spark访问oracle

① sparksql写入表中,bigint类型显示null

在 SQL 中，NULL 表示“未知”。也就是说，NULL 值表示伍缓的是“未知”的值。

NULL = 未知；

在大多数数据库中，NULl 和空字符串是有区别的。

但并不是所有数据库都这样，例如，Oracle 就不支持此碰空字符串，它会把空字符串自动转成 NULL 值。

在其他大多数数据库里，NULL 值和字符串的处理方式是不一样的：

空字符（""）串虽然表示“没有腔扒模值”，但这个值是已知的。

NULL 表示 “未知值”，这个值是未知的。

② 大数据时代的数据管理可以使用哪些软件

数据是平台运营商的重要资产，可能提供API接口允许第三方有限度地使用，但是显然是为了增强自身的业务，与此目的抵触的行为都会受到约束。
收集数据主要是通过计算机和网络。凡是经过计算机处理的数据都很容易收集，比如浏览器里的搜索、点击、网上购物、……其他数据（比如气温、海水盐度、地震波）可以通过传感器转化成数字信号输入计算机。
收集到的数据一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的，Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具，Weka用于数据挖掘。
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。用于统计分析的R语言有个扩展R + Hadoop，可以在Hadoop集群上运行R代码。更具体的自己搜索吧。
可视化输出的工具很多。建议参考wikipedia的“数据可视化”条目。
Tableau、Impure都有可视化功能。R语言也可以绘图。
还有很多可以用来在网页上实现可视化输出的框架或者控件。
大致基于四种技术：Flash(Flex)或者JS(HTML5)或者java或者ASP.NET(Silverlight)
Flash的有Degrafa、BirdEye、Axiis、Open Flash Chart
JS的有Ajax.org、Sencha Ext JS、Filament、jQchart、Flot、Sparklines、gRaphael、TufteGraph、Exhibit、PlotKit、ExplorerCanvas、MilkChart、Google Chart API、Protovis
Java的有Choosel、google-visualization-java、GWT Chronoscope、JFreeChart
ASP.NET的有Telerik Charts、Visifire、Dundas Chart
目前我比较喜欢d3(Data-Driven Documents)，图形种类丰富，有交互能力，你可以去d3js.org看看，有很多种图形的demo。

③ spark和hadoop的区别

spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。
诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二森盯代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
计算不同spark和hadoop在分布式计算的底层思路上，其实宏昌是极为相似的，即maprece分布式运算模此绝和型：将运算分成两个阶段，阶段1-map，负责从上游拉取数据后各自运算，然后将运算结果shuffle给下游的rece，rece再各自对通过shuffle读取来的数据进行聚合运算spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的maprece运算框架，一个运算job，进行一次map-rece的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-rece过程级联进行。
平台不同spark和hadoop区别是，spark是一个运算平台，而hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到目前这个阶段，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。

④ 怎么统一mysql oracle db2 gbase hive spark 查询

操作方运厅法如下：
public List<拦悄脊Bars> pageListTwo(int currentPage, int showRows)

Connection con = null;
PreparedStatement ps = null;
ResultSet rs = null;
ArrayList<简渗Bars> resultList = new ArrayList<Bars>();
try
{

⑤ 大数据云计算好不好学习

说一下大数据的四个典型的特征：

• 数据量大；

• 数据类型繁多，（结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等）；

• 商业价值高，但需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习快速的挖掘出来；

• 处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。

第一章：Hadoop

在大数据存储和计算中Hadoop可以算是开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。

关于Hadoop，你至少需要搞清楚这些是什么：

自己学会如何搭建Hadoop，先让它跑起来。建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。现在都用Hadoop 2.0。

目录操作命令；上传、下载文件命令；提交运行MapRece示例程序；打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。知道Hadoop的系统日志在哪里。

以上完成之后，就应该去了解他们的原理了：

MapRece：如何分而治之；HDFS：数据到底在哪里，究竟什么才是副本；

Yarn到底是什么，它能干什么；NameNode到底在干些什么；Resource Manager到底在干些什么；

如果有合适的学习网站，视频就去听课，如果没有或者比较喜欢书籍，也可以啃书。当然最好的方法是先去搜索出来这些是干什么的，大概有了概念之后，然后再去听视频。

第二章：更高效的WordCount

在这里，一定要学习SQL，它会对你的工作有很大的帮助。

就像是你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？但是你用SQL就非常简单了，例如：

SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word；

这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，而SQL一行搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。

