一.背景说明 Flink的API做了4层的封装,上两层TableAPI.SQL语法相对简单便于编写,面对小需求可以快速上手解决,本文参考官网及部分线上教程编写source端.sink端代码,分别读取socket.kafka及文本作为source,并将流数据输出写入Kafka.ES及MySQL,方便后续查看使用. 二.代码部分 说明:这里使用connect及DDL两种写法,connect满足Flink1.10及以前版本使用,目前官方文档均是以DDL写法作为介绍,建议1.10以后的版本使用DDL写法

输出当前mysql的环境变量: > MySQL.exe --help >output.txt

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新)云盘目录说明:tools目录是安装包res 目录是每一个课件对应的代码和资源等doc 目录是一些第三方的文档工具 承接上一个文档<新增访客数量MR统计之数据库准备> 首先将MR数据输出到MySQL 创建TransformerOutputFormat和ICollector,文件位置如下: 完成ICollector的代码 完成TransformerOutputFormat代码如下: 自定义的数

package com.sun.mysql;import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.util.Iterator;import org.apache.hadoop.conf.Confi

create proc insertLog@Title nvarchar(50),@Contents nvarchar(max),@UserId int,@CreateTime datetimeasinsert into Logs values(@Title,@Contents,@UserId,@CreateTime)goexec insertLog 'admin','admin',1,'2018-11-19' 看一下存储过程的定义: 存储过程就是一组为了完成特定功能的SQL 语句集,存储在数据

文件/RDBMS -> flume/sqoop -> HDFS -> Hive -> HDFS -> Sqoop -> RDBMS 其中,本文实现了 使用 sqoop 从 RDBMS 中读取数据(非Oozie实现,具体错误将在本文最后说明) 从 Hive 处理数据存储到 HDFS 使用 sqoop 将 HDFS 存储到 RDBMS 中 1.复制一个 sqoop example,拷贝 hive-site.xml 文件,拷贝 mysql 依赖包到 lib 目录下 2.增加

outputMysqlApp.scala import java.sql.DriverManager import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext } object outputMysqlApp extends App { //配置入口点 val conf = new SparkConf().setAppName(getClass.getSimpleNa

MySQL的explain命令语句提供了如何执行SQL语句的信息,解析SQL语句的执行计划并展示,explain支持select.delete.insert.replace和update等语句,也支持对分区表的解析.通常explain用来获取select语句的执行计划,通过explain展示的信息我们可以了解到表查询的顺序,表连接的方式等,并根据这些信息判断select执行效率,决定是否添加索引或改写SQL语句优化表连接方式以提高执行效率.本文参考官方文档:EXPLAIN Output Form

重置mysql密码的方法有很多,官网也提供了很方便的快捷操作办法,可参考资料 resetting permissions .本文重置密码的具体步骤如下: 一.停止MySQL(如果处于运行状态) #service mysqld stop 输出 Shutting down MySQL. [ OK ] 关于 #service mysqld stop 命令,可参考 CENTOS 6.5 平台离线编译安装 Mysql5.6.22. 二.启动MySQL_safe,如此以来便可不用密码登录MySQL # my

[TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 print:打印driver结点上每个Dstream

18 复制 18 复制 18.1 复制配置 18.1.1 基于Binary Log的数据库复制配置 18.1.2 配置基于Binary log的复制 18.1.2.1 设置复制master的配置 18.1.2.2 创建复制要用的用户 18.1.2.3 获取复制Binary Log坐标 18.1.2.4 选择同步数据快照的方法 18.1.2.5配置Slave 18.1.2.6 为复制环境增加一个slave 18.1.3 基于全局事务标示符的复制 18.1.3.1 GTID概述 18.1.3.2 使

前几天刚刚注册了博客园,我想写一些技巧性的教程,今天给大家分享一个MySQL同步常见问题解答. Q:如果主服务器正在运行并且不想停止主服务器,怎样配置一个从服务器? A:有多种方法.如果你在某时间点做过主服务器备份并且记录了相应快照的二进制日志名和偏移量(通过SHOW MASTER STATUS命令的输出),采用下面的步骤: 1.确保从服务器分配了一个唯一的服务器ID号. 2.在从服务器上执行下面的语句,为每个选项填入适当的值:mysql> CHANGE MASTER TO -> MASTER

