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在 Spark 数据导入中的一些实践细节

[best-practices-import-data-spark-nebula-graph] 本文由合合信息大数据团队柳佳浩撰写 1.前言 图谱业务随着时间的推移愈发的复杂化，逐渐体现出了性能上的瓶颈...关于部署、性能测试(美团 NLP 团队性能测试、腾讯云安全团队性能测试)的部分无论是官网还是其他同学在博客中都有比较详尽的数据，本文主要从 Spark 导入出发，算是对 Nebula Graph 对 Spark...Spark 配置文件 config.conf（可以参考文档《Spark 导入工具》）进行配置。 排查 Spark 集群是否存在冲突的包。...Spark 启动时使用配置文件和 sst.generator 快乐地导入。 数据校验。 3.2 一些细节 批量导入前推荐先建立索引。...如果使用的是单独的 Spark 集群可能不会出现 Spark 集群有冲突包的问题，该问题主要是 sst.generator 中存在可能和 Spark 环境内的其他包产生冲突，解决方法是 shade 掉这些冲突的包

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如何将excel中的数据导入mysql_将外部sql文件导入MySQL步骤

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 客户准备了一些数据存放在 excel 中， 让我们导入到 mysql 中。...先上来我自己把数据拷贝到了 txt 文件中， 自己解析 txt 文件，用 JDBC 循环插入到数据库中。...后来发现有更简单的方法： 1 先把数据拷贝到 txt 文件中 2 打开 mysql 命令行执行下面的命令就行了 LOAD DATA LOCAL INFILE ‘C:\\temp\\yourfile.txt..., field2) 指明对应的字段名称 下面是我导入数据命令，成功导入 (我是 mac 系统) LOAD DATA LOCAL INFILE ‘/Users/Enway/LeslieFang/aaa.txt...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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Spark读写HBase之使用Spark自带的API以及使用Bulk Load将大量数据导入HBase

写数据的优化：Bulk Load 以上写数据的过程将数据一条条插入到Hbase中，这种方式运行慢且在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据，解决办法就是使用 Bulk...Load 方式批量导入数据。...Bulk Load 的实现原理是通过一个 MapReduce Job 来实现的，通过 Job 直接生成一个 HBase 的内部 HFile 格式文件，用来形成一个特殊的 HBase 数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中...与使用HBase API相比，使用Bulkload导入数据占用更少的CPU和网络资源。 接下来介绍在spark中如何使用 Bulk Load 方式批量导入数据到 HBase 中。...参考文章： Spark读取Hbase中的数据 使用Spark读取HBase中的数据 在Spark上通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase Spark doBulkLoad数据进入hbase

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详解用Navicat工具将Excel中的数据导入Mysql中

详解用Navicat工具将Excel中的数据导入Mysql中 大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。...今天说一说详解用Navicat工具将Excel中的数据导入Mysql中,希望能够帮助大家进步!!!...首先你需要准备一份有数据的Excel，PS: 表头要与数据库表中字段名对应： 然后 “文件--->另存为.csv 文件” 如果你的数据中带有中文，那么需要将CSV文件处理一下，否则会导入失败；用editplus...或者其他编辑器（另存可以修改编码格式的编辑器），打开CSV文件，另存是选择编码格式为utf-8,（PS:你的数据库的编码格式也要是utf-8）。...开始导入，我们可以选择一种Mysql的图形化工具，我这边用的是Navicat for mac 选择你刚刚保存的csv文件 特别注意的是，如果你有表头的话，则要将栏位名行改成1，第一行改成2 然后一直下一步知道直到导入成功

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【大数据框架】Hadoop和Spark的异同

所以这里我们完全可以抛开 Spark，使用 Hadoop 自身的 MapReduce 来完成数据的处理。 相反，Spark 也不是非要依附在 Hadoop 身上才能生存。...MapReduce 是分步对数据进行处理的: ”从集群中读取数据，进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群，等等…“ Booz Allen Hamilton...反观 Spark，它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析：“从集群中读取数据，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，完成，” Born 说道。...因为 Hadoop 将每次处理后的数据都写入到磁盘上，所以其天生就能很有弹性的对系统错误进行处理。...Spark 的数据对象存储在分布于数据集群中的叫做弹性分布式数据集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中。

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有效利用 Apache Spark 进行流数据处理中的状态计算

