當專案中遇到所要分析的資料量較大情況時，本地python直接處理或匯入資料庫等普通的處理方式顯然並不合適，不僅效率低下，且容易引起資料庫崩潰。用spark將本地資料上傳hdfs，寫入hive，會更加高效。
import com.databricks.spark.csv
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.sql.hive.hivecontext
import scala.xml._
import org.apache.hadoop.fs.filesystem
import org.apache.hadoop.fs.path
import org.apache.hadoop.conf.configuration
class cdataprocess
catch case e:exception => e.printstacktrace()
finally fs.delete(new path(hdfspath),false)
} }
}以上**為將本地檔案上傳hdfs，在寫入hive，如有不當之處，歡迎指正。
Spark之json資料處理
預設情況下，sparkcontext物件在spark shell啟動時用namesc初始化。使用以下命令建立sqlcontext。val sqlcontext new org.apache.spark.sql.sqlcontext sc employee.json 將此檔案放在currentscal...
spark如何匯入資料到hbase資料庫
在實際生產過程中，因為資料的複雜性，我們通常將處理好的資料快取到hbase中。本篇文章目的在於在學習過程中做筆記，以備後面的鞏固複習。如下 package com.aura.bigdata.dmp.util import org.apache.hadoop.conf.configuration im...
匯入Oracle例項
建立使用者 create user iagent identified by ia profile default default tablespace users temporary tablespace temp account unlock 刪除使用者 drop user iagent cas...