CocoaPods 导入头文件 尽管CocoaPods使用十分方便,但其导入的第三方框架还是要经过几步操作,才能供项目使用 第一步:导入库 这里要讲的配置CocoaPods以及安装第三方库，之前的文章已经讲过...Pch预编译文件配置 [该步骤相当于在项目自动"import"头文件,是不是很方便.(该步骤可不用,但使用相当方便,建议使用)]....首先说一下pch的作用： 1.存放一些全局的宏(整个项目中都用得上的宏) 2.用来包含一些全部的头文件(整个项目中都用得上的头文件) 3.能自动打开或者关闭日志输出功能 在工程的 TARGETS 里边...Building Setting 中搜索 Prefix Header，然后把 Precompile Prefix Header 右边的 NO 改为 Yes， 预编译后的pch文件会被缓存起来，可以提高编译速度...添加完成后，点击Enter，他会自动帮你变成你工程所在的路径 可以了，编译一下程序，如果有错误检查一下添加的路径是否正确
// C++资源编译工具，用于将任何格式的文件编译成C++代码 // 优点：单个.cpp文件，无其它依赖，一句编译后即可使用 // 编译：g++ -Wall -g -o resource_maker...resource_maker.cpp // // 编译后，会生成与资源文件对应的.cpp文件，访.cpp文件包含两个全局变量： // 1) size变量：存储资源文件的字节数大小，变量名同文件名...// // 示例，假设就以resource_maker.cpp为资源文件，则： // 1) 将resource_maker.cpp编译成C++代码：./resource_maker ..../resource_maker.cpp // 2) 可以看到生成了对应的c++代码文件：res_resource_maker.cpp // 3) 打开res_resource_maker.cpp...// 接下来，就可以根据需求使用以变量的形式在c++代码中以只读的方式访问资源文件了，如： // namespace resource { // extern size_t resource_maker_size
一、向pom文件导入依赖在Idea中创建Maven项目，在pom文件中导入以下关键依赖：<!...在SparkSQL代码中通过以下方式来指定使用的Catalog：val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName...default:指定Hive中存在的库。test：创建的iceberg表名。...default:指定库名称。test：创建的iceberg表名。...${随意定义的库名}.
前言 我们先复习下EasyExcel处理文件的思路： Excel 导入 浏览文件夹，选择需要上传的 Excel 文件，这里使用 POSTMAN 工具； 将本地文件上传至服务器指定位置； 服务器解析...Excel文件； 将Excel中解析的数据存入数据库中。...Excel 导出 设定查询条件； 数据库中查询相应的数据 ； 将数据写入Excel； 将 Excel 下载至本地。...将文件以流的形式一次性读取到内存，通过响应输出流输出到前端 /*try (InputStream in = new BufferedInputStream(new FileInputStream...，出现文件IO异常"); return ResultVoUtil.error(e.getMessage()); }*/ // 法三：将输入流中的数据循环写入到响应输出流中
DataFrame可从各种数据源构建，如: 结构化数据文件 Hive表 外部数据库 现有RDD DataFrame API 在 Scala、Java、Python 和 R 都可用。...在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...在使用许多Spark SQL API的时候，往往需要使用这行代码将隐式转换函数导入当前上下文，以获得更加简洁和易于理解的代码编写方式。 如果不导入会咋样 如果不导入spark.implicits...._会导致编译错误或者运行时异常。因为在进行DataFrame和Dataset的操作时，需要使用到一些隐式转换函数。如果没有导入spark.implicits....因此，为了简化编码，通常会在Scala中使用Spark SQL时导入spark.implicits._，从而获得更加简洁易读的代码。
本文主要介绍Apache原生的Hudi、HDFS、Spark等的集成使用。 1. 编译Hudi源码 1.1....Maven安装 将maven的安装包上传到centos7服务器上，并解压，然后配置系统环境变量即可 配置好软连接，完成之后如下图所示： 修改maven中的本地仓库和镜像，如下所示： <localRepository...如果仅仅是配置了HADOOP_HOME，这些脚本会从HADOOP_HOME下通过追加相应的目录结构来确定COMMON、HDFS和YARN的类库路径。）...： export SCALA_HOME=/opt/module/scala export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin step4：修改配置文件，$SPARK_HOME/conf.../spark-env.sh，修改增加如下内容： JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181 SCALA_HOME=/opt/module/scala HADOOP_CONF_DIR
map()、reduce() 中的参数是 Scala 的函数字面量（function literals，也称为闭包 closures），并且可以使用语言特征或 Scala/Java 的库。...例如，通过使用 Math.max() 函数（需要导入 Java 的 Math 库），可以使上述代码更容易理解： import java.lang.Math textFile.map(line => line.split...使用 Scala 编写的程序需要使用 sbt 进行编译打包，相应的，Java 程序使用 Maven 编译打包，而 Python 程序通过 spark-submit 直接提交。...点击查看：解决 sbt 无法下载依赖包的问题 使用 sbt 打包 Scala 程序 为保证 sbt 能正常运行，先执行如下命令检查整个应用程序的文件结构： cd ~/sparkappfind ....SimpleApp的文件结构 接着，我们就可以通过如下代码将整个应用程序打包成 JAR（首次运行同样需要下载依赖包，如果这边遇到网络问题无法成功，也请下载上述安装 sbt 提到的离线依赖包 sbt-0.13.9
