package main.scala.com.web.zhangyong168.cn.spark.java; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apach

业务需求说明,由于公司数据中心处于刚开始部署的阶段,这需要涉及其它部分将数据全部汇总到数据中心,这实现的方式是同上传json文件,通过采用socket&serversocket实现传输. 其中,服务端采用多线程的方式,实现多用户传输的目的.并且实现可以将数据写入到hbase中. 具体步骤如下: 1.首先编写客户端的代码: package com.yiban.datacenter.ToHbaseFromJson; import java.io.BufferedReader; import java

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这

Properties 配置文件写入主要通过 Properties.setProperty 和 Properties.store 两个方法,此文以一个简单的 properties 文件写入源码做示例. 小二上码...若有不足之处,敬请大神指正,不胜感激! Properties 文件写入源码如下所示: /** * @function write data to text file by Properties * * @author Aaron.ffp * @version V1.0.0: autoU

话不多说了.直接开始吧  (如果有中文.请注意json只认utf-8编码) 首先你需要有一个json文件数据 {        "index": {                 "title": "indexmytitle",                 "keywords": "中文",                 "content": "中文",   

读取JSON文件数据网上有很多方法吗,这里采用SimpleJSON,关于SimpleJSON的介绍参考以下链接:http://wiki.unity3d.com/index.php/SimpleJSON,使用之前要先导入SimpleJSON的相关文件. JSON文件名:achieve.json,文件内容: { "30002":{"achieve_id":30002,"achieve_name":"连胜","achiev

Android读取JSON文件数据 JSON - JavaScript Object Notation 是一种存储和交换文本信息的语法. JSON对象在花括号中书写.用逗号来分隔值. JSON数组在方括号中表示.数组中的值也用逗号进行分隔. 使用Android API19 首先把testjson.json放在assets文件夹中 { "role":[ {"id":1,"name":"Tom","say":&

今天学习了下DataView如何显示JSON文件数据,废话不多说,直接贴代码: 首先看下文件目录: 然后看下我们要处理的JSON文件,bookInfo.json. { "success":true, "books":[ { "id":"1", "image_url":"resources/images/english.jpg", "book_name":"考

来自于<jquery权威指南> -------------------------------------- 点击button后,获取到json文件数据,显示如下: Json文件: [ { "name":"王美丽", "sex": "女", "age":29 }, { "name":"梁帅哥", "sex": "男"

一.现象二.原因排查2.1 SparkStreaming程序排查2.2 Kafka数据验证2.3 查看OGG源码2.3.1 生成Kafka消息类2.3.2 Kafka配置类2.3.3 Kafka 消息发送类2.3.4 Kafka 分区获取方式三.结论 一.现象 目前我们的数据是通过OGG->Kafka->Spark Streaming->HBase.由于之前我们发现HBase的列表put无法保证顺序,因此改了程序,如果是在同一个SparkStreaming的批次里面对同一条数据进行操作,

[{"name":"中国工商银行","code":102},{"name":"中国农业银行","code":103},{"name":"中国银行","code":104},{"name":"平安银行","code":307}]   // code.json  文件 &l

1. JSON(JavaScript Object Notation): javaScript对象表示法: 是存储和交换文本信息的语法,比xml更小,更快,更易解析. 2. JSON基本书写格式 : 名称/值对. 例如: "Student":"Tom" Json值可以是: 数字(整数或浮点数) 字符串(在双引号中) 逻辑值(true或者false) 数组(在方括号中) 对象(在花括号中) null  例如(对象):{"name":"to

最近又一点时间,开始使用mongodb存储json模型文件,然后可以实现模型文件的在线编辑和管理.今天上午实现了json文件入库的代码,如下: var fs=require("fs"); var MongoClient = require('mongodb').MongoClient; var dbName="tbobjects"; var url = "mongodb://localhost:27017/"+dbName; MongoClien

在项目开发中,前后台分离,做了假数据,项目使用vue2.0重构,后台也推到重来了,为了不耽误开发进程,我做了虚拟的数据请求,使用vue-cli脚手架搭建的项目文件中dev-server搭建虚拟api请求,访问自己mock的假数据虚拟请求后台的模式,具体做法如下 在build/dev-server.js文件中 在var app = express()这个实例的下面添加如下代码 // 本地json-server服务器搭建代码 // 引入数据库文件 var appData = require('../

在站点中添加 MIME类型去支持Json文件的解析 添加mime类型 文件扩展名:.json MIME类型:application/json 添加成功后即可. 如果不能直接操作iis也可以直接在web.config中添加支持 在system.webServer节点下添加 <staticContent> <mimeMap fileExtension=".json" mimeType="application/json" /> </stat

[ {"name":"project1"}, {"name":"project2"}, {"name":"project3"}, {"name":"project4"}, {"name":"project5"}, {"name":"project6"}, ] $.aja

一.使用 python -m json.tool cat test.json | python -m json.tool 二.jq格式化 在web 2.0时代json这种直观.灵活.高效数据格式基本已经成为一种标准格式,从各种web api,到配置文件,甚至现在连mysql都开始支持json作为数据类型. 但是在平时开发运维中往往因为格式问题或者输出数据太多,体验不是很爽,之前我就经常需要借助一些json自动语法检查.格式化.分层折叠的工具(如http://www.bejson.com/ ),

1.项目介绍: 由于大数据部门涉及到其他部门将数据传到数据中心,大部分公司采用的方式是用json文件的方式传输,因此就需要编写服务端和客户端的小程序了.而我主要实现服务端的代码,也有相应的客户端的测试代码.这里须有一个需要提到的是,我在实现接收json文件的同时,而且还需将数据写到hbase中.写入到hbase当中采用的是批量插入的方式,即一次插入多条记录. 好了,有了前面的说明,下面来简单的说一下我实现的服务端的小程序把. 2.为了实现服务端能够监听客户端的行为,因此我在服务端采用多线程的技术

# coding=utf-8 import json import csv # 重新进行配置读写数据时的默认编码 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def json_to_csv(): # 1.读取json文件的数据 json_file = open('5Tencent.json', 'r') # 2. csv的写入文件对象 csv_file = open('6tencent.csv', 'w') # 3. 取出数据 :