首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在pyspark中每隔1小时从postgres DB读取数据

在pyspark中,可以使用Spark的Structured Streaming模块来实现每隔1小时从PostgreSQL数据库读取数据的功能。

首先,需要确保已经安装了pyspark和相关的依赖库。然后,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的模块和函数:
代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
复制
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Read from PostgreSQL") \
    .getOrCreate()
  1. 定义PostgreSQL数据库的连接信息:
代码语言:txt
复制
url = "jdbc:postgresql://<host>:<port>/<database>"
properties = {
    "user": "<username>",
    "password": "<password>",
    "driver": "org.postgresql.Driver"
}

请将<host><port><database><username><password>替换为实际的数据库连接信息。

  1. 使用Structured Streaming从PostgreSQL数据库读取数据:
代码语言:txt
复制
df = spark.readStream \
    .format("jdbc") \
    .option("url", url) \
    .option("dbtable", "<table>") \
    .option("query", "<query>") \
    .option("fetchsize", "1000") \
    .option("numPartitions", "10") \
    .option("partitionColumn", "<column>") \
    .option("lowerBound", "0") \
    .option("upperBound", "100") \
    .option("checkpointLocation", "<checkpoint_location>") \
    .options(properties) \
    .load()

请将<table>替换为实际的表名,<query>替换为实际的查询语句,<column>替换为实际的分区列名,<checkpoint_location>替换为实际的检查点目录。

在上述代码中,使用了一些可选的参数来优化读取性能,可以根据实际情况进行调整。

  1. 对读取到的数据进行处理:
代码语言:txt
复制
processed_df = df.select(<columns>).filter(<condition>)

请将<columns>替换为需要选择的列名,<condition>替换为需要过滤的条件。

  1. 输出处理后的数据:
代码语言:txt
复制
query = processed_df.writeStream \
    .outputMode("append") \
    .format("console") \
    .start()

在上述代码中,使用了console作为输出格式,可以根据实际需求选择其他输出方式,如写入到文件或其他数据库。

  1. 启动流式查询:
代码语言:txt
复制
query.awaitTermination()

以上代码实现了每隔1小时从PostgreSQL数据库读取数据,并对读取到的数据进行处理和输出。在实际应用中,可以根据需求进行进一步的业务逻辑开发和优化。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云PostgreSQL数据库:https://cloud.tencent.com/product/postgres
  • 腾讯云Spark集群:https://cloud.tencent.com/product/emr
  • 腾讯云数据仓库ClickHouse:https://cloud.tencent.com/product/ch
  • 腾讯云数据湖分析服务:https://cloud.tencent.com/product/dla
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

DB宝27】Oracle 19c创建容器数据库(4)--Duplicating a CDB(18c开始)

之前的2篇: 【DB宝24】Oracle 19c创建容器数据库(1)--DBCA静默创建CDB 【DB宝25】Oracle 19c创建容器数据库(2)--DBCA图形化创建CDB 【DB宝26】...Oracle 19c创建容器数据库(3)--手动创建CDB 这是Oracle OCP给出的一个duplicating a CDB的一般步骤: ?...Oracle 18c开始,我们可以rman中直接使用duplicate来复制一个cdb,下边给出一个示例: 2.4.1 环境介绍 源库 目标库 IP地址 172.17.0.3 172.17.0.2...nomount阶段 -- 1、创建密码文件 orapwd file=$ORACLE_HOME/dbs/orapwCDB2 force=y format=12 password=lhr -- 2、创建CDB2的数据文件存储路径...[oracle@lhr2019ocp ~]$ 4、查看目标数据库 [oracle@lhr2019ocp ~]$ sas SQL*Plus: Release 19.0.0.0.0 - Production

1.3K30

DB宝28】Oracle 19c创建容器数据库(5)--使用DBCA静默克隆数据库(19c开始)

之前的几篇内容: 【DB宝24】Oracle 19c创建容器数据库(1)--DBCA静默创建CDB 【DB宝25】Oracle 19c创建容器数据库(2)--DBCA图形化创建CDB 【DB...宝26】Oracle 19c创建容器数据库(3)--手动创建CDB 【DB宝27】Oracle 19c创建容器数据库(4)--Duplicating a CDB(18c开始) 这是Oracle...Oracle 19c开始,可以直接基于dbca来静默克隆一个CDB,先给出相关的命令: --单实例到单实例 dbca -silent -createDuplicateDB -gdbName CDB2...=CDB2 -sysPassword password -datafileDestination /u02/oracle/app/oradata --单实例到rac dbca -silent -createDuplicateDB...-initParams db_unique_name=CDB4:目标库的唯一名 -datafileDestination:目标库的数据文件路径 执行日志: [oracle@ocp19c ~]$ dbca

