Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI…

http://blog.163.com/tawney_daylily/blog/static/13614643620111117853933/ 在编写一个程序时,经常需要从外部读入数据,或者将程序运行的结果保存为文件.MATLAB使用多种格式打开和保存数据.本章将要介绍 MATLAB中文件的读写和数据的导入导出. 13.1 数据基本操作 本节介绍基本的数据操作,包括工作区的保存.导入和文件打开.13.1.1 文件的存储 MATLAB支持工作区的保存.用户可以将工作区或工作区中的变量以文件的形式保…

Hadoop生态圈-使用MapReduce处理HBase数据 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.对HBase表中数据进行单词统计(TableInputFormat)  1>.准备环境 create_namespace 'yinzhengjie' create 'yinzhengjie:WordCount','f1','f2' put 'yinzhengjie:WordCount', 'row1', 'f1:line', 'hello wold tom how…

package com.zhen.mysqlToHDFS; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; im…

1:首先搞好实体类对象: write 是把每个对象序列化到输出流,readFields是把输入流字节反序列化,实现WritableComparable,Java值对象的比较:一般需要重写toString(),hashCode(),equals()方法 package com.areapartition; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apach…

首先,还是确认自己MySql账户和密码 1.示例  账户:root   密码:123456   有三个字段   分别是_id  .username(插入有中文数据).password 1)首先我们知道我们的MySql一般默认的编码类型是gdb,也就是latin1编码.因为我们有时候插入表中的数据是中文的格式,所以我们一般都是默认的这种方式. 2)在我们的服务器端解析显示MySql数据就一定要使用 package com.test.an; import java.io.UnsupportedEnc…

一.用途 边数据是作业所需的额外的只读数据,通常用来辅助主数据集: 二.方法 1.利用Configuration类来配置,利用setter()和getter()可方便的使用,方便存储一些基本的类型: 2.分布式缓存: 相比这下,分布式缓存更灵活,它能在任务运行过程中及时地将文件和存档复制到任务节点以供使用: 通常每个作业中,各个文件只需复制到一个节点一次. 原理: 当启动一个作业时,Hadoop会把由-files -archives -libjars添加的文件复制到分布式文件系统HDFS: 在任…

现象:启动MySQL服务时报1067错误,服务无法启动. 查看xxx.err错误日志发现有数据页损坏信息: InnoDB: Database page corruption on disk or a failed InnoDB: file read of page 200. 出现上述现象是由于突然断电.强制关机.强制杀死MySQL进程等操作所导致的. 首先修改my.ini中的innodb_force_recovery参数(4-6),使mysqld跳过恢复步骤,将mysqld 启动,将数据导出来然…

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6908377.html NTILE函数可以按照指定的排序规则,对数据按照指定的组数(M个对象,按照某种排序分N个组)进行分组,可以展现出某一条数据被分配在哪个组中. 不仅可以单单利用这个特性,还可以借助该特实现更加有意思的功能. NTILE的基本使用 NTILE的作用是对数据进行整体上的分组,比如有60个学生,按照成绩分成“上中下”三个级别,可以看出那些人位于哪个级别,用NTILE函数就可以实现. 比如这里的简单的示例,有…

熟悉MySQL的朋友可以使用sqldf来操作数据框 # 引入sqldf库(sqldf) library(sqldf) # 释放RMySQL库的加载(针对sqldf报错) #detach("package:RMySQL", unload=T) # 读取数据 data <- read.csv("data.csv") # sql查询 results <- sqldf("select distinct(name) from data") #…