Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择. 现需求是:Spark对Hive.mysql数据源进行处理,然后将resultDataFrame写入HBase,但是HBase和Spark不在用一个环境,即结果需要通过网络IO进行二次操作.所以此篇文章会采取某些手段来实现上述要求. 将DataFrame写…

neo4j批量导入数据有两种方法,第一种是使用cypher语法中的LOAD CSV,第二种是使用neo4j自带的工具neo4j-admin import. LOAD CSV 导入的文件必须是csv文件,位置可以是本地的,或通过http.https.ftp等url指定位置. neo4j中关于导入文件的设置是dbms.security.allow_csv_import_from_file_urls,默认为true:而导入本地文件的位置通过dbms.directories.import来指定导入的根目…

动态导入模块就是只知道str类型的模块名字符串,通过这个字符串导入模块 需要导入的模块: #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ # Author:CarsonLi class Ccc(object): def __init__(self,name): self.name=name 目录结构: 第一种方式:python解释器内部使用,不建议用 #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ # Autho…

第一种 from support import * 这种方式导入后可以直接调用(有命名冲突问题)命名冲突后定义的覆盖前定义的 如果在函数导入前定义 则导入函数覆盖 否则相反 if __name__ == '__main__': print('程序自身在运行')else: print('我来自另一模块') 可以使用该属性在模块中判断函数是在同一文件中定义的 还是来自导入的库 第二种 import support; 这种方式导入需要使用support关键字调用 没有命名冲突问题  …

一.第一种是打开工程所在Project Structure,然后选择Dependencies,点击那个加号选择File Dependency ,然后再Libs文件夹中选择要导入的jar包 1. 2. 二.复制粘贴jar包到libs文件夹下,右键点击libs文件夹中的jar文件选择 add as Library...然后选择Model,这样也可以导入成功.…

依赖 <dependency> <groupId>net.sourceforge.jexcelapi</groupId> <artifactId>jxl</artifactId> <version>2.6.12</version> </dependency> XLS package export; import java.io.File; import java.io.IOException; import j…

第一种: sql = sql.format(dt=dt) 第二种: item_third_cate_cd_list = " 发发发 " ...... """ + item_third_cate_cd_list + """ .......…

不管是开发还是测试,工作中经常需要去批量新增测试数据,但是大量数据的新增速度有时候让我们苦不堪言,下面通过两种方式完成oracle数据的批量新增,比较两种方式的效率. 第一种方式:采用工具导入sql文件 以10w条数据为例,通过java程序生成insert语句,采用sqlplus进行导入 1.通过简单的JAVA程序生成sql脚本 public class GenerateSQLFile { public static void main(String[] args) throws Excepti…

一.增量数据的导入 1.两种方式 ## query 有一个唯一标识符,通常这个表都有一个字段,类似于插入时间createtime where createtime => 20150924000000000 and createtime < 20150925000000000 ##sqoop参数 Incremental import arguments: --check-column <column> Source column to check for incremental ch…

由于实际环境较为复杂,从Spark官方下载二进制安装包可能不具有相关功能或不支持指定的软件版本,这就需要我们根据实际情况编译Spark源代码,生成所需要的部署包. Spark可以通过Maven和SBT两种方式进行编译,再通过make-distribution.sh脚本生成部署包 Maven方式编译需要Maven工具,而SBT方式编译需要安装Git工具,两种方式均需要在联网下下载依赖包.…