头文件为ini_file_reader.h 主要接口 IniContext iniContext;//定义配置文件信息 iniLoadFromFile();//加载文件为结构化配置信息 ...hostname = %s\n",hostname); iniFreeContext(&iniContext); printf("end\n"); return 0; } 配置文件信息
library 错误：db5 错误(-30973) 来自 dbenv->failchk：BDB0087 DB_RUNRECOVERY: Fatal error, run database recovery 错误：无法使用...db5 - (-30973) 打开 Packages 索引 错误：无法从 /var/lib/rpm 打开软件包数据库 CRITICAL:yum.main: Error: rpmdb open failed...fix方法:重新构建rpm数据库 [root@JD ~]# cd /var/lib/rpm [root@JD rpm]# ll 总用量 93012 -rw-r--r--. 1 root root 7204864
zabbix报警信息提取 在日常的监控中，我们除了日常的zabbix操作外，我们有的时候还涉及到与其他公司 进行数据对接。...由于别的公司的数据对接很多时候并不是按照zabbix的数据结构 （尤其是大型厂家，或是专业监控厂家，并不会直接使用zabbix，多数是自己开发 或是对其他监控软件进行二次开发之类），在这种需求基础上，我们就需要整理下 zabbix的数据库...) NOT NULL, PRIMARY KEY(alarmid) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; ---- 2.创建触发器，实时同步zabbix库的报警信息...`events`.eventid=new.eventid; END; 这样我们就能在alarmreport这个库里面实时存储报警信息了
本讲主要内容： 1：shiro框架流程了解 2：用户名密码从数据库中读取后进行验证(在实际工作中一般使用这种) 第一节：shiro框架流程了解 首先，我们从外部来看Shiro吧，即从应用程序角度的来观察如何使用...Subject；可以看出它是Shiro的核心，它负责与后边介绍的其他组件进行交互，如果学习过SpringMVC，你可以把它看成DispatcherServlet前端控制器； Realm：域，Shiro从从...Subject认证主体： 认证主体包含两个信息： Principals:省份。可以是用户名、邮件、手机号等等，用来标识一个登陆主体的身份 Credentials:凭证。...Shiro从realm中获取验证的数据 Realm有很多种类，常见的jdbc realm,jndi realm,text realm 第三节：从mysql中读取到验证数据 3.1：创建数据库...声明数据库的url ? 声明用户名密码 ? 如果使用的root没有密码： ? 将数据源设置到realm中 ? 完整的： ?
数据框的数据源 在PySpark中有多种方法可以创建数据框： 可以从任一CSV、JSON、XML，或Parquet文件中加载数据。...还可以通过已有的RDD或任何其它数据库创建数据，如Hive或Cassandra。它还可以从HDFS或本地文件系统中加载数据。...我们将会以CSV文件格式加载这个数据源到一个数据框对象中，然后我们将学习可以使用在这个数据框上的不同的数据转换方法。 1. 从CSV文件中读取数据 让我们从一个CSV文件中加载数据。...描述指定列 如果我们要看一下数据框中某指定列的概要信息，我们会用describe方法。这个方法会提供我们指定列的统计概要信息，如果没有指定列名，它会提供这个数据框对象的统计信息。 5....PySpark数据框实例2：超级英雄数据集 1. 加载数据 这里我们将用与上一个例子同样的方法加载数据： 2. 筛选数据 3. 分组数据 GroupBy 被用于基于指定列的数据框的分组。
一、Spark SQL简介 （一）从Shark说起 Hive是一个基于Hadoop 的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库SQL的查询语言HiveQL，用户可以通过HiveQL语句快速实现简单的...Spark SQL增加了DataFrame（即带有Schema信息的RDD），使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句，数据既可以来自RDD，也可以是Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源...三、DataFrame的创建 从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载...当无法提前获知数据结构时，就需要采用编程方式定义RDD模式。...（二）读取MySQL数据库中的数据 启动进入pyspark后，执行以下命令连接数据库，读取数据，并显示： >>> jdbcDF = spark.read.format("jdbc") \
我们将在整本书中学习PySpark SQL。它内置在PySpark中，这意味着它不需要任何额外的安装。 使用PySpark SQL，您可以从许多源读取数据。...PySpark SQL支持从许多文件格式系统读取，包括文本文件、CSV、ORC、Parquet、JSON等。您可以从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连接器从PySpark SQL中读取PostgreSQL中的数据。...相关链接： https://docs.mongodb.com/ 11 Cassandra介绍 Cassandra是开放源码的分布式数据库，附带Apache许可证。...节点使用闲话协议交换信息。
