在大型企业级应用中，优化XML数据的存储和检索效率可采取以下措施： 数据库选择：选择适合XML存储和查询的数据库，如Oracle、MySQL、PostgreSQL等。...这些数据库提供了专门的XML存储和查询功能，能够更高效地处理XML数据。 数据库索引：为经常被查询的XML元素或属性创建索引，以加快查询速度。...分层存储：将XML数据分解成多个表，按照逻辑关系进行存储，并使用外键关联。这样可以减少查询的数据量，并提高查询效率。 数据缓存：将经常使用的XML数据缓存到内存中，以减少数据库查询的次数。...压缩存储：对XML数据进行压缩存储，以减少存储空间和提高存取速度。可以使用压缩算法如Gzip进行数据压缩。 懒加载：延迟加载XML数据，只在需要时才进行查询和加载。...并发控制：采用适当的并发控制策略，如读写锁、乐观锁等，以保证多个并发访问时数据的一致性和正确性。
虚拟机是一种常见的技术，可以在计算机上模拟一个完整的操作系统和应用程序环境，来运行不同的操作系统和软件。在实际的开发和测试工作中，经常需要使用虚拟机来模拟特定的环境，并进行相关的测试和开发工作。...而在虚拟机中，网络连接问题是使用过程中最常见的问题之一。本文将详细介绍如何在虚拟机中配置静态IP，以解决在NAT模式下的网络连接问题。...NAT模式在虚拟机中，有多种网络连接方式可供选择，其中NAT模式是其中一种较为常见的方式。在NAT模式下，虚拟机可以通过宿主机的网络连接进行访问，但是宿主机和其他物理机器无法直接访问到虚拟机。...在NAT模式下，虚拟机的子网掩码一般为255.255.255.0。修改虚拟网卡设置在进行静态IP配置之前，需要首先对虚拟机的网卡进行设置，以便于修改静态IP地址。...在高级设置中，可以看到虚拟网卡的MAC地址和IP地址等信息，其中IP地址为自动获取的默认IP地址。修改静态IP地址在完成虚拟网卡设置之后，便可以进入操作系统内部，修改虚拟机的静态IP地址。
SQL Spark SQL 的功能之一是执行 SQL 查询.Spark SQL 也能够被用于从已存在的 Hive 环境中读取数据.更多关于如何配置这个特性的信息, 请参考 Hive 表 这部分....创建 DataFrames Scala Java Python R 在一个 SparkSession中, 应用程序可以从一个 已经存在的 RDD, 从hive表, 或者从 Spark数据源中创建一个...当 hive-site.xml 未配置时，上下文会自动在当前目录中创建 metastore_db，并创建由 spark.sql.warehouse.dir 配置的目录，该目录默认为Spark应用程序当前目录中的...默认情况下，我们将以纯文本形式读取表格文件。 请注意，Hive 存储处理程序在创建表时不受支持，您可以使用 Hive 端的存储处理程序创建一个表，并使用 Spark SQL 来读取它。...他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。
解决方法：在yarn-site.xml中增加相应配置，以支持日志聚合 19、failed to launch org.apache.spark.deploy.history.History Server...serializable接口，否则在集群中无法生效 33、经验：resources资源文件读取要在Spark Driver端进行，以局部变量方式传给闭包函数 34、通过nio读取资源文件时，java.nio.file.FileSystemNotFoundException...UDAF 74、在intellij idea的maven项目中，无法New scala文件 解决方法：pom.xml加入scala-tools插件相关配置，下载并更新 75、Error:scala...spark的数据倾斜 解决方法：在Spark Web UI看一下当前stage各个task分配的数据量以及执行时间，根据stage划分原理定位代码中shuffle类算子 97、如何解决spark数据倾斜...，在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓存中，下一个stage的task有多少个，当前stage的每个task就要创建多少份磁盘文件。
