将pandas的DataFrame数据写入MySQL数据库 + sqlalchemy import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine ##将数据写入mysql的数据库,但需要先通过sqlalchemy.create_engine建立连接,且字符编码设置为utf8,否则有些latin字符不能处理 yconnect = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@localhost:330

业务场景: 现在项目中需要通过对spark对原始数据进行计算,然后将计算结果写入到mysql中,但是在写入的时候有个限制: 1.mysql中的目标表事先已经存在,并且当中存在主键,自增长的键id 2.在进行将dataFrame写入表的时候,id字段不允许手动写入,因为其实自增长的 要求: 1.写入数据库的时候,需要指定字段写入,也就是说,只指定部分字段写入 2.在写入数据库的时候,对于操作主键相同的记录要实现更新操作,非插入操作 分析: spark本身提供了对dataframe的写入数据库的操作

package com.zjlantone.hive import java.util.Properties import com.zjlantone.hive.SparkOperaterHive.sparkSession import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types.StructType import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.

先打开CSV文件查看第一行有哪些字段,然后新建数据库,新建表.(若字段内容很多建议类型text,如果设成char后续会报错) 命令如下: load data infile '路径XXXX.csv' into table 表名 fields terminated by ',' optionally enclosed by '"' escaped by '"' lines terminated by '\r\n'; 示意图: 搞定!

Spark将DataFrame进行一些列处理后,需要将之写入mysql,下面是实现过程 1.mysql的信息 mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. //配置文件示例: [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.properties #mysql数据库配置 mysql.driver=com.mysql.jdbc.Driver mysql.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database1?useSSL=

循环创建表,并且创建主键.外键 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.types import NVARCHAR, Float, Integer def pd2sql(): """ to_sql目前只支持两类mysql引擎一个是sqlalchemy和sqlliet3 :return: """ # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 #

pandas-19 DataFrame读取写入文件的方法 DataFrame有非常丰富的IO方法,比如DataFrame读写csv文件excel文件等等,操作很简单.下面在代码中标记出来一些常用的读写操作方法,需要的时候查询一下该方法就可以了. df1.to_csv('df1.csv') # 默认会把 index 也当成一列写入到文件中 df1.to_csv('df2.csv', index=False) # 如果不想显示索引,可以添加第二个参数 index = False df1.to_jso

一.异常情况及解决方案 在使用Spark SQL的dataframe数据写入到相应的MySQL表中时,报错,错误信息如下: 代码的基本形式为: df.write.jdbc(url, result_table, prop) 根据图片中的报错,搜索资料,得知是由于Spark SQL 中的Save Mode导致的,Spark SQL的官方文档中对Savemode进行了说明: 默认情况下,使用SaveMode.ErrorIfExists,也就是说,当从Spark中插入到MySQL表中的时候,如果表已经存

public class Main implements Serializable { /** * */ private static final long serialVersionUID = -8513279306224995844L; private static final String MYSQL_USERNAME = "demo"; private static final String MYSQL_PWD = "demo"; private stati

数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spark中,数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>RACK_LOACL>ANY即最好是运行在节点内存中的数据,次要是同一个NODE,再次是同机架,最后是任意位置.        PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的

参考链接:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from multiprocessing.pool import Pool import pandas as pd import requests from sqlalchemy import create_engine # 数据库相关信息 HOSTNAME = '127.0.0.1' P

1,php和MySQL建立连接关系 2,打开 3,接受页面数据,PHP录入到指定的表中 1.2两步可直接使用一个数据库链接文件即可:conn.php <?phpmysql_connect("localhost","root","");//连接MySQLmysql_select_db("hello");//选择数据库?> 当然,前提是已经安装WEB服务器.PHP和MySQL,并且建立MySQL表"webjx

在PHP网站开发中,存储数据通常有两种方式,一种以文本文件方式存储,比如txt文件,一种是以数据库方式存储,比如Mysql,相对于数据库存储,文件存储并没有什么优势,但是文件读写操作在基本的PHP开发中还是时有使用,今天和大家分享如何利用PHP技术实现文件读写之文件写入操作教程,也算是对PHP文件读写操作的入门学习. 将数据写入文件的操作主要涉及三个步骤及部分文件操作函数如下: 1.打开文件(文件操作函数:fopen) 2.写入文件(文件操作函数:fwrite等) 3.关闭文件(文件操作函数:f

saltstack使用教程: 1.安装: 需要epel的yum源,没有的话把下面的复制并新建个文件 /etc/yum.repos.d/epel.repo 粘贴即可: [epel] name=Extra Packages for Enterprise Linux 6 - $basearch #baseurl=http://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/$basearch mirrorlist=https://mirrors.fedoraproject.

R语言的文件写入 官方文档介绍如下: write.table(x, file = "", append = FALSE, quote = TRUE, sep = " ", eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE, col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"

项目地址 BookSpider 介绍 本篇涉及的内容主要是获取分类下的所有图书数据,并写入MySQL 准备 Python3.6.Scrapy.Twisted.MySQLdb等 演示 代码 一.创建项目 scrapy startproject BookSpider #创建项目 scrapy genspider douban book.douban.com #创建豆瓣爬虫 二.创建测试类(main.py) from scrapy.cmdline import execute execute(['sc

最近flink已经变得比较流行了,所以大家要了解flink并且使用flink.现在最流行的实时计算应该就是flink了,它具有了流计算和批处理功能.它可以处理有界数据和无界数据,也就是可以处理永远生产的数据.具体的细节我们不讨论,我们直接搭建一个flink功能.总体的思路是source -> transform -> sink,即从source获取相应的数据来源,然后进行数据转换,将数据从比较乱的格式,转换成我们需要的格式,转换处理后,然后进行sink功能,也就是将数据写入到相应的db里边或文

package org.langtong.sparkdemo; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; impor

上周六在深圳分享了<Flink SQL 1.9.0 技术内幕和最佳实践>,会后许多小伙伴对最后演示环节的 Demo 代码非常感兴趣,迫不及待地想尝试下,所以写了这篇文章分享下这份代码.希望对于 Flink SQL 的初学者能有所帮助.完整分享可以观看 Meetup 视频回顾 :https://developer.aliyun.com/live/1416 演示代码已经开源到了 GitHub 上:https://github.com/wuchong/flink-sql-submit 这份代码主要由

最近一个项目,需要操作近70亿数据进行统计分析.如果存入MySQL,很难读取如此大的数据,即使使用搜索引擎,也是非常慢.经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析. 为了后期方便开发人员开发,决定写了几个工具类,屏蔽对MySQL及Hive的操作代码,只需要关心业务代码的编写. 工具类如下: 一. Spark操作MySQL 1. 根据sql语句获取Spark DataFrame: /** * 从MySql数据库中获取DateFrame * * @param sp