spark读取postgresql，spark读取文件

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spark功能的主要入口点是

SparkContext是spark功能的主要入口点。SparkContext是Spark功能的主要入口，它代表了与Spark集群的连接，可以用于在集群上创建RDD、累加器、广播变量等。

SparkSession。SparkSQL介绍说明，sparksql的程序入口是SparkSession。SparkSQL作为ApacheSpark中的一个模块，将关系处理与SparkAPI集成在一起。它是专为涉及大规模数据集的只读联机分析处理(OLAP)而设计的。

在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换；还可以从Hive Table进行查询返回。

首先spark客户端，该客户端的功能是可以登录qq和MSN。其次，在该客户端下方选择点击登录qq模式。最后，输入自己的qq账号和密码即可成功登录qq。在该平台上搜索代号Spark的账号。

Q1: 源码级解读如何解决Spark-sql读取hive分区表执行效率低问题

1、对此现象的优化可以是，将文件存为符合hive table文件的格式，然后使用hive load将产生的结果文件直接move到指定目录下。

2、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。

3、Map Join Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。

4、Hive在极大数据或者数据不平衡等情况下，表现往往一般，因此也出现了presto、spark-sql等替代品。

Q2: spark读取不到最新数据

1、数据类型不匹配：修改字段精度可能导致数据类型发生变化，如果新的字段精度无法容纳原始数据的值，可能会导致数据类型不匹配，spark-sql查不了数。数据精度损失：修改字段精度可能会导致数据精度损失，spark-sql查不了数。

2、export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH：/iteblog/com/mysql-connector-java-3jar 这样也可以解决上面出现的异常。

3、造成这种问题的原因猜测可能是之前运行spark上传的文件与当前的hadoop环境版本不兼容导致。删除dfs/name 中的所有文件 hdfs dfs rm -r xx/dfs/name/，格式化namenode hdfs namenode -format，重新启动hadoop就可以了。

4、文件丢失。spark读mysql数据只出来了字段没数据是文件丢失导致，需要重新卸载该软件，并重新下载安装即可。

5、网络延迟。sparkdriverstacktrace是电脑程序的驱动器节点，由于网络延迟会导致出现数据库连接不上的情况。解决方法如下：首先重新启动计算机。其次点击重新进入sparkdriverstacktrace节点。最后点击左上角的刷新即可。

6、SparkContext不可以从本地文件系统读取数据。根据Spark官方文档，SparkContext并不支持直接从本地文件系统读取数据。SparkContext主要用于创建RDD（弹性分布式数据集）和执行操作，而不是用于读取数据。

Q3: Hive和Spark当中对小文件的处理

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

2、每天调度去合并（-15天业务周期） 3）小文件的危害： a.撑爆NN。 b.影响hive、spark的计算。占用集群计算资源如果是伪分布式，那么副本数只能为一。

3、Hive On Spark做了一些优化：Map Join Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。

4、parallelism参数读取初始文件产生的并行度 spark中的内存分为多个部分，UI页面上显示的只是缓存RDD用的storage memory，大约是（总内存 - 300M) * 60% * 50% 的量，所以会偏小。具体内存分配如下图：以上。

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