解决方法：在yarn-site.xml中增加相应配置，以支持日志聚合 19、failed to launch org.apache.spark.deploy.history.History Server...serializable接口，否则在集群中无法生效 33、经验：resources资源文件读取要在Spark Driver端进行，以局部变量方式传给闭包函数 34、通过nio读取资源文件时，java.nio.file.FileSystemNotFoundException...UDAF 74、在intellij idea的maven项目中，无法New scala文件 解决方法：pom.xml加入scala-tools插件相关配置，下载并更新 75、Error:scala: Error...spark的数据倾斜 解决方法：在Spark Web UI看一下当前stage各个task分配的数据量以及执行时间，根据stage划分原理定位代码中shuffle类算子 97、如何解决spark数据倾斜...，在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓存中，下一个stage的task有多少个，当前stage的每个task就要创建多少份磁盘文件。
除此之外提供了以样例类为 Schema 模型的强类型。...小细节： show() --> 表格 collect() --> RDD 打印 ========== IDEA 创建 Spark SQL 程序 ========== 1、Spark SQL 读取...2、强类型的用户自定义聚合函数 步骤如下： （1）新建一个class，继承Aggregator[Employee, Average, Double] 其中 Employee 是在应用聚合函数的时候传入的对象...4、在第一次启动创建 metastore 的时候，需要指定 spark.sql.warehouse.dir 这个参数， 比如：bin/spark-shell --conf spark.sql.warehouse.dir...目录后，会读取 Hive 中的 warehouse 文件，获取到 hive 中的表格数据。
Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...在 Scala API 中，DataFrame 只是 Dataset[Row] 的别名。在 Java API 中，类型为 Dataset。...如上所述，在 Spark 2.0 中，DataFrames 是元素为 Row 的 Dataset 在 Scala 和 Java API 中。...这些选项描述了多个 workers 并行读取数据时如何分区。...在非安全模式中，键入机器用户名和空密码即可；在安全模式中，可以按照 beeline 进行设置 Thrift JDBC server 也支持通过 HTTP 传输 RPC 消息，如下设置系统参数或 hive-site.xml
步骤如下：1、打开IDEA，创建空项目2、在IntelliJ IDEA 中安装Scala插件使用IntelliJ IDEA开发Flink，如果使用Scala api 那么还需在IntelliJ IDEA...中安装Scala的插件，如果已经安装可以忽略此步骤，下图为以安装Scala插件。...源为"scala":在"FlinkScalaCode"模块Maven pom.xml中引入Scala依赖包，这里使用的Scala版本为2.12.10。...二、案例数据准备在项目"MyFlinkCode"中创建"data"目录，在目录中创建"words.txt"文件，向文件中写入以下内容，方便后续使用Flink编写WordCount实现代码。...RuntimeExecutionMode.STREAMING);除了在代码中设置处理模式外，还可以在Flink配置文件(flink-conf.yaml)中设置execution.runtime-mode
03 基于集合读取数据 3.1 集合创建数据流 fromCollection(Collection)函数 从 Java Java.util.Collection 创建数据流。...集合中的所有元素必须属于同一类型 3.2 迭代器创建数据流 fromCollection(Iterator, Class) 从迭代器创建数据流。class 参数指定迭代器返回元素的数据类型。...3.3 给定对象创建数据流 fromElements(T ...) 从给定的对象序列中创建数据流。所有的对象必须属于同一类型。 3.4 迭代并行器创建数据流 注意！...04 源码实战demo 4.1 pom.xml依赖 xml version="1.0" encoding="UTF-8"?...--scala版本--> scala.binary.version>2.11scala.binary.version> <!