Spark Streaming 中的状态计算原理在 Spark Streaming 中，状态计算的基本原理是将状态与键（Key）相关联，并在每个时间间隔（batch interval）内，根据接收到的新数据更新状态...这将涵盖从 IoT 设备、传感器、社交媒体等各个领域产生的实时数据。Spark 提供的 MLlib 库已经成为大数据环境中的一个重要机器学习工具。...Spark 已经在金融、医疗、电信等多个行业取得成功，未来将继续扩展到更多行业，为其提供强大的数据处理和分析能力。随着数据规模的增加，Spark 将不断优化其核心引擎，以提供更好的性能和处理能力。...随着技术的不断发展和 Spark 社区的持续贡献，其应用方向和前景将继续保持活力。结语在流数据处理中，状态计算是实现更复杂、更灵活业务逻辑的关键。...通过灵活运用这两个算子，我们能够构建出更加健壮和适应性强的流数据处理应用。无论选择哪一个，都能有效利用 Apache Spark 提供的强大功能，处理大规模的实时数据。

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Spark一出，Hadoop必死？Spark才是大数据的未来？

最近公司邀请来王家林老师来做培训，其浮夸的授课方式略接受不了。其强烈推崇Spark技术，宣称Spark是大数据的未来，同时宣布了Hadoop的死刑。 那么与Hadoop相比，Spark技术如何？...之后，按照Key将数据集分发到对应的Reducer上，要走一个复杂的过程，要平衡各种因素。...Spark能处理Peta sort的话，本质上已经没有什么能阻止它处理Peta级别的数据了。这差不多远超大多数公司单次Job所需要处理的数据上限了。 回到本题，来说说Hadoop和Spark。...Spark使用的DAG计算模型可以有效的减少Map和Reduce人物之间传递的数据，尤其适合反复迭代的机器学习场景。而Hadoop则更擅长批处理。...存储：hadoop-HDFS，Spark-RDD，HDFS 评注：spark既可以仅用内存存储，也可以在HDFS上存储，即使Spark在HDFS上存储，DAG计算模型在迭代计算上还是比MR的更有效率。

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大数据开发：Hadoop Hive和Spark的对比

在大数据处理框架不断更新和优化的过程中，Hadoop和Spark之间既有竞争关系，也有相互协同的需求。...比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？...这种说法我们是不赞同的，因为作为数据仓库来说，Hive和Spark之间，Spark真的没有压倒性的优势，下图我们做了一个对比—— 由上图可以看出，Spark并不适合作为数据仓库： 首先，Spark本身没有自己的存储与...RDD，DataSet、DataFrames的三种计算形式由于计算过程中没有一个持久化的计算元数据管理导致后续对于数据血缘的解析难度过大，无法满足数据仓库调度对于数据体系依赖分析及元数据管理相关要求，故不能作为数据仓库的主要使用方式...而Hadoop Hive，拥有一套完整的Hadoop生态组件。

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提取数据中的有效信息

数据有效信息提取 在对数据进行清洗之后，再就是从数据中提取有效信息。对于地址数据，有效信息一般都是分级别的，对于地址来说，最有效的地址应当是道路、小区与门牌和楼幢号信息了。...所以地址数据的有效信息提取也就是取出这些值！ 1、信息提取的常用技术 信息提取，可以用FME或Python来做！ 信息的提取总的来讲是一项复杂的工作。...如果想要做好信息的提取是需要做很多的工作，我见过专门做中文分词器来解析地址数据的，也见过做了个搜索引擎来解析地址数据的。...作为FME与Python的爱好者，我觉得在实际工作中解析地址用这两种方式都可以，因为搜索引擎不是随随便便就能搭起来的，开源的分词器有很多，但针对地址的分词器也不是分分钟能写出来的。...Python与FME都非常适合做数据处理，所以使用其中任何一种都可以方便的完成有效信息的提取。 2、入门级实现 我们简单来写一个例子来演示如何使用FME进行信息的提取: ? 处理结果预览: ?

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python中动态导入文件的方法

1.简介在实际项目中，我们可能需要在执行代码的过程中动态导入包并执行包中的相应内容，通常情况下，我们可能会将所需导入的包及对象以字符串的形式传入，例如test.test.run，下面将介绍如何动态导入。...假设存在如下包:图片其中test.py的内容如下:count = 1def run(): print("run")下面，我们将使用test.test2.run来动态导入run方法一、使用内置的import...方法导入相应的包module = __import__( "test2.test", globals=globals(), locals=locals(), fromlist=["run"])print...exec的参数中。...补充关于importlib模块，还有一个方法我们需要去注意一下，就是reload方法，但我们在代码执行过程中动态的修改了某个包的内容时，想要立即生效，可以使用reload方法去重载对应的包即可。

