Intellj IDEA +SBT + Scala + Spark Sql读取HDFS数据

2024-03-18 20:48
文章标签 sql 数据 读取 idea scala hdfs database spark sbt intellj

本文主要是介绍Intellj IDEA +SBT + Scala + Spark Sql读取HDFS数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前提Spark集群已经搭建完毕,如果不知道怎么搭建，请参考这个链接：
http://qindongliang.iteye.com/blog/2224797

注意提交作业，需要使用sbt打包成一个jar，然后在主任务里面添加jar包的路径远程提交即可，无须到远程集群上执行测试，本次测试使用的是Spark的Standalone方式

sbt依赖如下：


Java代码 复制代码  收藏代码
  1. name := "spark-hello"  
  2.   
  3. version := "1.0"  
  4.   
  5. scalaVersion := "2.11.7"  
  6. //使用公司的私服  
  7. resolvers += "Local Maven Repository" at "http://dev.bizbook-inc.com:8083/nexus/content/groups/public/"  
  8. //使用内部仓储  
  9. externalResolvers := Resolver.withDefaultResolvers(resolvers.value, mavenCentral = false)  
  10. //Hadoop的依赖  
  11. libraryDependencies += "org.apache.hadoop" % "hadoop-client" % "2.7.1"  
  12. //Spark的依赖  
  13. libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core_2.11" % "1.4.1"  
  14. //Spark SQL 依赖  
  15. libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql_2.11" % "1.4.1"  
  16. //java servlet 依赖  
  17. libraryDependencies += "javax.servlet" % "javax.servlet-api" % "3.0.1"  
  18.       
name := "spark-hello"version := "1.0"scalaVersion := "2.11.7"
//使用公司的私服
resolvers += "Local Maven Repository" at "http://dev.bizbook-inc.com:8083/nexus/content/groups/public/"
//使用内部仓储
externalResolvers := Resolver.withDefaultResolvers(resolvers.value, mavenCentral = false)
//Hadoop的依赖
libraryDependencies += "org.apache.hadoop" % "hadoop-client" % "2.7.1"
//Spark的依赖
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core_2.11" % "1.4.1"
//Spark SQL 依赖
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql_2.11" % "1.4.1"
//java servlet 依赖
libraryDependencies += "javax.servlet" % "javax.servlet-api" % "3.0.1"


demo1：使用Scala读取HDFS的数据：

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. /** * 
  2.    * Spark读取来自HDFS的数据 
  3.    */  
  4. ef readDataFromHDFS(): Unit ={  
  5.    //以standalone方式运行,提交到远程的spark集群上面  
  6.    val conf = new SparkConf().setMaster("spark://h1:7077").setAppName("load hdfs data")  
  7.    conf.setJars(Seq(jarPaths));  
  8.    //得到一个Sprak上下文  
  9.    val sc = new SparkContext(conf)  
  10.    val textFile=sc.textFile("hdfs://h1:8020/user/webmaster/crawldb/etl_monitor/part-m-00000")  
  11.    //获取第一条数据  
  12.    //val data=textFile.first()  
  13.   // println(data)  
  14.    //遍历打印  
  15.      /** 
  16.       * collect() 方法 游标方式迭代收集每行数据 
  17.       * take(5)   取前topN条数据 
  18.       * foreach() 迭代打印 
  19.       * stop()    关闭链接 
  20.       */  
  21.   textFile.collect().take(5).foreach( line => println(line) )  
  22.    //关闭资源  
  23.    sc.stop()  
 /** ** Spark读取来自HDFS的数据*/
def readDataFromHDFS(): Unit ={//以standalone方式运行,提交到远程的spark集群上面val conf = new SparkConf().setMaster("spark://h1:7077").setAppName("load hdfs data")conf.setJars(Seq(jarPaths));//得到一个Sprak上下文val sc = new SparkContext(conf)val textFile=sc.textFile("hdfs://h1:8020/user/webmaster/crawldb/etl_monitor/part-m-00000")//获取第一条数据//val data=textFile.first()// println(data)//遍历打印/*** collect() 方法 游标方式迭代收集每行数据* take(5)   取前topN条数据* foreach() 迭代打印* stop()    关闭链接*/textFile.collect().take(5).foreach( line => println(line) )//关闭资源sc.stop()
}


