spark中Scala的list的初始化语句
时间: 2024-09-08 07:03:03 浏览: 65
在Scala中,使用Spark时初始化一个List通常很简单,你只需要使用Scala的集合库功能。以下是一些初始化List的例子:
1. 空List
```scala
val emptyList = List.empty[Int]
```
2. 有初始值的List
```scala
val listWithValues = List(1, 2, 3, 4, 5)
```
3. 使用构建器模式创建List
```scala
val constructedList = List(1, 2) ++ List(3, 4, 5) // 使用 ++ 连接两个List
```
4. 使用范围创建List
```scala
val rangeList = (1 to 5).toList // 创建从1到5的List
val rangeListWithStep = (1 to 10 by 2).toList // 创建从1到10,步长为2的List
```
5. 使用for表达式创建List
```scala
val listFromFor = for (i <- 1 to 5) yield i * 2 // 生成1到5每个元素乘以2的List
```
初始化List是Spark编程中常见的操作,尤其是在需要对数据进行操作时。Scala的List提供了丰富的操作方法,可以方便地进行数据的聚合和转换。
相关问题
spark中Scala的sortedmap的初始化语句
在Scala中,`SortedMap` 是一个根据键自动排序的映射,它是基于红黑树实现的,保证了所有的操作(包括插入、删除和查找)都可以在对数时间内完成。使用 `SortedMap` 时,你可以通过多种方式来初始化它。
以下是几种初始化 `SortedMap` 的示例:
1. 空的 `SortedMap` 初始化:
```scala
val emptySortedMap = SortedMap.empty[Int, String]
```
2. 通过键值对集合初始化 `SortedMap`:
```scala
val pairs = List((3, "three"), (1, "one"), (2, "two"))
val sortedMap = SortedMap(pairs: _*)
```
3. 使用隐式参数初始化 `SortedMap`:
```scala
implicit val ord = Ordering[Int] // 需要一个隐式的Ordering实例
val sortedMap = SortedMap(3 -> "three", 1 -> "one", 2 -> "two")
```
请注意,第二种和第三种方式创建的 `SortedMap` 将根据键的自然排序或提供的 `Ordering` 实例进行排序。
如何编写 Scala 工程代码,将 MySQL 库中表 table1 的数据增量抽取到 Hive 的 ods 库中 对应表 table1 中。...
### 回答1:
以下是实现该需求的 Scala 代码示例:
```scala
import java.sql.{Connection, DriverManager, ResultSet}
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}
import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf
import org.apache.hadoop.hive.metastore.api.Table
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.{DDLTask, Utilities}
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.{Hive, HiveException, Partition}
import org.apache.hadoop.hive.ql.parse.{BaseSemanticAnalyzer, ParseUtils}
import org.apache.hadoop.hive.ql.plan.{DDLWork, LoadTableDesc}
import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfoFactory
import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfoUtils
import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfoUtils.TypeSearchParameters
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType}
import scala.collection.JavaConversions._
object MySQLToHive {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 初始化 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("MySQLToHive")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
// 设置 MySQL 连接信息
val mysqlUrl = "jdbc:mysql://mysql_host:3306/mysql_database"
val mysqlUser = "mysql_username"
val mysqlPassword = "mysql_password"
// 设置 Hive 目标表信息
val hiveDatabase = "hive_database"
val hiveTable = "table1"
// 获取 MySQL 最新数据
val mysqlDF = spark.read.format("jdbc")
.option("url", mysqlUrl)
.option("dbtable", s"(SELECT * FROM $hiveDatabase.$hiveTable WHERE update_time > (SELECT MAX(update_time) FROM $hiveDatabase.$hiveTable)) AS tmp")
.option("user", mysqlUser)
.option("password", mysqlPassword)
.load()
// 获取 Hive 表结构信息
val hiveTableSchema = spark.sql(s"DESCRIBE $hiveDatabase.$hiveTable")
.select("col_name", "data_type")
.collect()
.map(row => StructField(row.getString(0), TypeInfoUtils.getTypeInfoFromTypeString(row.getString(1)).getTypeName))
val hiveTableStructType = StructType(hiveTableSchema)
// 将 MySQL 数据写入临时目录
mysqlDF.write
.format("csv")
.option("header", "false")
.mode(SaveMode.Overwrite)
.save(s"/tmp/$hiveDatabase/$hiveTable")
// 获取 Hive 数据库和表的元数据
val hiveConf = new HiveConf()
val hive = Hive.get(hiveConf)
val db = hive.getDatabase(hiveDatabase)
val table = db.getTable(hiveTable)
// 创建 Hive 表对应的临时表
val tempTableName = s"${hiveTable}_temp"
val tempTablePath = new Path(s"/tmp/$hiveDatabase/$tempTableName")
