scala spark抽取MYSQL数据

时间: 2023-11-16 12:58:14 浏览: 305
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基于Java、Scala和Spark的数据处理与分析设计源码

Scala Spark是一种用于大数据处理的编程语言和框架，它可以与MySQL等关系型数据库进行交互。在这个过程中，我们可以使用SparkSession来构建Spark应用程序，并使用JDBC连接器从MySQL中提取数据。我们可以使用DataFrame API来处理数据，然后将数据写入Hive表中。在这个过程中，我们可以使用编写的脚本来运行Spark应用程序。
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scala spark 抽取 db 库中 table4 的增量数据进入 Hive 的 ods 库中表 table4，增量字段 取 ods.table4 表中 time1、time2 中的最大者，只将新增的数据抽入，字段 名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为 etl_date，类型为 String， 且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为 yyyyMMdd）详细代码以及两种方法

scala import org.apache.spark.sql.functions._ import java.text.SimpleDateFormat import java.util.Calendar val dbUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/db" val dbUser = "user" val dbPwd = "password" ...

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环境说明： 服务端登录地址详见各任务服务端说明。 补充说明：各主机可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问； 主节点MySQL数据库用户名/密码：root/123456（已配置远程连接）； Spark任务在Yarn上用Client运行，方便观察日志。 子任务一：数据抽取 编写Scala代码，使用Spark将MySQL库中表ChangeRecord，BaseMachine，MachineData， ProduceRecord全量抽取到Hudi的hudi_gy_ods库（路径为/user/hive/warehouse/hudi_gy_ods.db）中对应表changerecord，basemachine， machinedata，producerecord中。 1、 抽取MySQL的shtd_industry库中ChangeRecord表的全量数据进入Hudi的hudi_gy_ods库中表changerecord，字段排序、类型不变，分区字段为etldate，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。PRECOMBINE_FIELD使用ChangeEndTime，ChangeID和ChangeMachineID作为联合主键。使用spark-sql的cli执行select count（*） from hudi_gy_ods.changerecord命令，将spark-sql的cli执行结果分别截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；

抽取MySQL的shtd_industry库中ChangeRecord表的全量数据进入Hudi的hudi_gy_ods库中表changerecord的Scala代码如下： scala import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.hudi....

使用Scala编写spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到hudi的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中

下面是一个示例Scala代码，用于将MySQL的shtd_store库中的数据增量抽取到Hudi的ods库中的对应表中。需要注意的是，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。 scala import org.apache.hudi....

环境说明： 服务端登录地址详见各任务服务端说明。 补充说明：各主机可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问； 主节点MySQL数据库用户名/密码：root/123456（已配置远程连接）； Hive的配置文件位于/opt/apache-hive-2.3.4-bin/conf/ Spark任务在Yarn上用Client运行，方便观察日志。 子任务一：数据抽取 编写Scala代码，使用Spark将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。 1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.user_info命令，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；在idea中编写

Scala代码，连接MySQL和Hive，并实现数据抽取功能。代码如下： scala import java.text.SimpleDateFormat import java.util.{Calendar, Date} import org.apache.spark.sql.SparkSession object DataExtract {...

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

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用idea使用spark抽取shtd_store库中order_info的增量数据进入Mysql的ods库中表order_info，根据ods.order_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加字段为etl_date类型为String，且值为当前日期的前一天日期（字段格式为yyyyMMdd）

好的，这是一个关于使用 Spark 抽取增量数据到 MySQL 数据库中的问题。根据你的要求，我可以提供以下步骤： 1. 创建一个 Spark 应用程序，引入 Spark SQL 和 MySQL 数据库相关的依赖库。 2. 从 MySQL 数据库中读取...

scala编写抽取shtd_store库中sku_info的增量数据进入Hive的ods库中表sku_info。根据ods.sku_info表中create_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）数据库用户名为root数据库密码为123456

val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store" val username = "root" val password = "123456" val startDate = args(0) // 增量抽取的起始日期，格式为yyyyMMdd val endDate = args(1) // 增量...

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。

首先，准备一份 Scala 工程，安装相应的依赖包，定义一个 Scala 类，将 MySQL 数据库中的表 table1 的数据抽取到一个 DataFrame 中，然后使用 Spark 的 write 方法将这个 DataFrame 写入到 Hive 的 ods 库的 table1 ...
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