demo2：使用Scala 在客户端造数据，测试Spark Sql：

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. def mappingLocalSQL1() {  
  2.    val conf = new SparkConf().setMaster("spark://h1:7077").setAppName("hdfs data count")  
  3.    conf.setJars(Seq(jarPaths));  
  4.    val sc = new SparkContext(conf)  
  5.    val sqlContext=new SQLContext(sc);  
  6.    //导入隐式sql的schema转换  
  7.    import sqlContext.implicits._  
  8.    val df = sc.parallelize((1 to 100).map(i => Record(i, s"val_$i"))).toDF()  
  9.    df.registerTempTable("records")  
  10.    println("Result of SELECT *:")  
  11.    sqlContext.sql("SELECT * FROM records").collect().foreach(println)  
  12.    //聚合查询  
  13.    val count = sqlContext.sql("SELECT COUNT(*) FROM records").collect().head.getLong(0)  
  14.    println(s"COUNT(*): $count")  
  15.    sc.stop()  
  16.  }  
 def mappingLocalSQL1() {val conf = new SparkConf().setMaster("spark://h1:7077").setAppName("hdfs data count")conf.setJars(Seq(jarPaths));val sc = new SparkContext(conf)val sqlContext=new SQLContext(sc);//导入隐式sql的schema转换import sqlContext.implicits._val df = sc.parallelize((1 to 100).map(i => Record(i, s"val_$i"))).toDF()df.registerTempTable("records")println("Result of SELECT *:")sqlContext.sql("SELECT * FROM records").collect().foreach(println)//聚合查询val count = sqlContext.sql("SELECT COUNT(*) FROM records").collect().head.getLong(0)println(s"COUNT(*): $count")sc.stop()}




Spark SQL 映射实体类的方式读取HDFS方式和字段，注意在Scala的Objcet最上面有个case 类定义，一定要放在
这里，不然会出问题：




demo2：使用Scala 远程读取HDFS文件，并映射成Spark表，以Spark Sql方式，读取top10：

Java代码 复制代码  收藏代码
  1.  val jarPaths="target/scala-2.11/spark-hello_2.11-1.0.jar"  
  2.   /**Spark SQL映射的到实体类的方式**/  
  3.   def mapSQL2(): Unit ={  
  4.     //使用一个类，参数都是可选类型,如果没有值，就默认为NULL  
  5.     //SparkConf指定master和任务名  
  6.     val conf = new SparkConf().setMaster("spark://h1:7077").setAppName("spark sql query hdfs file")  
  7.     //设置上传需要jar包  
  8.     conf.setJars(Seq(jarPaths));  
  9.     //获取Spark上下文  
  10.     val sc = new SparkContext(conf)  
  11.     //得到SQL上下文  
  12.     val sqlContext=new SQLContext(sc);  
  13.     //必须导入此行代码，才能隐式转换成表格  
  14.     import sqlContext.implicits._  
  15.     //读取一个hdfs上的文件，并根据某个分隔符split成数组  
  16.     //然后根据长度映射成对应字段值，并处理数组越界问题  
  17.     val model=sc.textFile("hdfs://h1:8020/user/webmaster/crawldb/etl_monitor/part-m-00000").map(_.split("\1"))  
  18.       .map( p =>  ( if (p.length==4) Model(Some(p(0)), Some(p(1)), Some(p(2)), Some(p(3).toLong))  
  19.     else if (p.length==3) Model(Some(p(0)), Some(p(1)), Some(p(2)),None)  
  20.     else if (p.length==2) Model(Some(p(0)), Some(p(1)),None,None)  
  21.     else   Model( Some(p(0)),None,None,None )  
  22.       )).toDF()//转换成DF  
  23.     //注册临时表  
  24.     model.registerTempTable("monitor")  
  25.     //执行sql查询  
  26.     val it = sqlContext.sql("SELECT rowkey,title,dtime FROM monitor  limit 10 ")  
  27. //    val it = sqlContext.sql("SELECT rowkey,title,dtime FROM monitor WHERE title IS  NULL AND dtime IS NOT NULL      ")  
  28.       println("开始")  
  29.       it.collect().take(8).foreach(line => println(line))  
  30.       println("结束")  
  31.     sc.stop();  
  32.   }  
 val jarPaths="target/scala-2.11/spark-hello_2.11-1.0.jar"/**Spark SQL映射的到实体类的方式**/def mapSQL2(): Unit ={//使用一个类，参数都是可选类型,如果没有值，就默认为NULL//SparkConf指定master和任务名val conf = new SparkConf().setMaster("spark://h1:7077").setAppName("spark sql query hdfs file")//设置上传需要jar包conf.setJars(Seq(jarPaths));//获取Spark上下文val sc = new SparkContext(conf)//得到SQL上下文val sqlContext=new SQLContext(sc);//必须导入此行代码，才能隐式转换成表格import sqlContext.implicits._//读取一个hdfs上的文件，并根据某个分隔符split成数组//然后根据长度映射成对应字段值，并处理数组越界问题val model=sc.textFile("hdfs://h1:8020/user/webmaster/crawldb/etl_monitor/part-m-00000").map(_.split("\1")).map( p =>  ( if (p.length==4) Model(Some(p(0)), Some(p(1)), Some(p(2)), Some(p(3).toLong))else if (p.length==3) Model(Some(p(0)), Some(p(1)), Some(p(2)),None)else if (p.length==2) Model(Some(p(0)), Some(p(1)),None,None)else   Model( Some(p(0)),None,None,None ))).toDF()//转换成DF//注册临时表model.registerTempTable("monitor")//执行sql查询val it = sqlContext.sql("SELECT rowkey,title,dtime FROM monitor  limit 10 ")
//    val it = sqlContext.sql("SELECT rowkey,title,dtime FROM monitor WHERE title IS  NULL AND dtime IS NOT NULL      ")println("开始")it.collect().take(8).foreach(line => println(line))println("结束")sc.stop();}


