把hive 表stu77 的数据写入 mysql 表test_stu 中. 中间可以加自己的逻辑. import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.StatementSet; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment; impo

ReadFromJDQ3 1)消费JDQ的必要信息,通过参数传入,有6个参数 2)获取flink JDQ3的鉴权客户端 3)根据鉴权客户端获取消费属性的配置 4)构建应用环境ENV和checkpoint机制 5)构建JDQ3(基于kafka)对应的消费客户端,flink用来消费实时订单消息 6) 根据自己的业务构建计算DAG 7)打印Stream流打印到标准输出,触发job执行   WriteToJDQ3 1) 生产JDQ的必要信息,通过参数传入,有5个参数 2)获取Flink JDQ3的鉴权客

1 Spark读HBase Spark读HBase黑名单数据,过滤出当日新增userid,并与mysql黑名单表内userid去重后,写入mysql. def main(args: Array[String]): Unit = { @volatile var broadcastMysqlUserids: Broadcast[Array[String]] = null val today = args(0) val sourceHBaseTable = PropertiesUtil.getProp

在Model里面加上下面这句,强制读主(写)库数据库,解决主从延迟问题. public static function boot() { //清空从连接,会自动使用主连接 DB::connection()->setReadPdo(null); } -------------------------------------------------------------------------------------------- laravel5.5可以使用新增特性: “粘性”数据库连接 sti

前期博客 你可以按照我写的这篇博客去,按照hive的mysql. 1 复习ha相关 + weekend110的hive的元数据库mysql方式安装配置(完全正确配法)(CentOS版本)(包含卸载系统自带的MySQL) 出现如下问题 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'hive'@'localhost' (using password: YES) ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'hive'

摘要:C#提供了System.Threading.ReaderWriterLock类以适应多用户读/单用户写的场景.该类可实现以下功能:如果资源未被写操作锁定,那么任何线程都可对该资源进行读操作锁定,并且对读操作锁数量没有限制,即多个线程可同时对该资源进行读操作锁定,以读取数据. 使用Monitor或Mutex进行同步控制的问题:由于独占访问模型不允许任何形式的并发访问,这样的效率总是不太高.许多时候,应用程序在访问资源时是进行读操作,写操作相对较少.为解决这一问题,C#提供了System.Th

以前以为版本不同,遇到的问题就不同,后来发现,无论是新版本,还是老版本,遇到的问题大部分都是相同的.下面解决问题的方法仅供借鉴 1.拒绝连接的错误表现是什么?2.表不存在该如何解决?3.null字段填充符该如何指定?环境hive 版本hive-0.11.0sqoop 版本 sqoop-1.4.4.bin__hadoop-1.0.0从hive导到mysql mysql 表 mysql> desc cps_activation; +----+-----+--+-–+---+------+ | Fie

一.安装mysql $ sudo apt-get install mysql-server 启动守护进程 $ sudo service mysql start 二.配置mysql服务与连接器 1.安装mysql连接器 $ sudo apt-get install libmysql-java 注:将/usr/share/java/下的连接器jar包copy到$HIVE_HOME/lib下 如图所示 2.设置mysql root密码 $ sudo /usr/bin/mysql_secure_inst

请注意:请谨慎改动Oracle GoldenGate(ogg)各个进程的读检查点和写检查点. 请确保已经 掌握 ogg 各个进程的读检查点和写检查点的详细含义. BEGIN {NOW | yyyy-mm-dd[:hh:mi:[ss[.cccccc]]] | EOF | SEQNO <sequence number>} --改动抽取进程的開始抽取点:(即:myext的读检查点) alter extract myext BEGIN yyyy-mm-dd:hh:mi:ss alter extract

FROM : http://blog.csdn.net/tswisdom/article/details/41444287 hive metadata 存mysql 注释中文乱码的问题 hive metadata 存mysql 注释中文乱码的问题########### hive 中文乱码的问题############# 解决方案:数据库编码为latin1.将一下表的字段(涉及注释的字段都改)编码设定为UTF8 1.然后进入数据库执行以下5条SQL语句: (1)修改表字段注解和表注解 alter

chmod是更改文件的权限 chown是改改文件的属主与属组 chgrp只是更改文件的属组. 一.文件权限解读 如上图所示,开头的-rwxrw-r--这一字符串标识文件权限. 这个字符串有10位,可以分为4段来解读.注:r--可读,w--可写,x--可执行. 第一段(第1位)表示是目录还是文件,-表示是文件,d表示是目录: 第二段(第2-4位,共3个字符串)表示文件所属用户对它的权限: 第三段(第5-7位,共3个字符串)表示文件所属用户组用户对它的权限: 第四段(第8-10位,共3个字符串)表示

