今天去面试了一波,因为调度系统采用了SparkSql实现数据从Mysql到hive,在这一点上面试官很明显很不满我对于Spark的理解,19年的第一个面试就这么挂了. 有问题不怕,怕的是知道了问题还得过且过.现在就来梳理下我的项目是怎么使用Spark导数的 第一步:把mysql中的表放入内存 properties.put("user", dbUser); properties.put("password", dbPassword); properties.put(&

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

在进行数据库查询时,有时需要用到对既有的数据表进行多表查询得出的临时条件的数据表,就可以暂时创建成为虚表,并赋予简单明了的字段名以及临时表名. 例题a:查询出每门课程低于平均成绩的学生姓名.课程名称.分数 分析: 1. 要完成题目,首先需要一张所有学生的课程及分数表,所需字段:学生姓名.课程名称.分数: select a.Name as Name,b.C_name as C_name,b.Grade as Grade from students a,score b where a.Id=b.st

spark是迭代式的内存计算框架,具有很好的高可用性.sparkStreaming作为其模块之一,常被用于进行实时的流式计算.实时的流式处理系统必须是7*24运行的,同时可以从各种各样的系统错误中恢复. 在实际使用中,容错和数据无丢失显得尤为重要.最近看了官网和一些博文,整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制. checkPoint机制可保证其容错性.spark中的WAL用来改进恢复机制,保证数据的无丢失. checkPoint机制介绍 Spark Streaming需

从SQLServer导数据到Oracle大概有以下几种方法: 使用SSMS的导出数据向导,使用Microsoft ODBC for Oracle或Oracle Provider for OLE DB连接到Oracle 导出到平面文件 导出包含数据的SQL脚本. 使用ETL工具. 自己开发软件. 以下使用第2种方法来进行数据迁移的. 使用BCP合适导出大容量数据.这里导出千万级别的数据,也是很快就能成功. 如果导出时还需要做一些数据的处理,比如多表关联,字符处理等,比较复杂的逻辑,最好是做成存储过

一.模拟生成数据 package com.bw.test; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.UUID; import com.bw.util.DateUtils; import com.bw.util.StringUtils; import org.apache.spark.api.java.J

需求:将前些日子采集的评论存储到hbase中 思路: 先用fastjson解析评论,然后构造rdd,最后使用spark与phoenix交互,把数据存储到hbase中 部分数据: [ { "referenceName": "Apple iPhone XR 64GB 黑色 移动联通电信4G全网通手机 双卡双待", "creationTime": "2019-04-08 01:13:42", "content":

使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software

开发环境 WIN10 Entity Framework6.0  MVC5.0  开发工具 VS2015  SqlServer2012 1.创建上下文Context继承DbContext,并创建其他的业务类,这些业务类会创建对应的数据表. public class AccountContext:DbContext { public AccountContext():base("AccountContext") { } public DbSet<SysUser> SysUser

/// <summary> /// 创建ACCESS数据库,并且创建表和数据 /// </summary> /// <param name="dictTable"></param> /// <param name="filePath"></param> /// <returns></returns> public int DataTableToAccess(Diction

这是简单用代码实现创建数据库和数据表的sql语句,如下: --调用系统数据库-- use master go /***防止你要创建的数据库同名,先把它删除掉****/ if Exists(select * from dbo.sysdatabases where name='TestDB') begin drop database TestDB end go --创建数据库TestDB---- create databasse TestDB on( --数据库的名称-- name='testdb_

在ArcMap 10.3中创建和编辑数据 .......待补充 新建 创建一个新文件((Points, Polylines, and Polygons/点.线.多边形)

在通过SQL Server向导中的SQL语句导数据时,默认情况下源表中的nvarchar字段类型会变成202,解决此问题的方法是,要重新选择一下对应的数据接收表.

数据本地化的背景: 数据本地化对于Spark Job性能有着巨大的影响.如果数据以及要计算它的代码是在一起的,那么性能当然会非常高.但是,如果数据和计算它的代码是分开的,那么其中之一必须到另外一方的机器上.通常来说,移动代码到其他节点,会比移动数据到代码所在的节点上去,速度要快得多,因为代码比较小.Spark也正是基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法的. 数据本地化,指的是,数据离计算它的代码有多近.基于数据距离代码的距离,有几种数据本地化级别:1.PROCESS_LOCAL:数据和计

上一篇讲解了怎样将数据保存到数据库,今天为大家讲解创建新的数据表,也就是说当我们激活插件的时候,会在该数据库下面创建一个新的数据表出来.原理很简单,激活插件的时候运行创建数据库的代码.看下面代码: <?php /** * @package 创建数据表 * @version 1.0 */ /* Plugin Name: 创建数据表 Plugin URI: http://www.cnblogs.com/fxmbz/p/4060296.html Description: 这是一款简单的插件样例,激活插

如何创建一个要素数据类 创建要素类用到了IFeatureWorkspace.CreateFeatureClass方法,在这个方法中有众多的参数,为了满足这些参数,我们要学习和了解下面的接口. IField,IFieldEdit,IFields,IFieldsEditI,GeometryDef,IGeometryDefEdit接口 字段对应表中的一列,一个要素类必须有至少2个字段,而多个字段的集合就构成了字段集,在要素类中,有一个特殊的字段,描述了空间对象,我们称之为几何字段,其中Geometry

根据dateFormatter 2000-01-01 创建NSDate类型数据 NSDateFormatter *dateFormatter = [NSDate shareDateFormatter]; [dateFormatter setDateFormat:kDateFormatYYYYMMDD]; NSDate *maxDate = [dateFormatter dateFromString:@"299-01-01"]; NSDate *minDate = [dateFormat

Angular4.x 创建组件|绑定数据|绑定属性|数据循环|条件判断|事件|表单处理|双向数据绑定 创建 angular 组件 https://github.com/angular/angular-cli 创建组件命令 为了便于项目的管理和维护,我们将自己创建的组件存放进单独的文件夹. 在 app 文件夹下,我们创建一个名为 components 的文件夹用于存放我们的自定义组件. 然后我们使用命令,创建组件 ng g component components/header 组件内文件介绍 其

告诉你一个最快的方法,用SQLServer连接DBF 在SQLServer中执行 SELECT * into bmk FROM OpenDataSource( ‘Microsoft.Jet.OLEDB.4.0‘,  ‘Data Source="e:\share";User ID=Admin;Password=;Extended properties=dBase 5.0‘)...bmk 这样就可以把e:\share中的bmk.dbf表导入到Sqlserver中, 速度是最快的 把压箱底的

Spark系列-初体验(数据准备篇) Spark系列-核心概念 在Spark体验开始前需要准备环境和数据,环境的准备可以自己按照Spark官方文档安装.笔者选择使用CDH集群安装,可以参考笔者之前的文章:Cloudera Manager大数据集群环境搭建 至于数据的准备就是本文的主要内容,数据采用python爬虫的方式,爬去上一个月上海的天气数据,参考了https://www.cnblogs.com/haha-point/p/7467221.html,但是因为网站做了反爬虫,研究了一下,发下只要

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过