另外就是SQL On Hadoop之Hive于大数据而言一定要学习的。

什么是Hive？

官方解释如下：The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax。

为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢？

有的朋友可能不知道数据仓库，数据仓库是逻辑上的概念，底层使用的是数据库，数据仓库中的数据有这两个特点：最全的历史数据（海量）、相对稳定的；所谓相对稳定，指的是数据仓库不同于业务系统数据库，数据经常会被更新，数据一旦进入数据仓库，很少会被更新和删除，只会被大量查询。而Hive，也是具备这两个特点，因此，Hive适合做海量数据的数据仓库工具，而不是数据库工具。

了解了它的作用之后，就是安装配置Hive的环节，当可以正常进入Hive命令行是，就是安装配置成功了。

了解Hive是怎么工作的

学会Hive的基本命令：

创建、删除表；加载数据到表；下载Hive表的数据；

MapRece的原理（还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数）；

HDS读写数据的流程；向HDFS中PUT数据；从HDFS中下载数据；

自己会写简单的MapRece程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志；

会写简单的Select、Where、group by等SQL语句；

Hive SQL转换成MapRece的大致流程；

Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地；

从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapRece是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapRece，提交运行。

此时，你的”大数据平台”是这样的：那么问题来了，海量数据如何到HDFS上呢？

第三章：数据采集

把各个数据源的数据采集到Hadoop上。

3.1 HDFS PUT命令

这个在前面你应该已经使用过了。put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议熟练掌握。

3.2 HDFS API

HDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。

实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。建议了解原理，会写Demo。

3.3 Sqoop

Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库，Oracle、MySQL、SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。就像Hive把SQL翻译成MapRece一样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapRece，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。

自己下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。了解Sqoop常用的配置参数和方法。

使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。

3.4 Flume

Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上。

因此，如果你的业务有这些数据源的数据，并且需要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。

下载和配置Flume。使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS；Flume的配置和使用较为复杂，如果你没有足够的兴趣和耐心，可以先跳过Flume。

3.5 阿里开源的DataX

现在DataX已经是3.0版本，支持很多数据源。

第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去

Hive和MapRece进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？其实，此处的方法和第三章基本一致的。

HDFS GET命令：把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。

HDFS API：同3.2.

Sqoop：同3.3.使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL。

如果你已经按照流程认真完整的走了一遍，那么你应该已经具备以下技能和知识点：

知道如何把已有的数据采集到HDFS上，包括离线采集和实时采集；

知道sqoop是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具；

知道flume可以用作实时的日志采集。

从前面的学习，对于大数据平台，你已经掌握的不少的知识和技能，搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapRece来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。

接下来的问题来了，Hive使用的越来越多，你会发现很多不爽的地方，特别是速度慢，大多情况下，明明我的数据量很小，它都要申请资源，启动MapRece来执行。

第五章：SQL

其实大家都已经发现Hive后台使用MapRece作为执行引擎，实在是有点慢。因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。

我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧：使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架；Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署。

5.1 关于Spark和SparkSQL

什么是Spark，什么是SparkSQL。

Spark有的核心概念及名词解释。

SparkSQL和Spark是什么关系，SparkSQL和Hive是什么关系。

SparkSQL为什么比Hive跑的快。

5.2 如何部署和运行SparkSQL

Spark有哪些部署模式？

如何在Yarn上运行SparkSQL？

使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。

关于Spark和SparkSQL，如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的。

第六章：数据多次利用

请不要被这个名字所诱惑。其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。

在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标（关于实时计算，后面章节会有介绍），这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是通过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会导致小文件特别多。

为了满足数据的一次采集、多次消费的需求，这里要说的便是Kafka。

关于Kafka：什么是Kafka？Kafka的核心概念及名词解释。

如何部署和使用Kafka：使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。Flume和Kafka的集成，使用Flume监控日志，并将日志数据实时发送至Kafka。