= accuracy_score(y_test, y_pred) print("Model Accuracy:", accuracy) 大数据处理和分布式计算 在处理大规模数据时，单台计算机的资源可能无法满足需求...以下是一些常用的大数据处理和分布式计算技术示例： import dask.dataframe as dd # 使用Dask加载大型数据集 data = dd.read_csv('big_data.csv...以下是一些常用的实时数据处理和流式分析技术示例： from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext...Apache Cassandra: Cassandra是一个高度可伸缩的分布式数据库，适用于处理大量结构化和非结构化数据。它具有高吞吐量和低延迟的特点。...通过掌握这些技术，您可以更好地处理和分析大数据，并从中获取有价值的信息。使用Python的丰富生态系统和易用性，您可以更高效地进行大数据分析和实践。
1、问题背景有一段 Python 脚本可以调用 Perl 脚本来解析文件，解析后，Perl 脚本会生成一个输出，这个输出将被加载到 Python 脚本中的 MySQL 数据库中。...mysql_exceptions.OperationalError: (2006, 'MySQL server has gone away')也就是说，文件 gene_code.out 和 taxon.out 都没有被上传到数据库中...这样，就可以在 Python 脚本中读取 Perl 脚本的输出，并将其加载到 MySQL 数据库中。...StandardError, e: print e conn.rollback()conn.close()现在，运行此 Python 脚本，文件 gene_code.out 和 taxon.out 将被成功加载到...MySQL 数据库中。
，如Spark来完成转换 目前数据主流框架是ETL，重抽取和加载，轻转换，搭建的数据平台属于轻量级 ELT架构，在提取完成之后，数据加载会立即开始，更省时，数据变换这个过程根据后续使用需求在 SQL 中进行...语言从诞生到现在，语法很少变化 入门并不难，很多人都会写SQL语句，但是效率差别很大 除了关系型数据库还有文档型数据库MongoDB、键值型数据库Redis、列存储数据库Cassandra等 提到大数据就不得不说...图计算 针对大规模图结构数据的处理 Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等 查询分析计算 大规模数据的存储管理和查询分析 Dremel、Hive、Cassandra...如果对实践有学习需要（可以留言），我再花时间整理大数据的实践讲解：Pyspark进行Titanic乘客生存预测。...使用pyspark进行初步的大数据操作，数据选取Kaggle泰坦尼克号项目的数据，通过Spark读取数据，并利用Spark中的ML工具对数据进行构建模型。 “整理不易，点赞三连↓
，如Spark来完成转换 目前数据主流框架是ETL，重抽取和加载，轻转换，搭建的数据平台属于轻量级 ELT架构，在提取完成之后，数据加载会立即开始，更省时，数据变换这个过程根据后续使用需求在 SQL 中进行...语言从诞生到现在，语法很少变化 入门并不难，很多人都会写SQL语句，但是效率差别很大 除了关系型数据库还有文档型数据库MongoDB、键值型数据库Redis、列存储数据库Cassandra等 提到大数据就不得不说...Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。...图计算 针对大规模图结构数据的处理 Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等 查询分析计算 大规模数据的存储管理和查询分析 Dremel、Hive、Cassandra...实践部分可以看之前干货：《分布式机器学习原理及实战(Pyspark)》
四、第一个版本-表级别血缘关系 4.1 处理流程 针对Hive引擎开发了一个Hook，实现ExecuteWithHookContext接口，从HookContext可以获得执行计划，输入表，输出表等丰富信息...，采集更多引擎相关的信息。...Presto 开发Presto EventListener Plugin，实现EventListener接口，从queryCompleted回调函数的QueryCompletedEvent解析得到相应的信息...上线的时候遇到一个无法加载Kafka加载StringSerializer的问题（StringSerializer could not be found）。...这时候采用了折中的方案，需要删除关系用另外一种Label来表示，并在创建Label指定了TTL，由于Cassandra支持cell level TTL，所以边的数据会自动被删除。
解决这一挑战的思路从大的方面来说是比较简单的，那就是将整张表中的内容分成不同的区域，然后分区加载，不同的分区可以在不同的线程或进程中加载，利用并行化来减少整体加载时间。...不同于MySQL，在Cassandra中是不存在Sequence Id这样的类型的，也就是说无法简单的使用seqId来指定查询或加载的数据范围。...尽管上述语句没有触发Spark Job的提交，也就是说并不会将数据直正的从Cassandra的tableX表中加载进来，但spark-cassandra-connector还是需要进行一些数据库的操作。...可以在addContactPoint的参数中设定多个节点的地址，这样可以防止某一节点挂掉，无法获取集群信息的情况发生。...但在实际的情况下，我们需要根据RDD中的值再去对数据库进行操作，那么有什么办法来打开数据库连接呢？
技术人员可以利用数据挖掘和OLAP（On-Line Analytical Processing）分析工具从静态数据中找到对企业有价值的信息。...（三）流计算概念 流计算：实时获取来自不同数据源的海量数据，经过实时分析处理，获得有价值的信息。 流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而降低，如用户点击流。...经处理后的数据可存储至文件系统、数据库，或显示在仪表盘里。...Storm部署方式的一个案例，在这种部署架构中， Hadoop 和 Storm框架部署在资源管理框架YARN（或Mesos）之上，接受统一的资源管理和调度，并共享底层的数据存储（如HDFS、HBase、Cassandra...在pyspark中的创建方法：进入pyspark以后，就已经获得了一个默认的SparkConext对象，也就是sc。
