为了更方便的查询并产生报表, 需要使用shell脚本调用spark-sql spark/bin/spark-sql --master spark://host:7077 -f ${SQL_FILE} > ${OUT_FILE}

https://www.cnblogs.com/tiankongjava/p/6106743.html 今天做个linux定时任务(每晚12点把表汇总). 顺便写个博客记录一下~~ 为什么用linux定时任务,而不是在项目加定时任务呢?原因就是防止因为各种原因项目崩溃..所以就用了更加稳定的linux定时任务(我是这么想的( ^_^ )). 起初我感觉很简单,以为顶多半小时就搞定了,,,结果从10点弄到12点半才搞定(主要是我英语太渣和数据库报错导致)... ︿(￣︶￣)︿废话到此结束-----

> mysql -uroot -p123456 > use db_test > source /root/temp.sql

shell的语法还是比较严格的(比如变量赋值,两边不能用等号) #!/bin/bash ids=$(mysql -h172. -uroot -p1qaz@WSX -N -e "select id from cook.m_teacher;") echo $ids

#!/bin/sh user="user" pass="pass" sqlplus -S $user/$pass select 1 from dual; exit;

在最近的工作中,经常需要批量执行一些DML, DDL, PL/SQL语句或导入一些Function, Procedure.因为support的国家比较多,常常需要一个登陆到一个国家的数据库上执行完成后再登陆到另一个国家执行,很是麻烦.今天得空就写了个shell来批量处理. #Env.sh中定义一常用的变量,ORACLE_SID,$AU_USER,$AU_PWD等. . /home/oracle/shell/Env.sh AU="$AU_USER/$AU_PWD" CN="$C

[Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark对DataFrame直接执行SQL处理的例子 $cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu

对于自动化运维,诸如备份恢复之类的,DBA经常需要将SQL语句封装到shell脚本.本文描述了在Linux环境下mysql数据库中,shell脚本下调用sql语句的几种方法,供大家参考.对于脚本输出的结果美化,需要进一步完善和调整.以下为具体的示例及其方法. 1.将SQL语句直接嵌入到shell脚本文件中 复制代码代码如下: --演示环境  [root@SZDB ~]# more /etc/issue  CentOS release 5.9 (Final)  Kernel \r on an \m

在shell脚本编程的时候,可以通过在mysql连接命令添加-N和-e参数实现查询结果不显示列名和直接执行sql语句操作 demo $(mysql -h ${HOST} -u ${USER} -p${PASSWORD} -N -e "${queryTable}")

参考: https://stackoverflow.com/questions/7389416/postgresql-how-to-pass-parameters-from-command-line https://blog.csdn.net/dazuiba008/article/details/79268537  (推荐) ######################################数据库表结构###################################### # n

需求描述 一般在生产环境中,在投产的情况下,需要批量的来执行SQL脚本文件,来完成整个投产,如果投产文件比较多的情况下,无疑这是一个比较痛苦的过程,所以本篇通过PowerShell脚本来批量完成. 监控脚本 <#批量执行SQL脚本文件#> <#===========================================#> $serverInstance="WUXUEL1" $" #$userName="sa" #$pas

知识点 SQL 基本概念 SQL Context 的生成和使用 1.6 版本新API:Datasets 常用 Spark SQL 数学和统计函数 SQL 语句 Spark DataFrame 文件保存 实验步骤      Spark SQL 是Spark 中用于处理结构化数据的模块.它与基本的Spark RDD API 不同的地方在于其接口提供了更多关于结构化数据的信息,能够更好地应用于计算过程.这些额外的信息也能够帮助系统进行优化,从而提高计算的性能.            这个体系中,Dat

一.原因:  sql语句里边使用 'Y' 'N'  给boolean类型的赋值产生sql失败    二.解决方法:将insert语句中‘Y’或‘N’ 改成TRUE或FALSE即可,共两张表3个地方    本人是改成TRUE或FALSE之后不行,改成了0(假)或1(真)才成功的 (1)INSERT INTO R_VERSION(ID_VERSION, MAJOR_VERSION, MINOR_VERSION, UPGRADE_DATE, IS_UPGRADE) VALUES  (1,5,0,'20

设计背景 spark thriftserver目前线上有10个实例,以往通过监控端口存活的方式很不准确,当出故障时进程不退出情况很多,而手动去查看日志再重启处理服务这个过程很低效,故设计利用Spark streaming去实时获取spark thriftserver的log,通过log判断服务是否停止服务,从而进行对应的自动重启处理,该方案能达到秒级 7 * 24h不间断监控及维护服务. 设计架构 在需要检测的spark thriftserver服务节点上部署flume agent来监控日志流

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http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4934521.html 内容一样,样式好的版本. 使用Hive或Impala执行SQL语句,对存储在Elasticsearch中的数据操作 标签: Hive Impala Elasticsearch Hadoop SQL Elasticsearch for Apache Hadoop [TOC] 摘要: 使用Elasticsearch-SQL可以对存储在Elasticsearch中的数据执行简单的SQL查询操作,然而并不支持多表j

MySQL命令执行sql文件的两种方法 摘要:和其他数据库一样,MySQL也提供了命令执行sql脚本文件,方便地进行数据库.表以及数据等各种操作.下面笔者讲解MySQL执行sql文件命令的两种方法,希望能给刚开始学习 MySQL 数据库的朋友们. 学习过 SQLServer 或 Oracle 的朋友会知道,sql 脚本是包含一到多个 sql 命令的 sql 语句集合,我们可以将这些 sql 脚本放在一个文本文件中(我们称之为“sql 脚本文件”),然后通过相关的命令执行这个 sql 脚本文件.基

http://ully.iteye.com/blog/1226494 http://www.jb51.net/article/55207.htm shell执行mysql操作 mysql  -hhostname -Pport -uusername -ppassword  -e  相关mysql的sql语句,不用在mysql的提示符下运行mysql,即可以在shell中操作mysql的方法. #!/bin/bash HOSTNAME="192.168.111.84"           

Spark shell是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具,可以帮助我们熟悉Scala语言.即使你对Scala不熟悉,仍然可以使用这个工具.Spark shell使得用户可以和Spark集群交互,提交查询,这便于调试,也便于初学者使用Spark. 感受到Spark shell是如此的方便,因为它很大程度上基于Scala REPL(Scala 交互式shell,即Scala解释器),并继承了Scala REPL(读取-求值-打印-循环)(Read-Evaluate-Print-Loop)

原文:批量执行SQL文件 摘要:很多时候我们在做系统升级时需要将大量的.sql文件挨个执行,十分不方便.而且考虑到执行顺序和客服的操作方便性,能不能找到一种简单的方法来批量执行这些sql文件呢? 主要内容: 准备工作 利用osql/ocmd命令批量执行sql文件 使用master..xp_cmdshell存储过程调用osql/ocmd命令 总结 一.准备工作 既然是要批量执行sql文件,首先我们建立两个sql文件:1.sql和2.sql. 1.sql的内容: )) ) 2.sql中的内容: ))