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如何将Power Pivot中的数据模型导入Power BI？

小勤：怎么将Excel里Power Pivot的数据模型导入到Power BI里啊？ 大海：这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤：啊？从Excel工作簿获取数据？ 大海：No，No，No！...你自己都说了是“导入”了，那当然是导入啊，在Power BI里，除了获取数据，还有【导入】功能，如下图所示： 小勤：啊！原来在这里！...大海：这样一导入，做些必要的选择： 然后，就会将在Excel里用Power Query建的查询、加载到Power Pivot的数据以及建好的模型、写好的度量等全导入到Power BI了，结果如下图所示...小勤：咦，我这个导入怎么这样？我的Excel里没有建查询啊？怎么导入Power BI却生成了一个查询？...这个是直接输入数据生成的源呢！ 大海：对的。直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI中以“新建表输入数据”的方式来实现。

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spark任务中的时钟的处理方法

spark任务中的时钟的处理方法 典型的spark的架构： 日志的时间戳来自不同的rs，spark在处理这些日志的时候需要找到某个访问者的起始时间戳。...访问者的第一个访问可能来自任何一个rs， 这意味这spark在处理日志的时候，可能收到时钟比当前时钟（自身时钟）大或者小的情况。这时候在计算会话持续时间和会话速度的时候就会异常。...从spark的视角看，spark节点在处理日志的时刻，一定可以确定日志的产生时刻一定是spark当前时钟前， 因此在这种异常情况下，选择信任spark节点的时钟。...如此一来，一定不会因为rs的时钟比spark节点时钟快的情况下出现计算结果为负值的情况。 基本的思想：“当无法确定精确时刻的时候，选择信任一个逻辑上精确的时刻”

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将数据文件（csv,Tsv）导入Hbase的三种方法

将各种类型的数据库或者文件导入到HBase，常见有三种方法： （1）使用HBase的API中的Put方法 （2）使用HBase 的bulk load工具 （3）使用定制的MapReduce...通过单客户端导入mySQL数据 从一个单独的客户端获取数据，然后通过HBase的API中Put方法将数据存入HBase中。这种方式适合处理数据不是太多的情况。...实施： 在HBase中创建表 写一个java程序,mySQL中的数据导入Hbase，并将其打包为JAR. 1.使用Java创建一个connectHBase() 方法来连接到指定的HBase表...2.使用Java创建一个 connectDB() 方法来 MySQL。 3.通过脚本执行JAR文件 4.验证导入的数据 在HBase中创建了目标表用于插入数据。...我们将列族名称设计为一个字母的原因，是因为列族名称会存储在HBase的每个键值对中。使用短名能够让数据的存储和缓存更有效率。我们只需要保留一个版本的数据，所以为列族指定VERSION属性。

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Extjs将GridPanel中的数据导出到Excel的方法

前些时间老大说客户要求提供将表格中的数据导出到Excel中，因为有时候他们需要将价格资料导出以便制作报价表，于是上网找了一些资料，发现网上其实有很多例子都有浏览器兼容性的问题，于是自己整合，改进之后，终于能兼容支持和浏览器了...，遂在这里与大家分享、交流： 首先你需要一个将GridPanel的数据转换成标准Excel格式的JS文件，文件内容如下（貌似CSDN博客不支持上传文件给大家下载，所以唯有直接贴代码了）： // JavaScript...文件中，在需要用到的时候再加载就可以了。...事实上这个文件是比较大的，并且导出GridPanel的功能可能很多页面都可能被需要，所以个人认为一开始就以标签对的形式加载很浪费资源，因为事实上很多时候用户并不需要这个功能。...所以 我把它做成在用户点击了“导出到EXCEL”按钮的时候才去加载这个JS文件

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linux环境不使用hadoop安装单机版spark的方法

大数据持续升温， 不熟悉几个大数据组件， 连装逼的口头禅都没有。...最起码， 你要会说个hadoop, hdfs, mapreduce, yarn, kafka, spark, zookeeper, neo4j吧， 这些都是装逼的必备技能。...关于spark的详细介绍, 网上一大堆， 搜搜便是， 下面， 我们来说单机版的spark的安装和简要使用。 0. 安装jdk, 由于我的机器上之前已经有了jdk, 所以这一步我可以省掉。...你并不一定需要安装hadoop, 只需要选择特定的spark版本即可。你并不需要下载scala, 因为spark会默认带上scala shell....去spark官网下载， 在没有hadoop的环境下， 可以选择：spark-2.2.1-bin-hadoop2.7， 然后解压， 如下： ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc

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