Spark-edshift 是可以从 Amazon Redshift 加载数据到 Spark SQL DataFrames 中的库，并且还可以写回到 Redshift 列表中。Amazon S3 可以让数据高效地转入或转出 Redshift，并且可以自动触发 Redshift 相应的 COPY 和 UNLOAD 指令。
示例代码：
import org.apache.spark.sql._val sc = // existing SparkContextval sqlContext = new SQLContext(sc)// Get some data from a Redshift tableval df: DataFrame = sqlContext.read
.format("com.databricks.spark.redshift")
.option("url", "jdbc:redshift://redshifthost:5439/database?user=username&password=pass")
.option("dbtable", "my_table")
.option("tempdir", "s3n://path/for/temp/data")
.load()// Can also load data from a Redshift queryval df: DataFrame = sqlContext.read
.format("com.databricks.spark.redshift")
.option("url", "jdbc:redshift://redshifthost:5439/database?user=username&password=pass")
.option("query", "select x, count(*) my_table group by x")
.option("tempdir", "s3n://path/for/temp/data")
.load()// Apply some transformations to the data as per normal, then you can use the// Data Source API to write the data back to another tabledf.write
.format("com.databricks.spark.redshift")
.option("url", "jdbc:redshift://redshifthost:5439/database?user=username&password=pass")
.option("dbtable", "my_table_copy")
.option("tempdir", "s3n://path/for/temp/data")
.mode("error")
.save()-
北风网spark学习笔记 SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf spark-submit脚本会自动加载conf/spark-defaults.conf文件中的配置属性，并传递给我们的spark应用程序 加载默认的配置属性，一大好处就在于，我们不需要在spark-submit脚本中设置所有的属性 比如说，默认属性中有一个spark.master属性，
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最近刚学习spark，用spark-submit命令提交一个python脚本，一开始老报错，所以打算好好整理一下用spark-submit命令提交python脚本的过程。先看一下spark-submit的可选参数 1.spark-submit参数 --master MASTER_URL:设置集群的主URL，用于决定任务提交到何处执行。常见的选项有 loca
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1、统计hive一个库下的表的个数 hive -e" use databases; show tables; --show tables like 'edw*'; "| grep -v tmp |wc -l 1、hive -e" use databases show tables; "> database_name_tables.txt 2、统计量 wc -l database_name_t
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1、提交python文件，遇到的难点是python文件缺乏运行所需要的依赖模块。 python3 -m pip install xx 我使用的是将anaconda打包放在HDFS上。 基础是已经有同事在linux服务器上安装好了anaconda2，很方便。 首先是将文件夹，打包成zip格式: zip -r anaconda2.zip anaconda2。然后上传文件至HDFS服务器。 对于缺乏的
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命令 连接用户 执行计算框架 说明 备注 beeline 登录的集群用户 MapReduce 使用此命令可以以命令行的方式访问JDBCServer2x，进行Hive的元数据服务访问，以及执行查询语句等。 hive原生 spark-sql 登录的集群用户 spark2x 使用此命令可以很方便的访问Hive的元数据服务，并且使用命令行的形式执行查询等服务。 spark2x命令 spark-beelin
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Amazon Redshift是云中完全托管的数据仓库服务。 它的数据集范围从100千兆字节到1千兆字节。 创建数据仓库的初始过程是启动一组称为nodes的计算资源，这些计算资源被组织成称为cluster 。 之后，您可以处理您的查询。 如何设置Amazon Redshift？ 以下是设置Amazon Redshift的步骤。 Step 1 - 使用以下步骤登录并启动Redshift群集。 登录A
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Redshift 是一个有意思的小程序，它能根据你的环境来调节电脑屏幕的色温。如果你长时间坐在电脑前盯住屏幕，那么使用 Redshift 可使你的眼睛免受更大的伤害。 Redshift 的最新版本可从其项目主页下载，包括源码包、PPA、及 Gentoo overlay 可用。
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一、版本说明 Spark 针对 Kafka 的不同版本，提供了两套整合方案：spark-streaming-kafka-0-8 和 spark-streaming-kafka-0-10，其主要区别如下： spark-streaming-kafka-0-8 spark-streaming-kafka-0-10 Kafka 版本 0.8.2.1 or higher 0.10.0 or higher A
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aws-lambda-redshift-loader 是在 AWS Lambda 上实现的 Amazon Redshift 数据库装载机。有了 AWS Lambda 这个函数，将文件数据传入 Amazon Redshift 会变得相当容易。你只要简单地将文件推到 Amazon S3 的各个位置上，它就会自动加载到你的 Amazon Redshift 集群上。