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我正在为一个项目探索 apache spark，我想从不同来源获取数据 - 数据库表（postgres 和 BigQuery）和文本。数据将被处理并输入另一个表进行分析。我选择的编程语言是Java，但我也在探索Python。有人可以告诉我是否可以直接读入spark进行处理吗？我需要在数据库表和 Spark 集群之间建立某种连接器吗？

提前致谢。

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例如，如果您想从 BigQuery 表中读取内容，您可以通过以下说明来完成（例如 Python）：

words = spark.read.format('bigquery') \
   .option('table', 'bigquery-public-data:samples.shakespeare') \
   .load()

您可以参考此文档 [1]（您还可以在此处查看使用 Scala 的说明）。

***我建议wordcount先尝试代码以习惯使用模式***

之后，您已经准备好 Spark 代码，您必须在Google Dataproc[2] 中创建一个新集群并在那里运行作业，链接 BigQuery 连接器（使用 python 的示例）：

gcloud dataproc jobs submit pyspark wordcount.py \
   --cluster cluster-name \
   --region cluster-region (example: "us-central1") \
   --jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest.jar

在这里，您可以找到最新版本的 BigQuery 连接器 [3]。

此外，在这个 GitHub 存储库中，您可以找到一些如何将 BigQuery 连接器与 Spark [4] 结合使用的示例。

使用这些说明，您应该能够处理 BigQuery 的读取和写入。

[1] https://cloud.google.com/dataproc/docs/tutorials/bigquery-connector-spark-example#running_the_code

[2] https://cloud.google.com/dataproc/docs/guides/create-cluster

[3] gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest.jar

[4] https://github.com/GoogleCloudDataproc/spark-bigquery-connector

于 2020-01-17T08:30:13.257 回答
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您可以使用 jdbc 连接到 rdbms。Spark 也有 BigQuery 的连接器。分别从所有源读取数据帧并在最后合并（假设所有数据格式相同）

pyspark 的示例伪代码：

df1=spark.read.json("s3://test.json") df2 = sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://xxxx").option( "driver", "com.mysql.jdbc.Driver").option("table", "name").option("user", "user").option("password", "password").load( )

结果 = df1.union(df2)

于 2020-01-16T22:45:20.123 回答