1.6K20

印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之Lakehouse架构

我们利用 DMS MySQL DB 读取二进制日志并将原始数据存储 S3 。我们已经自动化了 Flask 服务器和 boto3 实现的帮助下创建的 DMS 资源。...EMR - HUDI + PySpark Apache HUDI 用于对位于 Data Lake 数据利用 UPSERT 操作。...我们正在运行 PySpark 作业,这些作业按预定的时间间隔运行,原始区域读取数据,处理并存储已处理区域中。已处理区域复制源系统的行为。...• 基于 CDC 的情况下,我们通过 MySQL 启用 binlog(二进制日志)和在 Postgres 启用 WAL(预写日志)来开始读取事务数据。...确定要分区的表 在数据数据进行分区总是可以减少扫描的数据量并提高查询性能。同样,拥有大分区会降低读取查询性能,因为它必须合并多个文件来进行数据处理。

1.8K20

Pyspark获取并处理RDD数据代码实例

弹性分布式数据集(RDD)是一组不可变的JVM对象的分布集,可以用于执行高速运算,它是Apache Spark的核心。 pyspark获取和处理RDD数据集的方法如下: 1....首先是导入库和环境配置(本测试linux的pycharm上完成) import os from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql.session...然后,提供hdfs分区数据的路径或者分区表名 txt_File = r”hdfs://host:port/apps/hive/warehouse/数据库名.db/表名/分区名/part-m-00029...table 3. sc.textFile进行读取,得到RDD格式数据<还可以用 spark.sparkContext.parallelize(data) 来获取RDD数据 ,参数还可设置数据被划分的分区数...txt_.take(2)[1].split(‘\1’)[1]:表示获取前两条的第[1]条数据(也就是第2条,因为python的索引是0开始的),并以 ‘\1’字符分隔开(这要看你的表用什么作为分隔符的

1.4K10

【Python】PySpark 数据处理 ② ( 安装 PySpark | PySpark 数据处理步骤 | 构建 PySpark 执行环境入口对象 )

一、安装 PySpark 1、使用 pip 安装 PySpark 执行 Windows + R , 运行 cmd 命令行提示符 , 命令行提示符终端 , 执行 pip install pyspark...编程时 , 先要构建一个 PySpark 执行环境入口对象 , 然后开始执行数据处理操作 ; 数据处理的步骤如下 : 首先 , 要进行数据输入 , 需要读取要处理的原始数据 , 一般通过 SparkContext...执行环境入口对象 执行 数据读取操作 , 读取后得到 RDD 类实例对象 ; 然后 , 进行 数据处理计算 , 对 RDD 类实例对象 成员方法进行各种计算处理 ; 最后 , 输出 处理后的结果 ,...RDD 对象处理完毕后 , 写出文件 , 或者存储到内存 ; 数据的初始形态 , 一般是 JSON 文件 , 文本文件 , 数据库文件 ; 通过 SparkContext 读取 原始文件 到 RDD... , 进行数据处理 ; 数据处理完毕后 , 存储到 内存 / 磁盘 / 数据 ; 三、构建 PySpark 执行环境入口对象 如果想要使用 PySpark 进行数据处理 , 必须构建一个 PySpark

34120

用Keepalived实现PostgreSQL高可用

工作TCP/IP参考模型的三层、四层、五层(物理层,链路层): 网络层(3):Keepalived通过ICMP协议向服务器集群的每一个节点发送一个ICMP数据包(有点类似与Ping的功能),如果某个节点没有返回响应数据包...或者SSH服务22端口,Keepalived一旦传输层探测到这些端口号没有数据响应和数据返回,就认为这些端口发生异常,然后强制将这些端口所对应的节点服务器集群剔除掉。...可以通过编写程序或者脚本来运行Keepalived,而Keepalived将根据用户的设定参数检测各种程序或者服务是否允许正常,如果Keepalived的检测结果和用户设定的不一致时,Keepalived将把对应的服务器服务器集群剔除...-h192.168.254.128 -Ureplia -R -Fp -P --verbose -c fast -D /data/pg_data 6、启动库 [postgres@localhost...-f /data/pg_archive/%f && cp %p /data/pg_archive/%f' 后续Keepalived会每隔指定时间探测PostgreSQL数据库存活, 并且以Keepalived

