今天主要来谈谈如何将Spark计算的结果写入到Mysql或者其他的关系型数据库里面.其实方式也很简单,代码如下: package scala import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection} import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object RDDtoMysql { case class Blog(name: String, count: Int) def

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

在项目中,遇到一个场景是,需要从Hive数据仓库中拉取数据,进行过滤.裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL. 对于这样一个极其普通的离线计算场景,有多种技术选型可以实现.例如,sqoop,MR,HSQL. 我们这里使用的spark,优点来说是两个:一是灵活性高,二是代码简洁. 1)灵活性高 相比sqoop和HSQL,spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑,甚至你可以通过外部的配置或者参数,来动态的调整spark的计算行为,提供定制化. 2)代码简洁 相比MR来说,代码量上少了很多.也无需

好久没有写博文了,写个简单的东西热热身,分享给大家. jdbc相信大家都不陌生,只要是个搞java的,最初接触j2ee的时候都是要学习这么个东西的,谁叫程序得和数据库打交道呢!而jdbc就是和数据库打交道非常基础的一个知识,也是比较接近底层的,在实际的工作中大家用得更多的其实还是比较成熟的框架,例如Hibernate.Mybatis. 但是作为这些成熟框架的底层的jdbc却也是我们应该去掌握的,只有了解了jdbc的增删改查,这样在以后如果有兴趣去研究Hibernate或者Mybatis的源代码的

[Spark][Python]Spark 访问 mysql , 生成 dataframe 的例子: mydf001=sqlContext.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost/loudacre")\ .option("dbtable","accounts").option("user","trainin

What is Spark Apache Spark is a cluster computing framework, similar to Apache Hadoop. Wikipedia has a great description of it: Apache Spark is an open source cluster computing framework originally developed in the AMPLab at University of California,

前面我们一直操作的是,通过一个文件来读取数据,这个里面不涉及数据相关的只是,今天我们来介绍一下spark操作中存放与读取 1.首先我们先介绍的是把数据存放进入mysql中,今天介绍的这个例子是我们前两篇介绍的统计IP的次数的一篇内容,最后的返回值类型是List((String,Int))类型的,其内容是为: 此时,我们只需要在写一个与数据库相连接,把数据放入里面即可,这个方法为data2Mysql val data2MySQL = (iterator:Iterator[(String,Int)]

MySQL 版本:Server version: 5.7.17-log MySQL Community Server (GPL) 相关内容:JDBC Java 程序从 MySQL 数据库中读取数据,并封装到 Javabean 对象中 用于测试的 MySQL 数据库:game 查看表的定义 mysql> DESC user; +----------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Nul

package cn.qm.db; import java.io.BufferedReader; import java.io.DataInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; public class Command { /* public static void main(String[] args) throws IOException { Command com = new Com

在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spark 实现数据分析以及如何对大量存放于文本文件的数据进行转换和分析.瓦迪姆还做了一个基准测试用来比较 MySQL 和 Spark with Parquet 柱状格式 (使用空中交通性能数据) 二者的性能. 这个测试非常棒,但如果我们不希望将数据从 MySQL 移到其他的存储系统中,而是继续在已有的

下载原版阿里JAVA开发手册  [阿里巴巴Java开发手册v1.2.0] 本文主要是对照阿里开发手册,注释自己在工作中运用情况. 本文内容:MySQL数据库 (建表规约.索引规约.SQL语句.ORM映射) 本文难度系数为三星(★★★) 本文为第四篇 第一篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(命名风格.常量定义.代码风格.控制语句.注释规约) 第二篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(OOP 规约 .集合处理 .并发处理 .其他) 第三篇 点评阿里JAVA手册之异常日志(异常处理 日志规约 ) 第四篇

rhel6.4 安装nodejs和Mysql DB服务 安装好redhat6.4虚拟机后, 安装软件: # yum install gcc-c++ openssl-devel Loaded plugins: product-id, security, subscription-manager This system is not registered to Red Hat Subscription Management. You can use subscription-manager to r

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载 在使用spark连接mysql的过程中报错了,错误如下 08:51:32.495 [main] ERROR - Error loading factory org.apache.calcite.jdbc.CalciteJdbc41Factory java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/calcite/linq4j/QueryProvider at java.lang.ClassLoader.defi

spark连接mysql(打jar包方式) package wujiadong_sparkSQL import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/14. */ object JdbcOperation { def main(args

什么是脏读,不可重复读,幻读 1. 脏读 :脏读就是指当一个事务正在访问数据,并且对数据进行了修改,而这种修改还没有提交到数据库中,这时,另外一个事务也访问这个数据,然后使用了这个数据. 2. 不可重复读 :是指在一个事务内,多次读同一数据.在这个事务还没有结束时,另外一个事务也访问该同一数据.那么,在第一个事务中的两次读数据之间,由于第二个事务的修改,那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的.这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的,因此称为是不可重复读.例如,一个编辑人员两次读取

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version: "3.7" services: nginx: image: nginx restart: always container_name: nginx environment: - TZ=Asia/Shanghai ports: - "80:80" - "443:443" volumes: - /docker/nginx/conf.d:/etc/nginx/conf.d - /docker/nginx/log:/var/log/ng

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

java 学习写架构必会几大技术点 关于学习架构,必须会的几点技术 1. java反射技术 2. xml文件处理 3. properties属性文件处理 4. 线程安全机制 5. annocation注解 6. 设计模式 7. 代理机制(aop) 8. serlvet基础(过滤器等等) 几样比较实用的技术: 1. 模板语言freemarker 2. ognl 3. gson json工具类 大家对于几大框架望而生畏,实际上只要明白他的原理,就会触类旁通,在这里我说说自己的几点拙见! MVC层(S

徒手用Java来写个Web服务器和框架吧<第一章:NIO篇> 徒手用Java来写个Web服务器和框架吧<第二章:Request和Response> 这一章先把Web框架的功能说一些,有个雏形. 先是制作一个Service,并绑定到一个正则地址.用到了注解和反射. 项目地址: Telemarketer Service的定义 Telemarketer的Service是一个服务.请求了跟它关联的地址,那就由它来为你服务. 它对外只需一个方法.并且对这个方法的要求大概只有输入一个Reque

徒手用Java来写个Web服务器和框架吧<第一章:NIO篇> 接上一篇,说到接受了请求,接下来就是解析请求构建Request对象,以及创建Response对象返回. 多有纰漏还请指出.省略了很多生产用的服务器需要处理的过程,仅供参考.可能在不断的完善中修改文章内容. 先上图  // 2015年09月30日 更新请求的解析部分 项目地址: https://github.com/csdbianhua/Telemarketer 首先看看如何解析请求 解析请求 构建Request对象 这部分对应代码在