spark操作es需要elasticsearch-hadoop-xxx.jar,版本需同es版本.从5.0版本开始,支持spark2.0. 把elasticsearch-hadoop-xxx.jar放在spark的类路径(classpath)中. 1.Native RDD support 原生RDD支持 不学. 2.Spark SQL support java代码示例: public static void main(String[] args) { SparkSession spark = S

设置最大查询条数 curl -XPUT 'http://10.121.8.5:9200/zdl_mx_shzt_ztdf/_settings' -d'{"index":{"max_result_window":1000000}}' 新增es数据curl -XPOST ‘http://10.121.8.5:9200/rpt_am_shandong_ys/rpt_am_shandong_ys/820-0600-201712?pretty’ -d ‘{“zbbm”: “1

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

本文主要介绍spark sql读写es.structured streaming写入es以及一些参数的配置 ES官方提供了对spark的支持,可以直接通过spark读写es,具体可以参考ES Spark Support文档(文末有地址). 以下是pom依赖,具体版本可以根据自己的es和spark版本进行选择: <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch

前言: 无论使用哪种存储软件,定期的备份数据都是重中之重,在使用ElasticSearch的时候,随着数据日益积累,存放es数据的磁盘空间也捉襟见肘, 此时对于业务功能使用不到的索引数据,又不能直接删除,将它迁移到线下数据盘存储就变得十分必要. 下面就记录一下在docker中部署的单节点以月份索引的es数据的备份和迁移过程. 一:docker安装ES 1:docker的安装:Docker-常用基建的安装与部署 2:下载es镜像: docker pull elasticsearch:5.6.8 3

数据库UserInfo 删除重复数据 即删除重复的用户名手机号 同一个用户名手机号只保留一个用户 01.根据多个字段查询重复数据 with data1 as( select MobilePhone,Name from UserInfogroup by MobilePhone,Namehaving count(*)>1 ), 02.对重复数据分配编号 data2 as ( select u.*,row_number() over(partition by u.MobilePhone,u.Name

1.前台js $().ready(function () { $('[name="checkAll"]').click(function () { if ("checked" == $('input[name="checkAll"]').attr("checked")) { $('input[type="checkbox"]').attr("checked", "checked

 delete from co_jobinformation cwhere c.name in (select cc.name from co_jobinformation cc group by  cc.name   having count(cc.name) > 1)and rowid not in (select min(rowid) from co_jobinformation e group by e.name having count(e.name )>1)  之前在oracle数

在网上看过一些解决方法 我在此给出的方法适用于无唯一ID的情形 表:TB_MACVideoAndPicture 字段只有2个:mac,content mac作为ID,正常情况下mac数据是唯一的,由于操作失误导致数据插入多次,导致出现多个mac,content重复数据,现在只保留一条,删除多余的 大体思想是给重复数据一个自增ID,过滤出每组里面最小ID,删除原数据中所有重复数据再将最小ID插入 --查询出所有重复数据,并给定递增id , ) AS id , mac , content INTO

sql语句中----删除表数据drop.truncate和delete的用法 --drop drop table  tb   --tb表示数据表的名字,下同 删除内容和定义,释放空间.简单来说就是把整个表去掉.以后要新增数据是不可能的,除非新增一个表, 例如:一个班就是一个表,学生就是表中的数据,学生的职务就是定义 drop table class,就是把整个班移除.学生和职务都消失 ---truncate truncate table tb 删除内容.释放空间但不删除定义.与drop不同的是,

/// <summary> /// 取两个DataTable的交集,删除重复数据 /// </summary> /// <param name="sourceDataTable">源DataTable</param> /// <param name="targetDataTable">目标DataTable</param> /// <param name="primaryKey&

phalcon:有一个表,按日期查找半年以为的数据,由于数据量特别大,不能一次:delete删除数据,否则会造成数据表卡顿,数据库锁死. 那么只能循环的删除数据,每次删除100条左右,知道删除为止.,此时需要判断,但删除到没有符合条件的数据,要判断到是否有没有影响到行数.需要$this->db->affectedRows()来判断,删除的sql是否影响到行. 同时我们也不可能:先查找满足条件的数据,然后在删除,虽然能解决,但是此时多了一步查询,然后在foreach删除数据,得不偿失. 在调用:

为了对重复数据进行实验,下面建一个设计不太好(没有主键)表并插入了一些重复数据: create database testdb use testdb ; go create table DupsNoPK (Col1 int Null, Col2 char(5) Null ); go insert DupsNoPK(Col1,Col2) Values(1,'abc'), (2,'abc'), (2,'abc'), (2,'abc'), (7,'xyz'), (7,'xyz'); 为了验证表确实有重

--1.建立表:Coursecreate table Course( ID int identity(1,1),--ID Student varchar(20) ,--学生 Sub varchar(20) ,--课程) --2.插入数据INSERT INTO CourseVALUES ('张三','语文'),('李四','语文' ),('王五','语文' ) INSERT INTO CourseVALUES ('张三','语文'),('李四','英语' ),('王五','数学' ) INSERT

删除重复行 DELETE FROM ecm_member_login_session WHERE (number , client_code) IN ( ) AND update_time NOT IN ( ); 但是报1093错误 :: ) ) Error Code: . You can't specify target table 'ecm_member_login_session' for update in FROM clause 0.046 sec 后来在 嵌套查询语句里面再嵌套一层即

1.如表中没有主键,先添加自动增长主键 alter table 表名 add 列名 int identity (1,1) primary key 2.删除重复数据 delete from 表名 where id not in (select min(id) from 表名 group by id) ------id1为新增自增的列,id为原来没有自增的id列 delete from DeceasedInformation where id1 not in (select MIN(id) from

说到删除表数据的关键字,大家记得最多的可能就是delete了 然而我们做数据库开发,读取数据库数据.对另外的两兄弟用得就比较少了 现在来介绍另外两个兄弟,都是删除表数据的,其实也是很容易理解的 老大------drop 出没场合:drop table  tb --tb表示数据表的名字,下同 绝招:删除内容和定义,释放空间.简单来说就是把整个表去掉.以后要新增数据是不可能的,除非新增一个表, 例如:一个班就是一个表,学生就是表中的数据,学生的职务就是定义 drop table class,就是把整

说到删除表数据的关键字,大家记得最多的可能就是delete了 然而我们做数据库开发,读取数据库数据.对另外的两兄弟用得就比较少了 现在来介绍另外两个兄弟,都是删除表数据的,其实也是很容易理解的 老大------drop 出没场合:drop table  tb --tb表示数据表的名字,下同 绝招:删除内容和定义,释放空间.简单来说就是把整个表去掉.以后要新增数据是不可能的,除非新增一个表, 例如:一个班就是一个表,学生就是表中的数据,学生的职务就是定义 drop table class,就是把整

用下面的语句肯定是行不通的,语句不支持 truncate table t_Records 方法:1.删除表数据 2.重置自动增长列 where name='t_Records' /*name :是表名*/ SQLite Expert软件网址:  http://www.sqliteexpert.com/

MYSQL里有五百万数据,但大多是重复的,真实的就180万,于是想怎样把这些重复的数据搞出来,在网上找了一圈,好多是用NOT IN这样的代码,这样效率很低,自己琢磨组合了一下,找到一个高效的处理方式,用这个方式,五百万数据,十来分钟就全部去除重复了,请各位参考. 第一步:从500万数据表data_content_152里提取出不重复的字段SFZHM对应的ID字段到TMP3表 create table tmp3 as select min(id) as col1 from data_content

转自:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html 有时间再好好看下整个文章! 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.google.com/peop