2.5K10

一个数据开发人员使用的辅助工具

介绍 需求背景: 有很多业务系统,他们的数据库是相互独立的,俗称数据孤岛,为了做数据统计分析,就需要把这些数据归集一个数据,比如数据仓库,然后多表关联查询,方便开发数据应用。...希望能有这样的工具,指定两个数据库和表名,就可以将表数据库拷贝到目标数据。具体需求如下: 能自动同步表结构,如:源表加字段,目标表自动加字段。...mysql 容器已有测试数据,release/config/config.json 已经配置好了数据库的连接,因此可以直接试用,以下演示的是 mysql 复制表和数据postgres: 1....2、whereClause 表示 where 条件,用于增量更新,程序再插入数据前先按照 where 条件进行清理数据,然后按照 where 条件原表进行读取数据。...fromDb 是指配置 config.json 的数据库信息的键,假如有以下配置文件: { "postgres":{ "type":"postgres",

83730

Spark笔记17-Structured Streaming

Structured Streaming 概述 Structured Streaming将实时数据视为一张正在不断添加数据的表。 可以把流计算等同于一个静态表上的批处理查询,进行增量运算。...无界表上对输入的查询将生成结果表,系统每隔一定的周期会触发对无界表的计算并且更新结果。 两种处理模式 1.微批处理模式(默认) 微批处理之前,将待处理数据的偏移量写入预写日志。...最快响应时间为100毫秒 2.持续处理模式 毫秒级响应 不再根据触发器来周期性启动任务 启动一系列的连续的读取、处理等长时间运行的任务 异步写日志,不需要等待 Spark Streaming 和...编写 # StructuredNetWordCount.py from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import...split from pyspark.sql.functions import explode # 创建SparkSession对象 if __name__ == "__main__": spark

65010

乌鲁木齐公司的实习内容

现在我只能靠记录恢复一些内容了 ---- 索引,给字符串加索引 事务隔离 全局锁,表锁,行锁 主备库 删除数据恢复 flush privileges的适用场景 postgres,mysql, docker...mongodb: 1.一些数据库的基本概念与sql的不太一样,数据库的表对应db的集合,行对应文档,字段对应域等等。...5.查询语句的方式与之前的sql不一样,但不支持子查询,解决方案是先读出数据然后再进行计算 6.可以把不同结构文件存储同一个数据 7.分布式文件系统 redis: 1.redis是一个key-value...redis性能搞,读速率快,多个测评博客的读速率都是最高的,但也有少量博客指定平台下的测试中有mongodb的读速率高于redis的情况。...但从写数据的速率来看三者的效率是差不多的。 6.增删改查的操作来说,三个数据库都是大同小异。

75620

聊聊PostgreSQL的Replication

CAP理论 consistency:整个集群角度来看,每个节点是看到的数据一致的;不能出现集群节点出现数据不一致的问题 vailability:集群节点,只有有一个节点能提供服务 partitioning...:集群的节点之间网络出现问题,造成集群中一部分节点和另外一部分节点互相无法访问 基本术语 Master节点:提供数据写的服务节点 Standby节点:根据主节点(master节点)数据更改,这些更改同步到另外一个节点...物理复制,Master节点会运行多个wal send进程;Standby节点会运行多个wal recv进程和startup进程,send是master发送wal日志的进程;recv进程是standby...00:00:00 postgres: logical replication launcher 主节点创建复制账户和备份主节点 // 主库创建数据库用户 $ /usr/local/postgres/bin.../usr/local/postgres/bin/pg_ctl -D /postgres/data2/ -l pg_logfile2 stop // 删除数据库 rm -rf /postgres/data2

1.3K10

pg_rewind到底能做什么?

可能我们经常遇到这种情况,没有将主库杀死的情况下将备库提升为主,这时主备库可能由于某种原因都在提供写入操作,这时发生脑裂,如果不考虑数据丢失因素,这时我们可能想将原来的主库以备库的模式重新加入集群,但是主备库此时的时间线已经偏离了...备库上运行pg_rewind会使得数据库进入恢复状态,备库会主库读取必要的wal文件,如果源库上因为跑了很长一段时间造成wal丢失,则可以手工归档目录进行拷贝。...postgres=# alter system set synchronous_standby_names=''; ALTER SYSTEM postgres=# \q [postgres@DB1 pg_wal...]$ pg_ctl reload -D /pgdata/ server signaled 这时新主库执行写入操作: postgres=# insert into t values(2); INSERT...,发现原主库插入的1已经没有,新主库上插入的2已经同步过来,新的主备关系也正常了。