如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的。

这时，使用Flume采集的数据，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费，其中一个消费者，就是将数据同步到HDFS。

如果你已经认真完整的学习了以上的内容，那么你应该已经具备以下技能和知识点：

为什么Spark比MapRece快。

使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。

使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。

自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。

从前面的学习，你已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能，而这其中的每一步，都需要一个任务（程序）来完成，各个任务之间又存在一定的依赖性，比如，必须等数据采集任务成功完成后，数据计算任务才能开始运行。如果一个任务执行失败，需要给开发运维人员发送告警，同时需要提供完整的日志来方便查错。

第七章：越来越多的分析任务

不仅仅是分析任务，数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中，有的是定时触发，有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候，仅仅靠crontab远远不够了，这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统，类似于AppMaster，负责分配和监控任务。

7.1 Apache Oozie

Oozie是什么？有哪些功能？

Oozie可以调度哪些类型的任务（程序）？

Oozie可以支持哪些任务触发方式？

安装配置Oozie。

7.2 其他开源的任务调度系统

Azkaban，light-task-scheler，Zeus，等等。另外，我这边是之前单独开发的任务调度与监控系统，具体请参考《大数据平台任务调度与监控系统》。

第八章：我的数据要实时

在第六章介绍Kafka的时候提到了一些需要实时指标的业务场景，实时基本可以分为绝对实时和准实时，绝对实时的延迟要求一般在毫秒级，准实时的延迟要求一般在秒、分钟级。对于需要绝对实时的业务场景，用的比较多的是Storm，对于其他准实时的业务场景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。当然，如果可以的话，也可以自己写程序来做。

8.1 Storm

什么是Storm？有哪些可能的应用场景？

Storm由哪些核心组件构成，各自担任什么角色？

Storm的简单安装和部署。

自己编写Demo程序，使用Storm完成实时数据流计算。

8.2 Spark Streaming

什么是Spark Streaming，它和Spark是什么关系？

Spark Streaming和Storm比较，各有什么优缺点？

使用Kafka + Spark Streaming，完成实时计算的Demo程序。

至此，你的大数据平台底层架构已经成型了，其中包括了数据采集、数据存储与计算（离线和实时）、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。

第九章：数据要对外

通常对外（业务）提供数据访问，大体上包含以下方面。

离线：比如，每天将前一天的数据提供到指定的数据源（DB、FILE、FTP）等；离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。

实时：比如，在线网站的推荐系统，需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据，这种要求延时非常低（50毫秒以内）。根据延时要求和实时数据的查询需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。

OLAP分析：OLAP除了要求底层的数据模型比较规范，另外，对查询的响应速度要求也越来越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。

即席查询：即席查询的数据比较随意，一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。

这么多比较成熟的框架和方案，需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构，选择合适的。原则只有一个：越简单越稳定的，就是最好的。

⑥ 为什么运行不成功 spark

2.1.2在Windows上安装与配置Spark

本节介绍在Windows系统上安装Spark的过程。在Windows环境下需要安装Cygwin模拟Linux的命令行环境来安装Spark。

（1）安装JDK

相对于Linux、Windows的JDK安装更闷搜判加自动化，用户可以下载安装Oracle JDK或者OpenJDK。只安装JRE是不够的，用户应该下载整个JDK。

安装过程十分简单，运行二进制可执行文件即可，程序会自动配置环境变量。

（2）安装Cygwin

Cygwin是在Windows平台下模拟Linux环境的一个非常有用的工具，只有通过它才可以在Windows环境下安装Hadoop和Spark。具体安装步骤如下。

1）运行安装程序，选择漏消install from internet。

2）选择网络最好的下载源进行下载。

3）进入Select Packages界面（见图2-2），然后进入Net，选择openssl及openssh。因为之后还是会用到ssh无密钥登录的。

另外应该安装“Editors Category”下面的“vim”。这样就可以在Cygwin上方便地修改配置文件。

最后需要配置环境变量，依次选择“我的电脑”→“属性”→“高级系统设置”→“环境变量”命令，更新环境变量中的path设置，在其后添加Cygwin的bin目录和Cygwin的usr\bin两个目录。

