使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
安装扩展 安装教程 kafka和php的rdkafka扩展教程网上有很多,大家可以自行查询,例如:Kafka-php－使用 PHP 编写的 Kafka 客户端 Kafka文档推荐 不清楚里面的api的可以在文档中查询...kafka中文文档 composer 依赖 创建 composer.json填写内容 { "require": { "nmred/kafka-php": "v0.2.0.8"...use KafkaProducerConfig; use KafkaProducer; //异步方式调用 $config = ProducerConfig::getInstance(); //设置数据刷新时间...autoload.php'; use KafkaProducerConfig; use KafkaProducer; $config = ProducerConfig::getInstance(); //这是元组数据刷新间隔毫秒...PHP_EOL; } 消费者 <?php require_once __DIR__ .
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考： 如何使用python读取文本文件中的数字？...python读取txt各个数字 python 读取文本文件内容转化为python的list python：如何将txt文件中的数值数据读入到list中，且在list中存在的格式为float类型或者其他数值类型...python .txt文件读取及数据处理总结 利用Python读取txt文档的方法 Python之读取TXT文件的三种方法 python读取 .txt 文本内容以及将程序执行结果写入txt文件 Python...读取文件的方法 读写文本文件 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139037.html原文链接：https://javaforall.cn
，其源代码托管在github libmodbus,其安装和使用很简单，本人在Windows10下的Visual Studio2017以及在CentOS7下都使用过。...由于本人最近从事的工作是环保设备方面的，很多时候设备采用简单的Modbus工业协议，比如非甲烷总烃分析仪的Modbus地址定义如下表： Modbus地址定义表 名称 数据 地址 系数 值 系统参数 仪器状态...超时时间为1000毫秒 modbus_set_response_timeout(pmbs_ctx, tv.tv_sec, tv.tv_usec); // 每隔1秒钟发送Modbus TCP请求，读取对应寄存器并打印出数据...while (true) { printf("--------------------------------------------------\n"); // 读取保持寄存器的值，起始地址为...22，寄存器个数为10，读取到tab_reg数组中 int regs = modbus_read_registers(pmbs_ctx, 22, 10, tab_reg); // 获取当前时间
API具有针对Kafka群集上的未确认事务主题的反应流，这个未确认事务的主题的另外一边消费者是PaymentValidator，监听要验证的传入消息。...Gateway应用程序的目标是设置从Web控制器到Kafka集群的Reactive流。这意味着我们需要特定的依赖关系来弹簧webflux和reactor-kafka。...Kafka主题，成为控制器中启动的管道的一部分。...主题创建反应流 当没有消费者监听时，向主题发送消息没有多大意义，因此我们的第二个应用程序将使用一个反应管道来监听未确认的事务主题。...通过使用kafkaReceiver.receive方法，我们可以获得receiverRecords的Flux。进入我们读取的主题中每条消息都放入receiverRecord中。
众所周知，csv文件默认以逗号“,”分割数据，那么在scala命令行里查询的数据： ?...可以看见，字段里就包含了逗号“,”，那接下来切割的时候，这本应该作为一个整体的字段会以逗号“,”为界限进行切割为多个字段。 现在来看看这里的_c0字段一共有多少行记录。 ?...记住这个数字：60351行 写scala代码读取csv文件并以逗号为分隔符来分割字段 val lineRDD = sc.textFile("xxxx/xxx.csv").map(_.split(",")...) 这里只读取了_c0一个字段，否则会报数组下标越界的异常，至于为什么请往下看。...自然就会报数组下标越界的异常了 那就把切割规则改一下,只对引号外面的逗号进行分割，对引号内的不分割 就是修改split()方法里的参数为： split(",(?