Hive提供的是一种结构化数据的机制，定义了类似于传统关系数据库中的类 SQL 语言：HiveQL，通过该查询语言，数据分析人员可以很方便地运行数据分析业务（将SQL 转化为 MapReduce 任务在...Sqoop 可以将一个关系型数据库（例如 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等）中的数据导入 Hadoop 的 HDFS、Hive 中，也可以将 HDFS、Hive 中的数据导入关系型数据库中...Apache Crunch 是一个 Java 类库，它用于简化 MapReduce 作业的 编写和执行，并且可以用于简化连接和数据聚合任务 API 的 Java 类库。...它们的区别是： Pig 是一个基于管道的框架，而 Crunch 则是一个 Java 库，它提供比 Pig 更高级别的灵活性。...相比之下，Impala 的最大特点也是最大卖点就是它的快速。 Kafka Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源流处理平台，由 Scala 和 Java 编写。
1.简介 本篇文章主要讲如何使用java生成Avro格式数据以及如何通过spark将Avro数据文件转换成DataSet和DataFrame进行操作。 1.1Apache Arvo是什么？...支持丰富的数据结构 快速可压缩的二进制数据格式 存储持久数据的文件容器 远程过程调用（RPC） 动态语言的简单集成 2.Avro数据生成 2.1定义Schema文件 1.下载avro-tools-1.8.1...中定义的字段及类型 3.生成java代码文件 使用第1步下载的avro-tools-1.8.1.jar包，生成java code | java -jar avro-tools-1.8.1.jar compile....png] [v5byhqexzu.png] [b0615uf7vq.png] 动态生成avro文件，通过将数据封装为GenericRecord对象，动态的写入avro文件，以下代码片段： [1o6hr3lcro.png...Spark读Avro文件 1.使用Maven创建一个scala工程 在pom.xml文件中增加如下依赖 [4d85f24h9q.png] [uh6bc34gli.png] 2.Scala事例代码片段 [
第2章 编译安装 2.1 编译环境准备 本教程的相关组件版本如下： Hadoop 3.1.3 Hive 3.1.2 Flink 1.13.6，scala-2.12 Spark 3.2.2，scala-2.12...Hudi 2.2.1 上传源码包 将hudi-0.12.0.src.tgz上传到/opt/software，并解压 tar -zxvf /opt/software/hudi-0.12.0.src.tgz...-C /opt/software 也可以从github下载：https://github.com/apache/hudi/ 2.2.2 修改pom文件 vim /opt/software/hudi-0.12.0...，要兼容hadoop3，除了修改版本，还需要修改如下代码： vim /opt/software/hudi-0.12.0/hudi-common/src/main/java/org/apache/hudi....x版本兼容问题，报错如下： 2.2.4 手动安装Kafka依赖 有几个kafka的依赖需要手动安装，否则编译报错如下： (1）下载jar包 通过网址下载：http://packages.confluent.io
用Python一键批量将任意结构的CSV文件导入MySQL数据库。” 本文是上篇的姊妹篇，只不过是把数据库换成了 Python 自带的SQLite3。...使用 SQLite3 的优势还是很明显的，它是一种嵌入式数据库，只是一个.db格式的文件，无需安装、配置和启动，移植性非常好。是轻量级数据的不二之选！推荐看一下我写的入门文章：“ 收藏！...上一篇介绍的是一键批量导入 MySQL 数据库，这一篇介绍的是一键批量导入 SQLite3 数据库，两者代码 90% 相同。所以本文重点介绍不同之处。 先看一下程序运行效果： ?...以上就是一键批量将任意结构的CSV文件导入SQLite数据库与MySQL数据库代码的主要不同点。如果您还没有看过上一篇文章，强烈建议去看一下！上篇文章代码实现思路方面讲解的更详细：“ 收藏！...用Python一键批量将任意结构的CSV文件导入MySQL数据库。”
大数据存储 Hive hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供HiveSql查询功能。...数据频繁更新 Kudu将底层数据分为base数据文件和delta数据文件，有更新的数据写入delta文件，后期自动做数据的merge，所以支持数据的频繁更新操作 实时更新的应用 Kudu 通过高效的列式扫描提供了快速插入和更新的强大组合...avro-java-sdk java版 此avro-java-sdk主要为用户向kafka集群发送avro序列化数据/从kafka集群消费avro序列化数据提供了统一的接口。...易用 Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算子，可以轻松构建并行应用程序。 通用 Spark提供了统一的解决方案。...另外Spark SQL提供了领域特定语言，可使用Scala、Java或Python来操纵DataFrame/DataSet。这些都可用于批处理。
本篇博客,小菌为大家带来关于如何将本地的多个文件导入到Hive分区表中对应的分区上的方法。一共有四种方法,本篇将介绍第一种—Java代码。...首先编写代码,通过MapReduce将处理好的数据写入到HDFS的目录下。下面提供一种参考!...程序执行命令,就可以做到用Java代码实现在linux中从外部文件导入分区表的操作!...导入成功后的在HDFS,可以通过目录结构查看分区后的详细情况! ? ? ? 到这里我们就实现了通过Java代码把本地的文件数据导入到Hive的分区表中的操作!...下一篇博客,将介绍的是通过Linux脚本的方式批量导入数据至不同的分区,敬请期待!