（3）安装sshd并配置免密码登录

1）双击桌面上的Cygwin图标，启动Cygwin，执行ssh-host-config -y命令，出现如图2-3所示的界面。

2）执行后，提示输入密码，否则会退出该配置，此时输入密码和确认密码，按回车键。最后出现Host configuration finished.Have fun!表示安装成功。

3）输入net start sshd，启动服务。或者在系统的服务中找到并启动Cygwin sshd服务。

注意，如果是Windows 8操作系统，启动Cygwin时，需要以管理员身份运行（右击图标，选择以管理员身份运行），否则会因为权限问题，提示“发生系统错误5”。

（4）配置SSH免密码登录

1）执行ssh-keygen命令生成密钥文件，如图2-4所示。

2）执行此命令后，在你的蚂改Cygwin\home\用户名路径下面会生成.ssh文件夹，可以通过命令ls -a /home/用户名 查看，通过ssh -version命令查看版本。

3）执行完ssh-keygen命令后，再执行下面命令，生成authorized_keys文件。

cd ~/.ssh/
cp id_dsa.pub authorized_keys
这样就配置好了sshd服务。

（5）配置Hadoop

修改和配置相关文件与Linux的配置一致，读者可以参照上文Linux中的配置方式，这里不再赘述。

（6）配置Spark

修改和配置相关文件与Linux的配置一致，读者可以参照上文Linux中的配置方式，这里不再赘述。

（7）运行Spark

1）Spark的启动与关闭

①在Spark根目录启动Spark。

./sbin/start-all.sh
②关闭Spark。

./sbin/stop-all.sh
2）Hadoop的启动与关闭

①在Hadoop根目录启动Hadoop。

./sbin/start-all.sh
②关闭Hadoop。

./sbin/stop-all.sh
3）检测是否安装成功

正常状态下会出现如下内容。

-bash-4.1# jps
23526 Jps
2127 Master
7396 NameNode
7594 SecondaryNameNode
7681 ResourceManager
1053 DataNode
31935 NodeManager
1405 Worker
如缺少进程请到logs文件夹下查看相应日志，针对具体问题进行解决。

⑦ sparksql不支持对oracle的并行读写

正常情况。sparksql和oracle对应的版本不同，不支持是正常毁清情况。读写是将存储在硬盘中的纤隐前数据调入系统，写入是将携陆系统中的数据保存在硬盘中。

⑧ java oracle sql spark什么关系

java是一种编程语言，脊物用来缓渣开发软件程序的。
oracle是一种数据库，用来进行数据的存储和管理的软件；
sql是一种数据库查询语言，用来对数据库中的数据进行各种操作的。
java可以通过sql语句对oracle中存储的数据进行操樱哪液作。
spark不了解。

⑨ sparksql支持delete操作么

本来缺配基于 HDFS 的 spark/impala 的 sql-like 的语法是挺好用的，性能也很不错，无奈 hdfs 上的存储系统一般不支持 update/delete ，只支持伏巧指 insert ，刚接触 Bigdata 、 DW 这一块，不是很了解这方面的技术 /产品，有什么推荐的吗？

目前有要求如下

分布式，方便扩展
sql-like 是最宽销好的
需要支持 update/delete 等修改
尽量是开源免费，而且不那么小众的
目前我知道 GreenPlum ， Any other ideas?

PS:没找到合适的节点。

⑩ spark streaming怎么将计算结果写入oracle

你模岩握试试，看这样可以不！

object Test {

case class Person(words: String,number:Int)
def main(args: Array[String]) {

val sparkConf = new SparkConf().setAppName("TextStream")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver").newInstance()
val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@host/oracledb", "user", "枣闭password")
var ps: PreparedStatement = null
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(6))
// Create the FileInputDStream on the directory and use the
val lines = ssc.textFileStream("/user/input/")
val words = lines.flatMap(_.split(","))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1))
// wordCounts.print()
wordCounts.foreachRDD((rdd:RDD[(String,Int)])=>{
rdd.foreach(lines=>旦庆{
ps = conn.prepareStatement("insert into testtables values(?,?)")
ps.setString(1, lines._1)
ps.setInt(2, lines._2)
ps.executeUpdate()
})
})
}
}