通过hive向写elasticsearch的写如数据 hive 和 elasticsearch 的整合可以参考官方的文档: ES-hadoop的hive整合 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/hive.html#hive ES-hadoop的配置说明 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/configuration.h

使用ReaderWriterLock类实现多用户读/单用户写同步[1] 2015-03-12 应用程序在访问资源时是进行读操作,写操作相对较少.为解决这一问题,C#提供了System.Threading.ReaderWriterLock类以适应多用户读/单用户写的场景. 该类可实现以下功能:如果资源未被写操作锁定,那么任何线程都可对该资源进行读操作锁定,并且对读操作锁数量没有限制,即多个线程可同时对该资源进行读操作锁定,以读取数据.如果资源未被添加任何读或写操作锁,那么一个且仅有一个线程可对该资

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 10pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-child(

1.先在主节点上安装阿里云配置(看别的文档) 2.把需要的两个jar包加入进来(放到hadoop用户目录下面即可即/home/hadoop/) mysql-connector-java-5.1.47.tar.gz apache-hive-2.3.4-bin.tar.gz 3.解压压缩包(在hadoop用户主节点下运行) 下载地址 然后下载hive文件 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-2.3.4/ 或者这个  http://archive.apa

what is feeding? 通俗点说feed系统就是当你登陆进对应网站后:微信朋友圈的动态.人人网上看到的一件件新鲜事.新浪微博上推到你面前的一条条新围脖等等.系统中的每一条消息就是一个feed.feed的获取方式主要有两种:push(推)以及pull(拉).也就是接下来所说的读扩散和写扩散. feed流业务最大的特点是“我们的主页由别人发布的feed组成”,获得朋友圈消息feed流集合,从技术上说,主要有“拉取”与“推送”两种方式.feed流的推与拉主要指的是这里. feed的特点 有好

一.HBase介绍 1.基本概念 HBase是一种Hadoop数据库,经常被描述为一种稀疏的,分布式的,持久化的,多维有序映射,它基于行键.列键和时间戳建立索引,是一个可以随机访问的存储和检索数据的平台.HBase不限制存储的数据的种类,允许动态的.灵活的数据模型,不用SQL语言,也不强调数据之间的关系.HBase被设计成在一个服务器集群上运行,可以相应地横向扩展. 2.HBase使用场景和成功案例 互联网搜索问题:爬虫收集网页,存储到BigTable里,MapReduce计算作业扫描全表生成搜

文件无非是可读,可写,可执行的操作,分别对应的模式 r ,w,x,只读模式,只写模式,只执行模式,a模式为追加模式,实际也是写操作模式,r+,w+,a+ 可读写模式,下面详细说模式的用法 1,文件的模式用法 r 文件不存在则会报错 w 文件不存在则会创建,但是清空文件的内容,写入新的内容 a 文件不存在则创建,但是已存在文件追加内容 2,文件的写入操作 文件的写入操作必须是以w模式以a模式方式写入, 操作方法 f=open('www.96net.com/robot.txt','w',encodi

SparkSQL访问Hive源,MySQL源 一.SparkSQL访问Hive源 软件环境 SparkSQL命令行模式可以直接连接Hive的 Java程序SparkSQL连接Hive 二.SparkSQL访问MySql源 Spark环境 添加依赖 创建SparkSession 访问Mysql方式1: 访问Mysql方式2: 作者:黑暗行动 一.SparkSQL访问Hive源 软件环境 hadoop2.7.6 spark-2.3.0 scala-2.11.12 hive-2.1.1 SparkSQ

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

思路 在 Flink 中创建一张表有两种方法: 从一个文件中导入表结构(Structure)(常用于批计算)(静态) 从 DataStream 或者 DataSet 转换成 Table (动态) package com.kaikeba.mysql.demo import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo import org.apache.flink.api.java.io.jdbc.JDBCInputFormat import