本文首先介绍了MySQL的查询计划中ken_len的含义:然后介绍了key_len的计算方法:最后通过一个伪造的例子,来说明如何通过key_len来查看联合索引有多少列被使用. key_len的含义 在MySQL中,可以通过explain查看SQL语句所走的路径,如下所示: mysql> create table t(a int primary key, b int not null, c int not null, index(b)); Query OK, 0 rows affected (0

本节内容 数据库介绍 mysql 数据库安装使用 mysql管理 mysql 数据类型 常用mysql命令 创建数据库 外键 增删改查表 权限 事务 索引 python 操作mysql ORM sqlachemy学习 1. 数据库介绍 什么是数据库? 数据库(Database)是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库,每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据.我们也可以将数据存储在文件中,但是在文件中读写数据速度相对较慢.所以,现在我们使用关系型数据库管

SQL种类 DDL/DML/DQL/DCL 中括号[]里面的表示可选,大括号{}里面的表示必须从里面选一个,FEILED表示字段. 数据定义语言(DDL):CREATE.DROP.ALTER 用于定义和管理数据对象(库,表,索引,视图),包括数据库.数据表等.例如:CREATE.DROP.ALTER等语句. 数据操作语句(DML):和表中的数据记录 用于数据库对象多包含的数据,例如INSERT.UPDATE.DELETE语句. 1.插入数据 INSERT INTO 表名([字段列表]) VALU

前言 在开发中,高效能的程序 也包括 高效能的查询,所以优化SQL也是程序员必要技能之一.要优化就必须要有慢日志记录才可以知道哪些查询慢,然后反向去修改 慢日志设置方式 写入文件 写入数据库 实践操作 方式一:写入文件 编辑my.conf 中修改 log_slow_queries 的日志地址 $ cd /etc/mysql $ cat my.cnf |grep slow  log_slow_queries = /data/logs/mysql/mysql-slow.log $ sudo /etc

本节内容 数据库介绍 mysql 数据库安装使用 mysql管理 mysql 数据类型 常用mysql命令事务  创建数据库 外键 增删改查表 权限 事务 索引 python 操作mysql 1. 数据库介绍 什么是数据库? 数据库(Database)是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库,每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据.我们也可以将数据存储在文件中,但是在文件中读写数据速度相对较慢.所以,现在我们使用关系型数据库管理系统(RDBMS)来存储

两台主机A.B搭建mysql主从复制关系(A为master,B为slave)后,在slave上执行show slave status,结果中显示Last_IO_Error: error connecting to master 'replication@VMS00782:3306'…… 首先查看B的错误日志文件,发现如下错误: ERROR] Slave I/O: error connecting to master 'replication@VMS00782:3306' - retry-time

MySql高级-视图.函数.存储过程.触发器 目录 一.视图    1 1.视图的定义    1 2.视图的作用    1 (1)可以简化查询.    1 (2)可以进行权限控制,    3 3.查询视图    4 4.修改视图    4 5.删除视图    4 6.查看视图结构    4 7.查看所有视图    4 8.视图与表的关系    5 9.视图算法    6 二.SQL 编程    7 1.变量声明    7 (1)会话变量    7 (2)普通变量    7 (3)变量赋值形式  

本节内容 数据库介绍 mysql 数据库安装使用 mysql管理 mysql 数据类型 常用mysql命令 创建数据库 外键 增删改查表 权限 事务 索引 python 操作mysql ORM sqlachemy 1. 数据库介绍 1.1什么是数据库? 数据库(Database)是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库,每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据.我们也可以将数据存储在文件中,但是在文件中读写数据速度相对较慢.所以,现在我们使用关系型数据库

7. 备份和恢复 本章主要会介绍: 1.备份的类型:逻辑备份,物理备份,全备和增量4种 2.创建备份的方法 3.还原方法,包括还原到时间点 4.备份计划,压缩和加密 5.表维护,恢复损坏的表 7. 备份和恢复 7.1备份和还原类型 7.1.1 物理备份VS逻辑备份 7.1.2 Online VS OFFLINE 7.1.3 本地VS远程 7.1.4 快照备份 7.1.5 全备VS增量备份 7.1.6 完全恢复VS时间点(增量)恢复 7.1.7 表维护 7.1.8 备份调度,压缩,加密 7.2 数