68310

PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

文件的功能,本教程,您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。...注意: 开箱即用的 PySpark API 支持将 JSON 文件和更多文件格式读取PySpark DataFrame 。...与读取 CSV 不同,默认情况下,来自输入文件的 JSON 数据源推断模式。 此处使用的 zipcodes.json 文件可以 GitHub 项目下载。...JSON 文件 PySpark JSON 数据不同的选项中提供了多个读取文件的选项,使用multiline选项读取分散多行的 JSON 文件。...SQL 读取 JSON 文件 PySpark SQL 还提供了一种读取 JSON 文件的方法,方法是使用 spark.sqlContext.sql(“将 JSON 加载到临时视图”) 直接读取文件创建临时视图

78320

使用Spark进行数据统计并将结果转存至MSSQL

使用Spark读取Hive数据 ,我们演示了如何使用python编写脚本,提交到spark,读取并输出了Hive数据。...实际应用,在读取数据后,通常需要使用pyspark的API来对数据进行统计或运算,并将结果保存起来。本节将演示这一过程。 1....环境准备 1.1 Hive建表并填充测试数据 本文假设你已经安装、配置好了HDFS、Hive和Spark,Hive创建了数据仓库Eshop,在其下创建了OrderInfo表,基于Retailer和Year...说明:Windows拷贝文件到Linux有很多种方法,可以通过FTP上传,也可以通过pscp直接Windows上拷贝至Linux,参见:免密码windows复制文件到linux。...具体参见:使用Spark读取Hive数据 F.sum("OrderAmount").alias("TotalAmount") 语句用于改名,否则,聚合函数执行完毕后,列名为 sum(OrderAmount

2.2K20

PySpark SQL 相关知识介绍

这意味着它可以HDFS读取数据并将数据存储到HDFS,而且它可以有效地处理迭代计算,因为数据可以保存在内存。除了内存计算外,它还适用于交互式数据分析。...我们将在整本书中学习PySpark SQL。它内置PySpark,这意味着它不需要任何额外的安装。 使用PySpark SQL,您可以许多源读取数据。...PySpark SQL支持许多文件格式系统读取,包括文本文件、CSV、ORC、Parquet、JSON等。您可以关系数据库管理系统(RDBMS)读取数据,如MySQL和PostgreSQL。...您可以向该数据库添加自定义函数。您可以用C/ c++和其他编程语言编写自定义函数。您还可以使用JDBC连接器PySpark SQL读取PostgreSQL数据。...mongo shell上,我们也可以运行JavaScript代码。 使用PySpark SQL,我们可以MongoDB读取数据并执行分析。我们也可以写出结果。

3.9K40

自己写的跨数据库的表同步工具

程序的使用方法 数据库的信息写在配置文件,计划支持各种主流关系型数据库,如 MysqL、Db2、Oracle、PostgreSQL。...2、whereClause 表示 where 条件,用于增量更新,程序再插入数据前先按照 where 条件进行清理数据,然后按照 where 条件原表进行读取数据。...fromDb 是指配置 config.json 的数据库信息,假如有以下配置文件: { "postgres":{ "type":"postgres", "driver...fromSchema 读取数据的表的模式名,可以填写 "". fromTable 读取数据的表明,必须提供。...toSchema 写入数据表的模式名,可以填写 "",可以和 fromSchema 不同. toTable 写入数据表的表名,必须提供,当写入表不存在时,自动按读取表的表结构创建,可以和 fromTable

2K20

DB宝91】PG高可用之主从流复制+keepalived 的高可用

但是PG12开始,这个文件已经不需要了。只需要在参数文件postgresql.conf配置primary_conninfo参数即可。...还原从库 -- 关闭库,删除库的数据文件,并且将备份文件覆盖库的数据文件 pg_ctl stop cp -r /bk/* /pg13/pgdata/ 修改库primary_conninfo参数...( 条目 ) 库查询wal日志接收状态: C:\Users\lhrxxt>psql -U postgres -h 192.168.66.35 -p 64307 Password for user postgres...target_session_attrs=any postgres=# PostgreSQL数据库配置 主库创建表sr_delay,后续Keepalived每探测一次会刷新这张表的last_alive...>> $LOGFILE exit 1 fi EOF 此脚本每隔10秒执行一次,执行频率由keepalived.conf配置文件interval参数设置,脚本主要作用为: ① 检测主库是否存活

2.2K10
领券