1.先上代码,存入mysql val spark = SparkSession.builder() .appName("jdbc") .getOrCreate() import spark.implicits._ val pathcsv = "/user/xxx/private/moviecsv" val csvdf = spark.read.format("csv") .option("sep", ","

二进制方式快速安装MySQL数据库命令集合 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 1.安装mysql ls mysql-5.5.32-linux2.6-x86_64.tar.gz  tar xf mysql-5.5.32-linux2.6-x86_64.tar.gz  mv mysql-5.5.32-linux2.6-x86_64 /application/mysql-5.5.32 ln -s /applicati

使用spark的 DataFrame 来操作mysql数据. DataFrame是比RDD更高一个级别的抽象,可以应用SQL语句进行操作,详细参考: https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 这里暂时使用spark-shell进行操作, 1.首先,必须要先下载一个mysql的jdbc的驱动 可以从这里下载 2.然后呢,就好办了. #具体的启动spark-shell的方法(带上mysql的driver)$~/sp

MYSQL快速同步数据到Redis 举例场景:存储游戏玩家的任务数据,游戏服务器启动时将mysql中玩家的数据同步到redis中. 从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中.当然,最直接的做法就是遍历MySQL数据,一条一条写入到Redis中.这样没什么错,但是速度会非常慢.如果能够想法使得MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合,可以节省很多消耗和缩短时间. Mysql数据库名称为:GAME_DB, 表结构举例: CREATE TABLE TABLE_

转移数据的方式其实园子里各位亲友已经写过不少了,这里挑一种常用的ODBC数据转移,主要是把每个步骤尽可能完善讲到,下次直接按文章从头到尾看一遍,可以在最短时间完成数据转移. 这里用到的工具有MYSQL5.7.17.0和Connector/ODBC 5.3.7 准备工作:下载安装MYSQL数据库,下载前如果没有注册账户的,还是得先注册一个账户. 1.点击下载MYSQL 如果没有安装过python的话,检测不通过(Python 3.4 is not installed).还是需要先 2.点击下载Py

进入mysql终端 mysql>show variables like '%datadir%'; 出来的结果即是!

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而

使用MySQL Migration Toolkit快速将Oracle数据导入MySQL上来先说点废话本人最近在学习一些数据库方面的知识,之前接触过Oracle和MySQL,最近又很流行MongoDB非关系型数据库,所以干脆一起研究一下,对比学习中找不同,首先说一下本人使用的数据库版本和可视化工具Oracle10G—PL/SQL Developer9MySQL5.5.29—MySQL Workbench6.0MongoDB2.4.9(32bit最大2G)—Robomongo0.8.4为了保持数据的

超大数据快速导入MySQL  ----千万级数据只需几十分钟本地测试方法1.首先需要修改本地mysql的编码和路径,找到my.ini.2.在里面添加或修改 character-set-server=utf8 collation-server=utf8_general_ci default-storage-engine=INNODB (最低部添加)secure_file_priv="C:\Users\Administrator\Desktop\ye(xlsx表格所在父路径)"3.将需要的

通过管道传输pipe将MySQL数据批量导入Redis      自Redis 2.6以上版本起,Redis支持快速大批量导入数据,即官网的Redis Mass Insertion,即Pipe传输, 通过将要导入的命令转换为Resp格式,然后通过MySQL的concat()来整理出最终导入的命令集合,以达到快速导入的目的.  1. 根据需求设计好Redis的hash结构,关键是Key的设计 Redis其实就是内存数据库,而其中最常用的就是hash结构,key-value,查询时需要使用到key,

使用MySQL Migration Toolkit快速将Oracle数据导入MySQL 上来先说点废话 本人最近在学习一些数据库方面的知识,之前接触过Oracle和MySQL,最近又很流行MongoDB非关系型数据库,所以干脆一起研究一下,对比学习中找不同,首先说一下本人使用的数据库版本和可视化工具 Oracle10G—PL/SQL Developer9 MySQL5.5.29—MySQL Workbench6.0 MongoDB2.4.9(32bit最大2G)—Robomongo0.8.4 为