1 内置数据源 （1）文件数据源 在 StreamExecutionEnvironment 中，可以使用 readTextFile 方法直接读取文本文件，也可以使用 readFile 方法通过指定文件...下面的代码演示了使用 readTextFile 读取文本文件 import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Flink9 extends App...unix 环境下，可以执行 nc -lk 9999 命令，启动端口，在客户端中输入数据，flink 就能接收到数据了 （3）集合数据源 可以直接将 Java 或 Scala 程序中的集合类 转换成 DataStream...企业中，大部分都是使用高性能的第三方存储介质和中间件，比如 Kafka，Elasticsearch，RabbitMQ 等。 下面以 Kafka 为例，来说明如何使用 kafka 作为 输入源。...Flink 中已经实现了大多数主流的数据源连接器，但是 Flink 的整体架构非常开放，用户可以自定义连接器，以满足不同数据源的接入需求。
这可能会打破 “精确一次” 的语义，因为在文件末尾追加数据将导致重新处理文件的所有内容。...3.6 支持读取的文件形式 1.本地文件 2.HDFS文件 3.文件夹 4.压缩文件 04 源码实战demo 4.1 pom.xml依赖 xml version="1.0" encoding="UTF-8"?...--scala版本--> scala.binary.version>2.11scala.binary.version> <!...： //STREAMING-流模式，BATCH-批模式，AUTOMATIC-自动模式(根据数据源的边界性来决定使用哪种模式) env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC
状态哈希表中的状态在 checkpoint 时持久化到状态存储。 Source 新架构具有以下特点。 数据分片与数据读取分离。...例如 FileSource 采用了单分片串行读取模式，在一个数据分片读取后，再向 SplitEnumerator 请求新的数据分片。...，填写必要的信息，按照提示操作完成项目创建。 在 pom.xml [13] 文件添加必要的 Flink 依赖。...Flink 基于 Java SPI 机制l发现和加载自定义 connector，我们在 resources 目录下创建目录 META-INF/services，并在该目录下创建文件 org.apache.flink.table.factories.Factory...：https://github.com/lzshlzsh/tflink-playgrounds/blob/master/flink-connector-files/pom.xml [14] 自定义 connector
，比RDD数据结构存储更加节省空间 RDD、DataFrame和Dataset区别与联系 2、外部数据源 如何加载和保存数据，编程模块 保存数据时，保存模式 内部支持外部数据源 自定义外部数据源...，实现HBase，直接使用，简易版本 集成Hive，从Hive表读取数据分析，也可以将数据保存到Hive表，企业中使用最多 使用Hive框架进行数据管理，使用SparkSQL分析处理数据 3、自定义...Load 加载数据 在SparkSQL中读取数据使用SparkSession读取，并且封装到数据结构Dataset/DataFrame中。...DataFrameReader专门用于加载load读取外部数据源的数据，基本格式如下： SparkSQL模块本身自带支持读取外部数据源的数据： Save 保存数据 SparkSQL模块中可以从某个外部数据源读取数据...Spark SQL的核心是Catalyst优化器，它以一种新颖的方式利用高级编程语言功能（例如Scala的模式匹配和quasiquotes）来构建可扩展的查询优化器。
03 基于socket套接字读取数据 3.1 从套接字读取。元素可以由分隔符分隔。...（3）启动socket端口监听 注意：该端口需要跟代码中监听的端口一致，否则获取不到数据 nc -l -p 8081 04 源码实战demo 4.1 pom.xm依赖 xml version="1.0" encoding="UTF-8"?...--scala版本--> scala.binary.version>2.11scala.binary.version> <!...： //STREAMING-流模式，BATCH-批模式，AUTOMATIC-自动模式(根据数据源的边界性来决定使用哪种模式) env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC
我会在后续的文章中继续介绍scala. 本章的重点是如何利用scala实现spark，先简单说说spark吧， 上图就清晰多了。 介绍我也就不多说了 。...一般我们写Spark程序时，需要包含以下两个头文件： importorg.apache.spark.SparkConf importorg.apache.spark.SparkContext 步骤1：创建一个...val sc = new SparkContext(conf) 步骤2：读取输入数据。...我们要从HDFS上读取文本数据，可以使用SparkContext中的textFile函数将输入文件转换为一个RDD，该函数采用的是 例如源码HdfsWordCount.scala Hadoop中的TextInputFormat...可以使用SparkContext中的saveAsTextFile哈数将数据集保存到HDFS目录下，默认采用Hadoop提供的TextOutputFormat，每条记录以“（key,value）”的形式打印输出
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...，而DataSet中每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class 之后可以自由获得每一行信息。...在Shell窗口中可以通过spark.udf功能用户可以自定义函数。...teenagerNamesDF.show() +------+ | name| +------+ |Justin| +------+ MySQL文件 Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建...将Hive中的hive-site.xml拷贝或者软连接到Spark安装目录下的conf目录下。 ?