不同数据库，数据库服务器的性能，甚至同一个数据库的不同配置都会影响到同一段代码的性能。具体情况请在自己的生产环境进行测试。...想象一下如果你有十亿行的数据。你是打算把它存储在一个有百万元素的list中，还是愿意一个一个的query？...” 在上边Yeo的回答中，freakish回复道：“.count的性能是基于数据库的。而Postgres的.count为人所熟知的相当之慢。...此后将不再测试第三种方法 最后，数据量增加到5,195,536个 随着表中数据行数的增加，两个方法的所用的时间都到了一个完全不能接受的程度。两种方法所用的时间也几乎相同。...附上三种方法数据量和SQL时间/总时间的数据图表： 最后总结，Django下，使用mysql数据库，数据量在百万级以下时，使用 Python Record.objects.order_by('?')
如果消费者在向Kafka Broker发送提交偏移量之前失败，则不同的消费者可以从最后一次提交的偏移量继续处理。...偏移量管理 Kafka将偏移数据存储在名为“__consumer_offset”的主题中。这些主题使用日志压缩，这意味着它们只保存每个键的最新值。 当消费者处理数据时，它应该提交偏移量。...Kafka消费者可以消费哪些记录？消费者无法读取未复制的数据。Kafka消费者只能消费分区之外的“高水印”偏移量的消息。...多线程的Kafka消费者 您可以通过使用线程在JVM进程中运行多个Consumer。...不同的消费者组可以从分区中的不同位置读取。 每个消费者组是否有自己的偏移量？ 是的。消费者组对于主题中的每个分区都有自己的偏移量，这对于其他消费者组具有唯一性。 消费者什么时候可以看到记录？
首先介绍数据读取问题，现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset，具体的细节不在这里赘述，看官方文档更清楚，这里主要记录一下官方文档没有提到的坑，以示"后人"。...这里的大数据集指的是稍微比较大的，像ImageNet这样的数据集还没尝试过。所以下面的方法不敢肯定是否使用于ImageNet。...要想读取大数据集，我找到的官方给出的方案有两种： 使用TFRecord格式进行数据读取。 使用tf.placeholder,本文将主要介绍这种方法。...上面逻辑很清楚： 创建placeholder 创建dataset 然后数据打乱，批量读取 创建迭代器，使用get_next()迭代获取下一个batch数据,这里返回的是以个tuple，即(feature_batch...你如果从最开始看到这，你应该觉得很好改啊，但是你看着官方文档真不知道怎么修改，因为最开始我并不知道每次sess.run之后都会自动调用下一个batch的数据，而且也还没有习惯TensorFlow数据流的思维
为了能够回答好这个问题，我们需要理解Kafka中的一个概念，就是 消费者组（Consumer Group）。消费者组是Kafka实现单播和广播两种消息模型的基础和手段。...对于同一个Topic（主题）来说，每个消费者组都可以拿到这个Topic中的全部数据。消费者组内的所有消费者协调在一起来订阅并消费Kafka Topic中的所有分区。...在这张图中，一个主题可以配置几个分区，生产者发送的消息分发到不同的分区中，消费者接收数据的时候是按照消费者组来接收的，Kafka确保每个分区的消息只能被同一个消费者组中的同一个消费者消费。...所以，如果要一个消费者组用几个消费者来同时消费Kafka中消息的话，可以使用多线程来读取消息，一个线程相当于一个消费者实例。当消费者的数量大于分区的数量时，有些消费者线程会读取不到数据。...题目解答 多个Kafka消费者要想同时消费相同Topic下的相同Partition的数据，则需要将这些Kafka消费者放到不同的消费者组中。