MySQL最易碰到的性能问题就是数据量逐步增大之后的翻页速度变慢的额问题,而且越往后翻页速度越慢,如果用最快速的办法解决,以下就是解决办法,简单方便. 1.问题现状 现有MySQL数据表 event_data ,数据量 36.7万,如下: mysql> select count(1) from event_data; +----------+ | count(1) | +----------+ | 367961 | +----------+ 1 row in set (0.05 sec) 使用S

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

初始化SparkContext 1// 在java中初始化spark import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; SparkConf conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("my app"); //集群url:本例是运行在本地单机local:应用名,可以在集群管理器用户界面中找

Redis协议 *<args><cr><lf> 参数个数 $<len><cr><lf> 第一个参数长度 <arg0><cr><lf> 第一个参数 $<len><cr><lf> 第一个参数长度 <arg1><cr><lf> 第二个参数 ... ... 编写SQL语句,把mysql数据组合成Redis协议数据流 SELECT CON

一.MySQL扩展具体的实现方式 随着业务规模的不断扩大,需要选择合适的方案去应对数据规模的增长,以应对逐渐增长的访问压力和数据量. 关于数据库的扩展主要包括:业务拆分.主从复制.读写分离.数据库分库与分表等.这篇文章主要讲述数据库分库与分表 (1)业务拆分 在 大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二 一篇文章中也具体讲述了为什么要对业务进行拆分. 业务起步初始,为了加快应用上线和快速迭代,很多应用都采用集中式的架构.随着业务系统的扩大,系统变得越来越复杂,越来越难以维护,开发效率变得越

  1.快速部署MySQL主从复制 [root@mysql ~]# mysql -uroot -p123456 -S /data/3307/mysql.sock -e "show slave status \G;"|egrep -i "_running|_Behind" Slave_IO_Running:Yes Slave_SQL_Running:Yes Seconds_Behind_Master:0 重点掌握手册中,勾选的内容 给3308多例做从库,最主要参数 -

Spark快速入门 - Spark 1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 快速入门(Quick Start) 本文简单介绍了Spark的使用方式.首先介绍Spark的交互界面的API使用,然后介绍如何使用Java.Scala以及Python编写Spark应用.详细的介绍请阅读Spark Programming Guide. 在按照本文进行操作之前,请确保已安装Spark.本文中的所有操作没有使用HDFS,所以您可以安装任何版本的Hadoop.

InnoDB存储引擎 该引擎是MySQL数据库的默认事务型引擎,它被设计用来处理大量短期事务(绝大多数正常提交,很少回滚) InnoDB的数据存储在表空间中,表空间是由InnoDB管理的一个黑盒子,由一系列的数据文件组成,在MySQL4.1之后的版本中,InnoDB可以将每个表的数据和索引存放在单独的文件中.InnoDB也可以使用裸设备作为表空间的存储介质(现在已无必要).InnoDB采用MVCC来支持高并发,并实现了其中的四个隔离级别,默认级别为可重复读,并通过间隙锁策略来防止幻读的出现.间隙

mysqlhotcopy使用lock tables.flush tables和cp或scp来快速备份数据库.它是备份数据库或单个表最快的途径,完全属于物理备份,但只能运行在数据库目录所在的机器上. 与mysqldump备份不同,mysqldump属于逻辑备份,备份时是执行的sql. 一.centos 7 mysqlhotcopy 安装 [root@localhost ~]# yum install perl-DBD* -y 二.备份 [root@localhost ~]# /bin/mysqlh

Spark介绍 按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎. 通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等.Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一. 快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之一,主要归功于其基于内存的运算方式.当需要处理的数据需要反复迭代时,Spark可以直接在内存中暂存数据,而无需像Map Reduce一样需要把数据写回磁盘