val tempTable = new Table(table)
val tempTableDesc = new LoadTableDesc(tempTablePath, tempTableName, tempTable, null, true, null, null, false, false)
Utilities.copyTableSchemaToTableDesc(table, tempTableDesc)
val tempTableDDL = DDLTask.getCreateTableStatement(tempTableDesc)
spark.sql(tempTableDDL)
// 加载临时表数据到 Hive 表
val tempTablePartition = new Partition(db.getTable(hiveTable), null)
val tempTableLoadDesc = new LoadTableDesc(tempTablePath.toString, table.getDbName, table.getTableName, Array(tempTablePartition), true)
Utilities.addInputsForEmptyPartition(tempTableLoadDesc, List(new Path(s"/tmp/$hiveDatabase/$tempTableName/part-00000")))
val tempTableLoadWork = new DDLWork(new java.util.ArrayList[LoadTableDesc](), new java.util.ArrayList[DDLTask]())
tempTableLoadWork.add(tempTableLoadDesc, null)
Utilities.loadPartition(hiveConf, tempTableLoadWork, true, null)
// 删除临时目录
val fs = FileSystem.get(hiveConf)
fs.delete(new Path(s"/tmp/$hiveDatabase"), true)
// 更新 Hive 表的元数据
val newSchema = StructType(table.getAllCols.map(col => StructField(col.getName, TypeInfoFactory.stringTypeInfo.getTypeName)))
val serdeProperties = Map("field.delim" -> ",", "serialization.format" -> ",", "line.delim" -> "\n")
val tableProperties = table.getParameters
val newTableSchema = ParseUtils.parseColumns(newSchema)
val newTable = new Table(table.getDbName, hiveTable, table.getOwner, table.getInputFormatClass, table.getOutputFormatClass, newTableSchema, Nil, serdeProperties, table.isTemporary)
newTable.setCreateTime(table.getCreateTime)
newTable.setLastAccessTime(table.getLastAccessTime)
newTable.setRetention(table.getRetention)
newTable.setPartitionKeys(table.getPartitionKeys)
newTable.setTableType(table.getTableType)
newTable.setParameters(tableProperties)
try {
db.alterTable(hiveTable, newTable)
} catch {
case e: HiveException => e.printStackTrace()
}
// 关闭 SparkSession
spark.stop()
}
}
```
该代码实现了以下功能:
1. 从 MySQL 数据库中获取最新的数据。
2. 将最新数据写入到 Hive 表对应的临时目录。
3. 创建 Hive 表对应的临时表,并将临时目录中的数据加载到临时表。
4. 根据临时表的元数据更新 Hive 表的元数据。
5. 删除临时目录。
需要注意的是,该代码实现了增量抽取的逻辑,只会抽取 MySQL 中更新时间大于 Hive 中最近更新时间的数据。另外,该代码仅适用于非分区表,如果需要抽取分区表的数据,需要稍作修改。
### 回答2:
编写 Scala 工程代码将 MySQL 库中表 table1 的数据增量抽取到 Hive 的 ods 库中对应表 table1,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,需要确保已经在 Scala 工程中引入所需的依赖库,如 MySQL 驱动和 Hive 驱动。
2. 在 Scala 工程中建立 MySQL 和 Hive 的连接,分别创建对应的连接对象。
3. 通过 MySQL 连接对象,执行增量查询语句,查询 MySQL 中 table1 表中的新增或更新数据。可以使用某个字段(如时间戳或增量ID)进行增量查询,只获取最新的数据。
4. 将查询结果存储在 Scala 的数据结构中,如 List 或 DataFrame。
5. 通过 Hive 连接对象,将 Scala 中的数据结构写入到 ods 库中的 table1 表中。可以使用 Hive 的写入 API 进行数据写入操作。
6. 在写入数据之前,可以先检查 ods 库中的 table1 表是否存在,如果不存在则可以先创建该表。
7. 若表已存在,可以根据需求选择是否先清空表中的数据,再进行插入操作。可以使用 Hive 的 TRUNCATE TABLE 或 DELETE 语句进行数据清除。
8. 最后,关闭 MySQL 和 Hive 的连接。
通过以上步骤,即可在 Scala 工程中编写代码将 MySQL 库中 table1 表的数据增量抽取到 Hive 的 ods 库中对应的 table1 表中。
### 回答3:
要编写Scala工程代码将MySQL库中表table1的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表table1中,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,通过Scala编写一个MySQL的数据源连接器,用于连接MySQL数据库,设置数据库连接参数,包括数据库URL、用户名、密码等。
2. 创建一个Hive数据源连接器,用于连接Hive数据库,同样设置连接参数。
3. 使用Scala编写一个增量抽取函数,用于查询MySQL表table1中的最新数据。
4. 编写一个定时任务,用于定期执行增量抽取函数。可以使用定时调度框架如Quartz或者Akka Scheduler进行任务调度。
5. 在增量抽取函数中,可以使用MySQL的时间戳字段或者自增ID字段来判断数据的增量。首次运行时,可以抽取全部数据,并将抽取的数据存储到Hive的ods库的table1中。
6. 之后的增量抽取过程中,根据上一次抽取的最新记录的时间戳或者ID,查询MySQL表table1中大于该时间戳或者ID的数据,并将新增的数据插入到Hive的ods库的table1中。
7. 更新最新记录的时间戳或者ID,用于下次增量抽取。
8. 编写日志记录函数,用于记录增量抽取的过程中的日志信息,方便跟踪和排查问题。
9. 编写异常处理代码,处理异常情况,如数据库连接失败、数据抽取失败等情况。
10. 对于大量数据的增量抽取,可以考虑并行处理,使用Scala的并发特性进行优化,提高抽取效率。
通过以上步骤,编写的Scala工程代码可以实现MySQL表table1数据的增量抽取,并将抽取的数据存储到Hive的ods库的table1中。
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