sparkhbasejava读写,spark sql读取hdfs

Spark实例-spark读取外部配置文件之–files

1、上面的示例代码首先使用Spark的textFile()方法读取日志文件，然后使用map()方法将日志文件的每一行按空格分割成一个数组，得到一个日志记录的RDD。接着使用filter()方法过滤出指定类型的日志记录，最后对日志记录进行处理。

2、在Spark中采用本地模式启动pyspark的命令主要包含以下参数：master：这个参数表示当前的pyspark要连接到哪个master，如果是local[*]，就是使用本地模式启动pyspark，其中，中括号内的星号表示需要使用几个CPU核心(core)。

3、第一种，将小文件合并成一个大文件 第二种，使用SparkContext中提供： wholeTextFiles 方法，专门读取小文件数据。

SparkSQL同步Hbase数据到Hive表

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、JSON、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。

CheckPartitionTable规则执行类，需要通过引入sparkSession从而获取到引入conf；需要继承Rule[LogicalPlan]；通过splitPredicates方法，分离分区谓词，得到分区谓词表达式。

SparkSQL相较于Hive的另外一个优点，是支持大量不同的数据源，包括hive、json、parquet、jdbc等等。SparkSQL由于身处Spark技术堆栈内，基于RDD来工作，因此可以与Spark的其他组件无缝整合使用，配合起来实现许多复杂的功能。

Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

Spark on Hive是以Spark角度看Hive是数据源，在Spark中配置Hive，并获取Hive中的元数据，然后用SparkSQL操作hive表的数据并直接翻译成SparkRDD任务。Hive只是作为一个Spark的数据源。

如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。

spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

Spark通过提供丰富的Scala， Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。Spark与Hadoop的结合 Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。