Spark使用Java读取mysql数据和保存数据到mysql 一.pom.xml 二.spark代码 2.1 Java方式 2.2 Scala方式 三.写入数据到mysql中 四.DataFrameLoadTest 五.读取数据库中的数据写到 六.通过jdbc方式编程 七.spark:scala读取mysql的4种方法 八.读取csv数据插入到MySQL 部分博文原文信息 一.pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8&qu

package org.langtong.sparkdemo; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; impor

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

1.csv和excel读写对比 开发中经常遇到数据导入和导出功能,csv 和 excel是最常见的数据格式,本文比较了下csv和excel读写相同数据的效率: 测试数据格式一 用上面模板数据生成的测试: 耗时时间统计: 测试数据格式二 生成数据: 耗时统计: 相同格式相同行数对比: csv文件比excel文件稍大 csv读取/写入比excel快 csv文件读取工具类 excel文件读取工具类 工具类可以看出:csv读写是以行为单位来实现的:excel读取inputstream是直接加载到内存的.

採用jxl.jar包,网上下载,百度一下到出都是.希望能够帮助到大家. 接下来直接贴代码: <span style="font-size:18px;"> public List getValue(String fileName){ String str=ExcelOparations.readExcel(fileName).trim(); String[] str4n= str.split("\n"); List list1 = new ArrayLis

游戏开发中,读取策划给的配置表是必不可少的,我在之前公司,策划给的是xml表来读取,现在公司策划给的是CSV表来读取,其实大同小异,也并不是什么难点,我就简单分享下Java如何读取XML文件和CSV文件.以下工具类可随意拿去使用. Java读XML文件 如果是Maven项目,则依赖以下包(如果不是,则自己在项目添加配置相应jar包) <!-- dom4j begin --> <dependency> <groupId>dom4j</groupId> <

在上一篇blog:java的poi技术读取Excel[2003-2007,2010] 中介绍了关于java中的poi技术读取excel的相关操作 读取excel和MySQL相关: java的poi技术读取Excel数据到MySQL 你也可以在 : java的poi技术读取和导入Excel了解到写入Excel的方法信息 使用JXL技术 :java的jxl技术导入Excel  本文主要讲的是java中poi读和写excel(版本是2003-2007,2010) 项目结构: 所用到的excel 运行效

一.概述 读和写是I/O的基本过程.从一个通道中读取只需创建一个缓冲区,然后让通道将数据读到这个缓冲区.写入的过程是创建一个缓冲区,用数据填充它,然后让通道用这些数据来执行写入操作. 二.从文件中读取 1.原始I/O读文件 如果使用原来的I/O,那么只需要创建一个FileInputStream并从它那里读取,示例代码如下: public class BioTest { public static void main(String[] args) throws IOException { File

2012-01-06 Created By BaoXinjin

java文件的读与写,代码: String file="user.txt"; private void writeFileData(String str1, String str2) throws IOException { // TODO Auto-generated method stub FileOutputStream outputStream = openFileOutput(file, Activity.MODE_PRIVATE); outputStream.write(s

import java.io.*; /**  *   * 功能描述:创建TXT文件并进行读.写.修改操作  *        * @author <a href="mailto:zhanghhui@126.com">KenZhang</a>  * @version 1.0   * Creation date: 2007-12-18 - 下午06:48:45  */ public class ReadWriteFile {     public static Bu

一.在这里我用到的csv文件是包含x,y坐标及高程.降雨量数据的文件.如下图所示. 二.SF简介 简单要素模型(Simple Feature,SF),是 OGC 国际组织定义的面向对象的矢量数据模型.要素 Feature 包括几何对象和属性信息两部分.其中,几何对象有两种表示方式 - WKT(Well Known Text)和 WKB(Well Known Binary),前者用于编程赋值,后者用于数据库或二进制文件格式. 三.创建SF对象 from osgeo import ogr #SF 对

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

本文转载自segmentfault,原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000006158186. 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段

项目背景 spark sql读hbase据说官网如今在写,但还没稳定,所以我基于hbase-rdd这个项目进行了一个封装,当中会区分是否为2进制,假设是就在配置文件里指定为#b,如long#b,还实用了个公司封装的Byte转其它类型,这个假设别人用须要自己实现一套方案.假设我们完毕这一步,将会得到一个DataFrame,后面就能够registerTmpTable,正常使用了使用hiveContext,是由于有一定的orc文件.我这套方案是兼容hbase和hfile的.比方: val conf =

Java 读写锁 ReentrantReadWriteLock 源码分析 转自:https://www.javadoop.com/post/reentrant-read-write-lock#toc5 本文内容:读写锁 ReentrantReadWriteLock 的源码分析,基于 Java7/Java8. 阅读建议:虽然我这里会介绍一些 AQS 的知识,不过如果你完全不了解 AQS,看本文就有点吃力了. 目录 使用示例 ReentrantReadWriteLock 总览 源码分析 读锁获取 读

前言:示例只是做了一个最最基础的上传csv的示例,如果要引用到代码中去,还需要根据自己的业务自行添加一些逻辑处理. ReadCsvUtil工具类 package com.hanfengyeqiao.gjb.utils; import java.io.*; import java.util.*; /** * csv工具类 */ public class ReadCsvUtil { private static final String FIX="\uFEFF"; /** * 获取csv文

以前就一直很想搞懂一个问题就是java如何读取和写入csv文件,现在要花时间总结一波. 主要使用的javaCSV.jar javaCSV API:http://javacsv.sourceforge.net/ jar包下载地址: http://repo.boundlessgeo.com/main/net/sourceforge/javacsv/javacsv/2.1/javacsv-2.1.jar 直接上代码吧. 建工程时记得把javacsv的包添加到build path. 工程目录为: tes

Java并发编程提供了读写锁,主要用于读多写少的场景,今天我就重点来讲解读写锁的底层实现原理@mikechen 什么是读写锁? 读写锁并不是JAVA所特有的读写锁(Readers-Writer Lock)顾名思义是一把锁分为两部分:读锁和写锁,其中读锁允许多个线程同时获得,因为读操作本身是线程安全的,而写锁则是互斥锁,不允许多个线程同时获得写锁,并且写操作和读操作也是互斥的. 所谓的读写锁(Readers-Writer Lock),顾名思义就是将一个锁拆分为读锁和写锁两个锁. 其中读锁允许多个线

温馨提示      建议你先了解一下上一篇博文([Android L]SEAndroid增强Androd安全性背景概要及带来的影响)所讲的内容,先对SEAndroid窥个全貌,然后再继续本节内容.   1 现象描述   基于Android L版本源码环境进行开发时,根据项目需求,APP层需要操作sys/xxx 或 proc/xxx下面的文件结点,但是会报出以下权限异常,无法直接操作这些结点 LedLightFileUtil( 4671): java.io.FileNotFoundExceptio

JDBC连接MySQL 虽然在项目中通常用ORM的框架实现持久化.但经常因测试某些技术的需要,要写一个完整的JDBC查询数据库.写一个在这儿备份. 首先引入驱动包: <dependencies> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.38</version>