在IDEA的控制台，可以输出如下结果：

 

这篇关于Intellj IDEA +SBT + Scala + Spark Sql读取HDFS数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/823597。

相关文章

Python将大量遥感数据的值缩放指定倍数的方法(推荐)

Python将大量遥感数据的值缩放指定倍数的方法(推荐)

《Python将大量遥感数据的值缩放指定倍数的方法(推荐)》本文介绍基于Python中的gdal模块,批量读取大量多波段遥感影像文件,分别对各波段数据加以数值处理,并将所得处理后数据保存为新的遥感影像... 本文介绍基于python中的gdal模块，批量读取大量多波段遥感影像文件，分别对各波段数据加以数值处
阅读更多...
Mysql虚拟列的使用场景

Mysql虚拟列的使用场景

《Mysql虚拟列的使用场景》MySQL虚拟列是一种在查询时动态生成的特殊列,它不占用存储空间,可以提高查询效率和数据处理便利性,本文给大家介绍Mysql虚拟列的相关知识,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录1. 介绍mysql虚拟列1.1 定义和作用1.2 虚拟列与普通列的区别2. MySQL虚拟列的类型2
阅读更多...
使用MongoDB进行数据存储的操作流程

使用MongoDB进行数据存储的操作流程

《使用MongoDB进行数据存储的操作流程》在现代应用开发中,数据存储是一个至关重要的部分,随着数据量的增大和复杂性的增加,传统的关系型数据库有时难以应对高并发和大数据量的处理需求,MongoDB作为... 目录什么是MongoDB？MongoDB的优势使用MongoDB进行数据存储1. 安装MongoDB
阅读更多...
mysql数据库分区的使用

mysql数据库分区的使用

《mysql数据库分区的使用》MySQL分区技术通过将大表分割成多个较小片段,提高查询性能、管理效率和数据存储效率,本文就来介绍一下mysql数据库分区的使用,感兴趣的可以了解一下... 目录【一】分区的基本概念【1】物理存储与逻辑分割【2】查询性能提升【3】数据管理与维护【4】扩展性与并行处理【二】分区的
阅读更多...
MySQL中时区参数time_zone解读

MySQL中时区参数time_zone解读

《MySQL中时区参数time_zone解读》MySQL时区参数time_zone用于控制系统函数和字段的DEFAULTCURRENT_TIMESTAMP属性,修改时区可能会影响timestamp类型... 目录前言1.时区参数影响2.如何设置3.字段类型选择总结前言mysql 时区参数 time_zon
阅读更多...
Python MySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据

Python MySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据

《PythonMySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据》本文介绍了如何使用Python和pymysqlreplication库通过MySQL的二进制日志（Binlog）获取数据库的变更记录... 目录python mysql通过Binlog获取变更记录恢复数据1.安装pymysqlreplicat
阅读更多...
Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法

Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法

《Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法》Linux中的dd命令是一个功能强大的数据复制和转换实用程序,它以较低级别运行,通常用于创建可启动的USB驱动器、克隆磁盘和生成随机数据等任务,本文... 目录简介功能和能力语法常用选项示例用法基础用法创建可启动www.chinasem.cn的 USB 驱动
阅读更多...
IDEA如何切换数据库版本mysql5或mysql8

IDEA如何切换数据库版本mysql5或mysql8

《IDEA如何切换数据库版本mysql5或mysql8》本文介绍了如何将IntelliJIDEA从MySQL5切换到MySQL8的详细步骤,包括下载MySQL8、安装、配置、停止旧服务、启动新服务以及... 目录问题描述解决方案第一步第二步第三步第四步第五步总结问题描述最近想开发一个新应用，想使用mysq
阅读更多...
使用SQL语言查询多个Excel表格的操作方法

使用SQL语言查询多个Excel表格的操作方法

《使用SQL语言查询多个Excel表格的操作方法》本文介绍了如何使用SQL语言查询多个Excel表格,通过将所有Excel表格放入一个.xlsx文件中,并使用pandas和pandasql库进行读取和... 目录如何用SQL语言查询多个Excel表格如何使用sql查询excel内容1. 简介2. 实现思路3
阅读更多...
IDEA如何将String类型转json格式

IDEA如何将String类型转json格式

《IDEA如何将String类型转json格式》在Java中,字符串字面量中的转义字符会被自动转换,但通过网络获取的字符串可能不会自动转换,为了解决IDEA无法识别JSON字符串的问题,可以在本地对字... 目录问题描述问题原因解决方案总结问题描述最近做项目需要使用Ai生成json，可生成String类型
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2