【Hadoop】在spark读取clickhouse中数据

  • 读取clickhouse数据库数据

    scala 复制代码
    import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
    import java.util.Properties
    import org.apache.spark.sql.SaveMode
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    def getCKJdbcProperties(
                               batchSize: String = "100000",
                               socketTimeout: String = "300000",
                               numPartitions: String = "50",
                               rewriteBatchedStatements: String = "true"): Properties = {
        val properties = new Properties
        properties.put("driver", "ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver")
        properties.put("user", "default")
        properties.put("password", "数据库密码")
        properties.put("batchsize", batchSize)
        properties.put("socket_timeout", socketTimeout)
        properties.put("numPartitions", numPartitions)
        properties.put("rewriteBatchedStatements", rewriteBatchedStatements)
        properties
      }
    // 读取click数据库数据
    val today = "2023-06-05"
    val ckProperties = getCKJdbcProperties()
    val ckUrl = "jdbc:clickhouse://233.233.233.233:8123/ss"
    val ckTable = "ss.test"
    var ckDF = spark.read.jdbc(ckUrl, ckTable, ckProperties)
  • **show** 展示数据,类似于select * from test的功能

    1. [ckDF.show](http://ckDF.show) 默认展示前20个记录
    2. ckDF.show(3) 指定展示记录数
    3. ckDF.show(false) 是否展示前20个
    4. ckDF.show(3, 0) 截取记录数
  • **ckDF.collect** 方法会将 ckDF中的所有数据都获取到,并返回一个Array对象

  • ckDF.collectAsList 功能和collect类似,只不过将返回结构变成了List对象

  • **ckDF.describe**("ip_src").show(3) ****获取指定字段的统计信息

    scala 复制代码
    scala> ckDF.describe("ip_src").show(3)
    +-------+------+                                                                
    |summary|ip_src|
    +-------+------+
    |  count|855035|
    |   mean|  null|
    | stddev|  null|
    +-------+------+
    only showing top 3 rows
  • first, head, take, takeAsList 获取若干行记录

    1. first获取第一行记录
    2. head获取第一行记录,head(n: Int)获取前n行记录
    3. take(n: Int)获取前n行数据
    4. takeAsList(n: Int)获取前n行数据,并以List的形式展现

    Row或者Array[Row]的形式返回一行或多行数据。firsthead功能相同。taketakeAsList方法会将获得到的数据返回到Driver端,所以,使用这两个方法时需要注意数据量,以免Driver发生OutOfMemoryError

相关推荐
零一科技2 小时前
windows安装VMware Workstation Pro
hadoop
麦兜和小可的舅舅6 小时前
ClickHouse 一次Schema修改造成的Merge阻塞问题的分析和解决过程
clickhouse
yumgpkpm7 小时前
2026软件:白嫖,开源,外包,招标,晚进场(2025年下半年),数科,AI...中国的企业软件产业出路
大数据·人工智能·hadoop·算法·kafka·开源·cloudera
kylezhao201910 小时前
深入浅出地理解 C# WPF 中的属性
hadoop·c#·wpf
迎仔11 小时前
01-Hadoop 核心三剑客通俗指南:从“单机搬砖”到“包工队”
大数据·hadoop·分布式
鸿乃江边鸟16 小时前
Spark Datafusion Comet 向量化Rust Native--Native算子(CometNativeExec)怎么串联执行
大数据·rust·spark·native
TTBIGDATA16 小时前
【Ranger】Ranger Admin 配置 Knox 策略时出现,the trustAnchors parameter must be non-empty
大数据·hadoop·ambari·kerberos·ranger·knox·bigtop
Light6016 小时前
数智孪生,金流·物流全透视:构建某银行制造业贷后风控新范式—— 基于领码 SPARK 融合平台的技术解决方案
大数据·spark·数字孪生·实时监控·物联网金融·供应链风控·ai决策
BYSJMG16 小时前
计算机毕设推荐:基于大数据的各省碳排放数据分析与可视化系统实战
大数据·vue.js·hadoop·后端·信息可视化·数据分析·课程设计
小邓睡不饱耶18 小时前
基于Spark GraphX构建用户信任网络:精准定位高价值目标用户
大数据·spark·php