spark读取pg数据，spark是怎么读取文件的

sparksqlreadjdbc区别

SparkSQL提供了sql访问和API访问的接口。支持访问各式各样的数据源，包括Hive， Avro， Parquet， ORC， JSON， and JDBC。

SPARKSQL 基于 SPARK 的计算引擎，做到了统一数据访问，集成 Hive，支持标准 JDBC 连接。SPARKSQL 常用于数据交互分析的场景。

包括数据文件、Hive表、RDD、外部数据库。SparkSQL是Spark用来处理结构化数据的模块，常用的数据源有：常用的结构化文件如：Json、Parquet、Orc、Avro、TextJdbc相关的数据库Hive表。

通过JDBC直接读取数据库中的数据。当sparkjdbcinsert锁超时为了保证数据库内的数据不会减少或删除，可以通过JDBC直接读取数据库中的数据，这个特性是基于JdbcRDD实现。

(5).不支持SAVEPOINT操作。(6).暂时只支持MySQL数据节点。(7).使用JDBC时，不支持rewriteBatchedStatements=true参数设置(默认为false)。(8).使用JDBC时，不支持useServerPrepStmts=true参数设置(默认为false)。

Hive的社区比较完善，在这方面没有问题，但是Spark还有些不足。其实，所谓的Kyuubi只是在类似HiveSever2的基础上提供服务， 提供SparkSQL服务，而不是Hive SQL服务。

相关问答

Q1: spark不能从下面哪些服务或者组件中读取数据

1、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。

2、缓存问题：如果数据是被缓存的，而且读取的是缓存数据，那么就无法读取到最新数据。此时需要清除缓存或者使用unpersist()方法来删除缓存。数据源问题：如果数据源没有及时更新，那么就无法读取到最新数据。

3、Schema数据源不可以作为sparksql的数据源。根据查询的相关信息显示，使用SparkSQL的方式有2种，可以通过SQL或者DatasetAPI。

4、Spark数据处理速度秒杀MapReduce Spark因为其处理数据的方式不一样，会比MapReduce快上很多。

5、、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。4，兼容性 Spark能够跟很多开源工程兼容使用。如Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且Spark可以读取多种数据源，如HDFS、HBase、MySQL等。

Q2: spark读取不到最新数据

重启飞行器。飞行器提示主控数据异常，请您先尝试校准IMU，如果问题依旧存在，请您连接DJIAssistant2重刷飞行器固件，重启飞行器后，若仍然无法解决该问题，请通过自助寄修寄回检测。

关系型数据库：Spark虽然支持通过JDBC连接关系型数据库如MySQL、Oracle等，但是在读取大量数据时速度较慢，不适合大规模数据处理。

出现这种问题通常是由于：parquet路径存在，但是该路径中没有parquet文件。

Spark 飞行器可以通过 DJI GO 4 或者 DJI Assistant 2 进行固件升级，遥控器则必须通过 DJI GO 4 进行固件升级。 Spark 已支持连接 DJI Goggles 飞行眼镜，请您升级到最新固件使用。

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。

如果键盘已经不能输入任何命令，可按下机箱上的复位键，几秒钟后电脑将重新启动。如果机箱上没有复位键，可以直接按住机箱上的电源开关几秒钟，关闭电脑电源，稍后，再按机箱上的电源开关重新启动电脑即可。

Q3: redis批量读取数据spark

spark往redis刷入数据foreachpartitio。上面的代码中，一次性批量插入了整个partition的数据，单个partition的数据量太多，会导致Redis内存溢出，导致服务不可用。解决方法是在foreachPartition。

spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算。计算结果保存至redis，供实时推荐使用。flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构。

利用管道插入catdata.txt|redis-cli--pipeShellVSRedispipe下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redispipe之间的效率。测试思路：分别通过shell脚本和Redispipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间。

频繁读取redis性能会有影响。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能。

Q4: sparkcontext不可以从哪个位置读取数据

RESTAPI和Web服务：Spark不能直接从RESTAPI或Web服务中读取数据，需要通过其他方式将数据转换为可供Spark处理的格式后再进行处理。

SparkContext可以从多种不同的输入源中读取数据，包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase、Kafka等。此外，SparkContext还提供了一些常见的数据处理操作，例如转换、过滤、聚合、连接等。Spark PairedRDD是键值对的集合。

可以说，SparkContext是Spark的入口，相当于应用程序的main函数。在一个JVM进程中可以创建多个SparkContext，但是只能有一个处于激活状态。

Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

使用Apache Spark可以方便地读取并处理日志文件中的记录内容。

sparkContext.setCheckpointDir()Streaming里面的 checkpoint 又有其特殊的重要性。除存储某个 DStream 的数据外，还存储了环境相关信息。数据的 checkpoint 的目的同上，为了切断过长的依赖，使后面的操作的依赖更可口。

Q5: spark功能的主要入口点是

1、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。

2、pyspark查看默认conf，需要增加配置的默认端口。

3、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。

4、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。

5、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。

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