答：给分区中的消息提供了一个顺序ID号，我们称之为偏移量。因此，为了唯一地识别分区中的每条消息，我们使用这些偏移量。 4. 什么是消费者组？ 答：消费者组的概念是Apache Kafka独有的。...答：Apache Kafka是一个使用Zookeeper构建的分布式系统。虽然，Zookeeper的主要作用是在集群中的不同节点之间建立协调。...LEO 每一个分区上的最新(大) offset kafka采取同步和异步的共同优点，所以使用ISR的方法。把Follow中同步慢的节点从ISR中进行T除，从而保证了复制数据的速度。...Follow副本能够从leader中批量的读取数据并批量写入，从而减少了I/0的开销。 25. kafka 处理请求方案？ kafka 处理请求 类似于 Reactor 模式。...broker 有个 IO线程池， 负责从共享队列中取出请求， 执行真正的处理， 如果是 produce ,将消息写入底层磁盘的日志中， 如果是 fetch ，则从磁盘读取消息。
使用多分区 + 多消费者方式可以极大提高数据下游的处理速度，同一消费组中的消费者不会重复消费消息，同样的，不同消费组中的消费者消息消息时互不影响。...比如你现在写入一条数据到 kafka 主题 a，消费者 b 从主题 a 消费数据，却发现消费不到，因为消费者 b 去读取的那个分区副本中，最新消息还没写入。...使用多分区 + 多消费者方式可以极大提高数据下游的处理速度，同一消费组中的消费者不会重复消费消息，同样的，不同消费组中的消费者消息消息时互不影响。...在程序中我们通常使用Queue来作为这个中间组件。可以使用多线程向队列中写入数据，另外的消费者线程依次读取队列中的数据进行消费。模型如下图所示： ?...Kafka Consumer 从 Broker 消费数据，Broker 读取 Log，就使用了 sendfile。
从kafka读取数据与从其他消息系统读取数据只有少许不同，几乎没用什么独特的概念。如果不理解这些概念，你将很难使用消费者API。...Kafka Consumer Concepts 消费者概念 为了了解如何从kafka读取数据，首先需要了解消费者和消费者组的概念。下面的章节讲对此进行介绍。...Kafka的消费者是消费者组的一部分，当多个消费者订阅相同的主题并属于同一消费者组的时候，同组的每个消费者将从topic的不同分区读取消息。...从kafka的topic中，我们对消费性能扩容的主要方式就是增加消费者组中的消费者数量。kafka的消费者通常会使用一些高延迟的操作，如写入数据库或者对数据进行耗时的计算。...要确保应用程序获得topic中的所有消息，需要确保应用程序使用自己的消费者组。与许多传统的消息队列系统不同，kafka可以扩展到大量的消费者和消费者组而不会降低性能。
消费者：Kafka消费者订阅了一个主题，并且还从主题中读取和处理消息。 经纪人：在管理主题中的消息存储时，我们使用Kafka Brokers。 zookeeper : 5....如下图所示，有两个消费者（不同消费者组）拉取同一个主题的消息，消费者A的消费进度是3，消费者B的消费进度是6。...LEO 每一个分区上的最新(大) offset kafka采取同步和异步的共同优点，所以使用ISR的方法。把Follow中同步慢的节点从ISR中进行T除，从而保证了复制数据的速度。...Follow副本能够从leader中批量的读取数据并批量写入，从而减少了I/0的开销。 25. kafka 处理请求方案？ kafka 处理请求 类似于 Reactor 模式。...broker 有个 IO线程池， 负责从共享队列中取出请求， 执行真正的处理， 如果是 produce ,将消息写入底层磁盘的日志中， 如果是 fetch ，则从磁盘读取消息。
使用多分区 + 多消费者方式可以极大提高数据下游的处理速度，同一消费组中的消费者不会重复消费消息，同样的，不同消费组中的消费者消息消息时互不影响。...比如你现在写入一条数据到 kafka 主题 a，消费者 b 从主题 a 消费数据，却发现消费不到，因为消费者 b 去读取的那个分区副本中，最新消息还没写入。...使用多分区 + 多消费者方式可以极大提高数据下游的处理速度，同一消费组中的消费者不会重复消费消息，同样的，不同消费组中的消费者消息消息时互不影响。...在程序中我们通常使用Queue来作为这个中间组件。可以使用多线程向队列中写入数据，另外的消费者线程依次读取队列中的数据进行消费。...Kafka Consumer 从 Broker 消费数据，Broker 读取 Log，就使用了 sendfile。
