val schemaorder_items = “item_id order_id goods_id”

val schema = StructType(schemaorder_items.split(” “).map(fieldName=>StructField(fieldName,StringType,true)) )

val dforder_items = sqlContext.applySchema(roworder_items, schema)

dforder_items.registerTempTable(“order_items”)

登录后复制

验证创建表是否成功

sqlContext.sql(“show tables”).map(t=>”tableName is:”+t(0)).collect().foreach(println)

sqlContext.sql(“select order_id,goods_id from order_items “).collect

登录后复制

将order表及order_items表进行join操作，统计该电商网站，都有哪些用户购买了什么商品

sqlContext.sql(“select orders.buyer_id, order_items.goods_id from order_items join orders on order_items.order_id=orders.order_id “).collect

登录后复制

Spark SQL

spark-sql

创建表orders及表order_items。

create table orders (order_id string,order_number string,buyer_id string,create_dt string)

row format delimited fields terminated by ‘\t’ stored as textfile;

create table order_items(item_id string,order_id string,goods_id string)

row format delimited fields terminated by ‘\t’ stored as textfile;

登录后复制

查看已创建的表。

show tables;

登录后复制

表名后的false意思是该表不是临时表。

将HDFS中/myspark5下的orders表和order_items表中数据加载进刚创建的两个表中。

load data inpath ‘/myspark5/orders’ into table orders;

load data inpath ‘/myspark5/order_items’ into table order_items;

登录后复制

14.验证数据是否加载成功。

select * from orders;

select * from order_items;

登录后复制

15.处理文件，将order表及order_items表进行join操作，统计该电商网站，都有哪些用户购买了什么商品。

spark 一列变一条数据库的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于spark 一列变一条数据库,用Spark实现一列数据变成一条数据库记录,Spark SQL（十）：Hive On Spark,创建sparksqltable代码的信息别忘了在本站进行查找喔。

香港服务器选创新互联，2H2G首月10元开通。
创新互联（www.cdcxhl.com）互联网服务提供商,拥有超过10年的服务器租用、服务器托管、云服务器、虚拟主机、网站系统开发经验。专业提供云主机、虚拟主机、域名注册、VPS主机、云服务器、香港云服务器、免备案服务器等。

当前标题：用Spark实现一列数据变成一条数据库记录(spark一列变一条数据库)
网站链接：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news42/543842.html

网站建设、网络推广公司-创新互联，是专注品牌与效果的网站制作，网络营销seo公司；服务项目有等

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 创新互联