但是在这之前，你需要创建一个 Maven 项目，然后在 pom.xml 文件中添加 Gson 作为依赖项。 scala中的DSL来撰写的，可以简单地推断一下： sbt 的工作原理就是创建一个描述构建的键/值对的大型映射，当它解析此文件时，它会将您定义的对添加到其映射中。...你也可以添加自定义仓库，通过查找相关的资料我们可以了解到依赖项的解析过程大概分为以下几个步骤： 1 读取配置文件 sbt项目的依赖项通常在 build.sbt 或者 project/*.sbt 文件中指定...其实总的来说，sbt 的依赖项的使用的这个过程涉及读取配置文件、解析依赖项声明、下载依赖项、解决依赖项冲突等步骤，而这些步骤的唯一目的以确保项目能够正确地获取和管理其所需的外部依赖项。...这大大减少了编译时间，特别是在大型项目中。sbt 还提供持续编译模式，开发者可以启动一个命令让 sbt 监听文件变化并自动重新编译。这种机制极大提高了开发效率。 2.
一种常见的模式是在一个Map或多个FlatMap 中查询外部数据库或Web服务以渲染主数据流。 Flink提供了一个用于异步I / O的API， 以便更有效，更稳健地进行这种渲染。...The DeserializationSchema Flink Kafka Consumer需要知道如何将Kafka中的二进制数据转换为Java / Scala对象。...自应用 Pro 确保启动端口 Pro端生产消息 消费端接收 Example Java Scala 上面的示例演示了创建Flink Kafka Producer以将流写入单个Kafka...如果分区的最新记录早于时间戳，则只会从最新记录中读取分区。在此模式下，Kafka中的已提交偏移将被忽略，不会用作起始位置。...在read_committed模式中KafkaConsumer，任何未完成的事务（既不中止也不完成）将阻止来自给定Kafka主题的所有读取超过任何未完成的事务。
一种常见的模式是在一个Map或多个FlatMap 中查询外部数据库或Web服务以渲染主数据流。 Flink提供了一个用于异步I / O的API， 以便更有效，更稳健地进行这种渲染。...使用这些反序列化模式记录将使用从模式注册表中检索的模式进行读取，并转换为静态提供的模式（通过 ConfluentRegistryAvroDeserializationSchema.forGeneric(...自定义分区程序 将记录分配给特定分区，可以为FlinkKafkaPartitioner构造函数提供实现。将为流中的每个记录调用此分区程序，以确定应将记录发送到的目标主题的确切分区。...如果分区的最新记录早于时间戳，则只会从最新记录中读取分区。在此模式下，Kafka中的已提交偏移将被忽略，不会用作起始位置。...在read_committed模式中KafkaConsumer，任何未完成的事务（既不中止也不完成）将阻止来自给定Kafka主题的所有读取超过任何未完成的事务。
本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...MyReceiver：自定义Receiver通过私有方法receive()方法读取HBase数据并调用store(b.toString())将数据写入DStream。...内容概述 1.测试环境准备 2.创建Maven工程 3.示例代码 4.编译测试 测试环境 1.CentOS6.5 2.CM和CDH版本为5.13.1 3.Spark1.6.0 4.Scala2.10.5...SparkStreaming工程 ---- 1.使用Intellij工具创建一个Maven工程，pom.xml文件如下 org.apache.hbase...SparkStreaming的Receiver来查询HBase表中的数据，我们可以根据自己数据源的不同来自定义适合自己源的Receiver。
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