mp.weixin.qq.com/s/unxm9VDzol8hNSfe-HUzqQ 3MongoDB 本文讲述了MongoDB的使用的锁类型、锁的粒度，并介绍如何在mongod实例上查看锁的状态，哪些管理命令会锁定数据库...https://mp.weixin.qq.com/s/Pv6Az5zNP4HSG6ugAWPTPg 6Cassandra Apache Cassandra 是一个开源的、分布式、无中心、弹性可扩展、高可用...、容错、一致性可调、面向行的数据库，它基于 Amazon Dynamo 的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型，由 Facebook 创建，在一些最流行的网站中得到应用。...本文介绍了Koalas ，它是一个新的开源项目，它增强了 PySpark 的 DataFrame API，使其与 pandas 兼容。...脑科学与视觉计算可以从如下两个方向加一结合，一是基于脑科学机制进行视觉计算的启发建模，二是现有服务于视觉计算的神经网络模型为脑启发机理提供分析和借鉴 https://mp.weixin.qq.com/s
比原有RDD转化方式更加简单，获得了更高的性能 轻松实现从mysql到DF的转化，支持SQL查询 DF是一种以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的结构信息。...传统的RDD是Java对象集合 创建 从Spark2.0开始，spark使用全新的SparkSession接口 支持不同的数据加载来源，并将数据转成DF DF转成SQLContext自身中的表，然后利用...SQL语句来进行操作 启动进入pyspark后，pyspark 默认提供两个对象（交互式环境） SparkContext:sc SparkSession:spark # 创建sparksession对象...parquet").save("people.parquet") DF 常见操作 df = spark.read.json("people.json") df.printSchema() # 查看各种属性信息...schemaString.split(" ")] schema = StructType(fields) lines = spark.sparkContext.textFile( " ") spark读取mysql数据库
2、PySpark RDD 的优势 ①.内存处理 PySpark 从磁盘加载数据并 在内存中处理数据 并将数据保存在内存中，这是 PySpark 和 Mapreduce（I/O 密集型）之间的主要区别。...②.不变性 PySpark 在 HDFS、S3 等上的容错数据存储上运行，因此任何 RDD 操作失败，它会自动从其他分区重新加载数据。...对于这些应用程序，使用执行传统更新日志记录和数据检查点的系统（例如数据库）更有效。 RDD 的目标是为批处理分析提供高效的编程模型，并离开这些异步应用程序。...①使用 sparkContext.parallelize() 创建 RDD 此函数将驱动程序中的现有集合加载到并行化 RDD 中。...这是创建 RDD 的基本方法，当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象； 它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是...RDD的优势有如下： 内存处理 PySpark 从磁盘加载数据并 在内存中处理数据 并将数据保存在内存中，这是 PySpark 和 Mapreduce（I/O 密集型）之间的主要区别。...不变性 PySpark 在 HDFS、S3 等上的容错数据存储上运行，因此任何 RDD 操作失败，它会自动从其他分区重新加载数据。...对于这些应用程序，使用执行传统更新日志记录和数据检查点的系统（例如数据库）更有效。 RDD 的目标是为批处理分析提供高效的编程模型，并离开这些异步应用程序。...这是创建 RDD 的基本方法，当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。
使用hbase.columns.mapping 同样，我们可以使用hbase.columns.mapping将HBase表加载到PySpark数据帧中。...让我们尝试使用此方法加载“ tblEmployee” 从pyspark.sql导入SparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName...使用PySpark SQL，可以创建一个临时表，该表将直接在HBase表上运行SQL查询。但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。...有关使用Scala或Java进行这些操作的更多信息，请查看此链接https://hbase.apache.org/book.html#_basic_spark。...无法使用其他次要版本运行 如果未设置环境变量PYSPARK_PYTHON和PYSPARK_DRIVER_PYTHON或不正确，则会发生此错误。
数据库的元信息： 首先介绍一下数据库的元信息(元数据)： 元数据(Metadata)是关于数据的数据。 元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。...1：通过con获得DatabaseMetaData(数据库元信息)---数据库连接信息、数据库名、表名 @Test public void databaseMetadataDemo()...throws Exception { // 获取数据库的元信息 Connection con = ConnsUtil.getConn(); // ****...2：通过rs获得ResultSetMetaData(结果集元信息)---表头(每个字段名)、表格行数、列数 // 在知道数据库名和表名的情况下，把表头和表内容都查询出来。...开始的---真正的表格中的序号是从1开始标示 HSSFCell cell5 = row4.createCell(4); FileOutputStream fout =
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