1 问题背景 线上有一个批处理任务,会批量读取昨日的数据,经过一系列加工后,插入到今日的表中.表结构如下: 1 CREATE TABLE `detail_yyyyMMdd` ( 2 `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', 3 `batch_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '批次号', 4 `order_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '订单ID', 5 `use…

分页查询的sql: select * from table limit 4,10; 4表示查询的索引,索引是从0开始,4表示从第五条数据开始查询,10表示要查询多少条数据,10表示查询十条数据 如果从0开始也可以这么写: select * from table limit 10;…

[TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 print:打印driver结点上每个Dstream…

https://cloud.tencent.com/developer/article/1004820 Spark 踩坑记:数据库(Hbase+Mysql) 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值. 最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己…

转自:http://www.cnblogs.com/xlturing/p/spark.html 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计…

[TOC] 前言 Spark踩坑记--初试 Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql) Spark踩坑记--Spark Streaming+kafka应用及调优 在前面总结的几篇spark踩坑博文中,我总结了自己在使用spark过程当中踩过的一些坑和经验.我们知道Spark是多机器集群部署的,分为Driver/Master/Worker,Master负责资源调度,Worker是不同的运算节点,由Master统一调度,而Driver是我们提交Spark程序的节点,并且所有的reduce类…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…

[TOC] 前言 在Spark的使用中,性能的调优配置过程中,查阅了很多资料,之前自己总结过两篇小博文Spark踩坑记--初试和Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql),第一篇概况的归纳了自己对spark的初步尝试,第二篇更多是局部在spark对于数据库的操作,而本文的思路是从spark最细节的本质,即核心的数据结构RDD出发,到整个Spark集群宏观的调度过程做一个整理归纳,从微观到宏观两方面总结,方便自己在调优过程中找寻问题,理清思路,也加深自己对于分布式程序开发的理解.(有任何…

记一次 Spring 事务配置踩坑记 问题描述:(SpringBoot + MyBatisPlus) 业务逻辑伪代码如下.理论上,插入数据 t1 后,xxService.getXxx() 方法的查询条件会不满足,会查询不到数据.结果事与愿违,后一次的查询,居然查到了数据. void saveXxx(){  xxService.getXxx(); // 查到一条数据 data1  xxService.insert(); // 插入一条数据 t1  xxService.getXxx(); // 查到…

前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计. 本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka 的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补…