背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求.下面列一些具体的需求指标: 数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB:opin

java 读取CSV数据并写入txt文本 package com.vfsd; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import com.csvreader.CsvReader; /***********************************************************************

Mapper读取HBase数据 package MapReduce; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.ma

这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli(关于SparkSQL和Hive的整合,见文章后面的参考阅读). 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler . 环境篇 hadoop-2.3.0-cdh5.0.0 apache-hive-0.13.1-bin spark-1.4.0-bin-hadoop2.3 hbase-0.96.1.1-cdh5.0.0 部署情况如下图:   测试集群,将Spark Worker部署在每台Dat

mapreducer编程模型是一种八股文的代码逻辑,就以用户行为分析求流存率的作为例子 1.map端来说:必须继承hadoop规定好的mapper类:在读取hbase数据时,已经有现成的接口 TableMapper,只需要规定输出的key和value的类型 public class LoseUserMapper extends TableMapper<KeyStatsDimension, Text> { //////////省去代码 在执行map方法前会执行setup方法,在流失率的时候 比如

Java读取Excel数据,解析文本并格式化输出 Java读取Excel数据,解析文本并格式化输出 Java读取Excel数据,解析文本并格式化输出 下图是excel文件的路径和文件名 下图是excel文件里面的内容 下面是Java读取Excel数据的代码 package excel_driver; import java.util.List; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.util

读取CSV数据并写入txt文件 package com.vfsd; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import com.csvreader.CsvReader; /****************************************************************************

本文由  网易云发布. 作者:范欣欣 本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权. 众所周知,HBase默认适用于写多读少的应用,正是依赖于它相当出色的写入性能:一个100台RS的集群可以轻松地支撑每天10T 的写入量.当然,为了支持更高吞吐量的写入,HBase还在不断地进行优化和修正,这篇文章结合0.98版本的源码全面地分析HBase的写入流程,全文分为三个部分,第一部分介绍客户端的写入流程,第二部分介绍服务器端的写入流程,最后再重点分析WAL的工作原理(注:从服务器端的角度理解,HB

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78471952 项目应用需要利用Spark读取mysql数据进行数据分析,然后将分析结果保存到mysql中. 开发环境: java:1.8 IDEA spark:1.6.2 一.读取mysql数据 1.创建一个mysql数据库 user_test表结构如下: create table user_test ( id int(11) default null comment "id&quo

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

在工作中遇到读取地址文件数据: 1.读取本地文件数据(如:D:\data.txt) //适用于读取绝对地址文件 public String getData(String path) { String str = ""; try { File file = new File(path);// 定义一个file对象,用来初始化FileReader FileReader reader = new FileReader(file);// 定义一个fileReader对象,用来初始化Buffer

Spark1.6.2 读取 HBase 1.2.3 //hbase-common-1.2.3.jar //hbase-protocol-1.2.3.jar //hbase-server-1.2.3.jar //htrace-core-3.1.0-incubating.jar //metrics-core-2.2.0.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("User") // 创建 spark context val sc = n

xml中的代码 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <books id="aaa"> <book id="1"> <name>书名1</name> <price>100</price> </book> <book id="2"> <name>书名2

@RequestMapping(value = "/download", method = RequestMethod.GET) public void downstudents(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException { // 一.从后台拿数据 List<Dept> list = null; list=ds.list(); try { // 二. 数据转成ex

原文地址:http://blog.csdn.net/zczzsq/article/details/16803349 本实例做的是读取execl(只能读取.xls的execl,即只能读取03版的),如果是.xlsx类型的话 手工转化一下即可,应用的jar包是apache的poi系类的jar包和ojdbc14.jar的数据库连接包. poi的jar报的官方下载地址:http://poi.apache.org/ 还需要说明是对execl的读取java可以通过横坐标和纵坐标读取到execl的每个单元格,

Java开发读取excel表格数据入库保存: List<Map<String, Object>> list = null; String filePath = filePaths + "/" + userID + "/" + accountID + "/" + busDate + "/"; String fileName = FileUpload.fileUp(file, filePath, "

近期项目属于一个棋牌类项目 用到的配置表比较多 所以在这里 贴一下代码,留下来可以参考.也希望对有需要的朋友有所帮助哦 >1.需求将一个excle表格中的数据 读取 然后封装成自定义的对象,本项目使用的对象如“UserWarProps”里面大概有10个属性 public class UserWarPros { public Integer warID; //(对战类型,初级中级红包竞技) public Integer fightType; //该场次基本倍数 private Integer ba

Properties类 Properties类,是一个工具类,包含在java.util包中. 功能:可以保存持久的属性,通常用来读取配置文件或者属性文件,将文件中的数据读入properties对象中,之后,可以直接从properties中获取配置项的值.并且这些配置只需要读取一次. 配置文件格式 可以是XML格式,或者key:value格式. 测试Properties读取key:value格式文件 在项目的根目录有一个config.properties文件,注意文件后缀是".properties

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

---------------siwuxie095 工程名:TestReadXML 包名:com.siwuxie095.xml 类名:ReadXML.java 打开资源管理器,在工程 TestReadXML 文件夹下,放入 一个 XML 文件:languages.xml languages.xml 的内容: 工程结构目录如下: 代码: package com.siwuxie095.xml; import java.io.File; import java.io.IOException; impo

先写一个自己的MyRecordWriter类 extends RecordWriter package calllog; import java.io.IOException; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; impo