分区（partition） kafka中的topic可以细分为不同的partition，一个topic可以将消息存放在不同的partition中。...数据的存储 在partition中，一个topic中的数据存放在不同的partition中，一个分区的内容会存储成一个log文件，为了防止log过大，引入了日志分段，根据一定规则将log切分为多个logSegment...kafka分区和消费者线程的关系 1、要使生产者分区中的数据合理消费，消费者的线程对象和分区数保持一致，多余的线程不会进行消费（会浪费） 2、消费者默认即为一个线程对象 ； 3、达到合理消费最好满足公司...这是通过将主题中的分区分配给使用者组中的使用者来实现的，这样每个分区就会被组中的一个消费者使用。通过这样做，我们确保使用者是该分区的唯一读者，并按顺序使用数据。...消费者（consumer） 分组（group） 消费者从partition中消费数据，consumer有group的概念，每个group可以消费完整的一份topic中的数据。
(2) 作用及特点提交位移的作用：提交位移主要是为了表征Consumer的消费进度，这样当Consumer发生故障重启后，能够从kafka中读取之前提交的位移值，从相应的位置继续消费，避免从头在消费一遍...Broker端有个IO线程池，负责从该队列中取出请求，执行真正的处理。如果是PRODUCE生产请求，则将消息写入到底层的磁盘日志中；如果是FETCH请求，则从磁盘或页缓存中读取消息。...控制器数据保存：控制器中保存的这些数据在Zookeeper中也保存了一份。每当控制器初始化时，它都会从Zookeeper上读取对应的元数据并填充到自己的缓存中。B....C ：Kafka，由于它是基于日志结构（log-based）的消息引擎，消费者在消费消息时，仅仅是从磁盘文件上读取数据，是只读操作，因此消费者不会删除消息数据。...前端线程负责将用户要执行的操作转换成对应的请求，然后将请求发送到后端I/O线程的队列中； 后端I/O线程从队列中读取相应的请求，然后发送到对应的Broker节点上，之后把执行结果保存起来，以便等待前端线程的获取
应用从Kafka中读取数据需要使用KafkaConsumer订阅主题，然后接收这些主题的消息。在我们深入这些API之前，先来看下几个比较重要的概念。...Kafka消费者相关的概念 消费者与消费组 假设这么个场景：我们从Kafka中读取消息，并且进行检查，最后产生结果数据。...对于上面的例子，假如我们新增了一个新的消费组G2，而这个消费组有两个消费者，那么会是这样的 在这个场景中，消费组G1和消费组G2都能收到T1主题的全量消息，在逻辑意义上来说它们属于不同的应用。...当消费者从broker读取消息时，如果数据量小于这个阈值，broker会等待直到有足够的数据，然后才返回给消费者。...考虑这么个场景：我们从Kafka中读取消费，然后进行处理，最后把结果写入数据库；我们既不想丢失消息，也不想数据库中存在重复的消息数据。
使用多分区 + 多消费者方式可以极大提高数据下游的处理速度，同一消费组中的消费者不会重复消费消息，同样的，不同消费组中的消费者消息消息时互不影响。...消费者负载均衡：与生产者类似，Kafka 中的消费者同样需要进行负载均衡来实现多个消费者合理地从对应的 Broker 服务器上接收消息，每个消费者分组包含若干消费者，每条消息都只会发送给分组中的一个消费者...Kafka Consumer Kafka 有消费组的概念，每个消费者只能消费所分配到的分区的消息，每一个分区只能被一个消费组中的一个消费者所消费，所以同一个消费组中消费者的数量如果超过了分区的数量，将会出现有些消费者分配不到消费的分区...auto.offset.reset：该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量后者偏移量无效（消费者长时间失效当前的偏移量已经过时并且被删除了）的分区的情况下，应该作何处理，默认值是 latest，也就是从最新记录读取数据...比如你现在写入一条数据到 kafka 主题 a，消费者 b 从主题 a 消费数据，却发现消费不到，因为消费者 b 去读取的那个分区副本中，最新消息还没写入。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
