【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
BYSJMG29 分钟前
计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的心脏病风险数据可视化与分析(Hadoop+Spark+PySpark)
大数据·hadoop·信息可视化·数据分析·spark·课程设计
cc复CC2 天前
从零开始手写 Spark 07|划分 Stage 与 DAG
spark
大菠萝爱上小西瓜2 天前
【大数据实战】Spark 2.2.2 完全分布式集群搭建
大数据·分布式·spark
吉甫作诵4 天前
阿里云 ECS 安装 ClickHouse:密码配置、目录迁移与基础调优
大数据·clickhouse
NineData4 天前
NineData Oracle 到 ClickHouse 数据迁移完整流程:结构复制、全量装载、增量同步
数据库·clickhouse·oracle·数据迁移·ninedata·增量同步·数据迁移工具
阿里云大数据AI技术5 天前
Daft 多模态视频抽帧性能优化实践:从抽帧到大模型打标,一条视频理解流水线是怎么跑起来的
大数据·人工智能·spark
Htr_5 天前
Outcome 核心概念与实战应用指南
大数据·hadoop·apache
FserSuN6 天前
回顾Spark的概念与应用
大数据·分布式·spark
用户3610588626126 天前
SparkSQL 数据源与底层架构深度剖析
大数据·spark
用户3610588626126 天前
SparkSQL 之 DataFrame 与 DataSet 及实操演练
大数据·spark