最近狂写了一个月的Spark，接手的项目里的代码以Scala语言为主，Java为辅，两种语言混合编码。...将以上代码拷贝到文本文件中，命名为 Main.java。 2，编译执行 Java是一种解释型语言，其java源码需要被编译成class字节码运行在Java虚拟机上。...Java中泛型的实现是使用的擦拭法，编译器编译包含泛型的类时将泛型换成Object类型， 编译器编译泛型实例化的代码时根据泛型的具体类型进行安全转型，而JVM虚拟机对泛型一无所知。...Java中有3中不同的注解： SOURCE类型的注解由编译器使用，在编译期被丢掉了，如@Override； CLASS类型的注解仅保存在class文件中，这类注解只被一些底层库使用，它们不会被加载进JVM...C++代码直接编译成机器码运行在裸机上，而Java代码编译成字节码运行在虚拟机上。 C++编译的最终结果是一个程序生成一个exe文件。
因此提供了更高层次的抽象。我们可以从不同的数据源构建DataFrame。例如结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有的RDDs。...DataFrame的应用程序编程接口(api)可以在各种语言中使用。示例包括Scala、Java、Python和R。在Scala和Java中，我们都将DataFrame表示为行数据集。...在Scala API中，DataFrames是Dataset[Row]的类型别名。在Java API中，用户使用数据集来表示数据流。 3. 为什么要用 DataFrame?...Catalyst的通用树转换框架分为四个阶段，如下所示：（1）分析解决引用的逻辑计划，（2）逻辑计划优化，（3）物理计划，（4）代码生成用于编译部分查询生成Java字节码。...Spark中DataFrame的缺点 Spark SQL DataFrame API 不支持编译时类型安全，因此，如果结构未知，则不能操作数据 一旦将域对象转换为Data frame ，则域对象不能重构
前言 最近一直在研究如果提高kafka中读取效率，之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。...当数据将特别大的时候发现效率不是很好，偶然之间接触到了Avro序列化，发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。 ?...提供的技术支持包括以下五个方面： 优秀的数据结构； 一个紧凑的，快速的，二进制数据格式； 一个容器文件，用来存储持久化数据； RPC远程过程调用； 集成最简单的动态语言。...读取或者写入数据文件，使用或实现RPC协议均不需要代码实现。...type ：类型 avro 使用 record name : 会自动生成对应的对象 fields : 要指定的字段 注意: 创建的文件后缀名一定要叫 avsc 我们使用idea 生成 UserBehavior
Hive： Apache Hive是Hadoop的一个数据仓库系统，促进了数据的综述（将结构化的数据文件映射为一张数据库表）、即席查询以及存储在Hadoop兼容系统中的大型数据集分析。...Avro： Avro是doug cutting主持的RPC项目，有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift。...Sqoop: Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中数据导入关系型数据库中。...聚集：收集文件并进行相关文件分组。 分类：从现有的分类文档中学习，寻找文档中的相似特征，并为无标签的文档进行正确的归类。 频繁项集挖掘：将一组项分组，并识别哪些个别项会经常一起出现。...Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。
在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSON数据集或Hive表中的数据执行SQL查询。...数据源（Data Sources）：随着数据源API的增加，Spark SQL可以便捷地处理以多种不同格式存储的结构化数据，如Parquet，JSON以及Apache Avro库。...可以通过如下数据源创建DataFrame： 已有的RDD 结构化数据文件 JSON数据集 Hive表 外部数据库 Spark SQL和DataFrame API已经在下述几种程序设计语言中实现： Scala...（https://spark.apache.org/docs/1.3.0/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.package） Java（https://.../pyspark.sql.html） 本文中所涉及的Spark SQL代码示例均使用Spark Scala Shell程序。
译文： Avro 是数据序列化系统 Avro 提供： 1.富数据结构。 2.紧凑、快速、二进制的数据格式化。 3.一个容器文件来存储持久化数据。...4.远程过程调用 5.简单的集成了动态语言，代码生成不再需要读写数据文件也不再使用或集成RPC协议。代码生成作为一个可选选项，仅仅值得静态语言实现 比较详细的介绍请点这里。...spark还有高级的有向无环图(DAG)执行引擎支持循环数据流和内存计算。 易于使用：可以凯苏的使用java、scala或者python编写程序。...Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将...通过使用LLVM来统一编译运行时代码，避免了为支持通用编译而带来的不必要开销。 用C++实现，做了很多有针对性的硬件优化，例如使用SSE指令。
题目部分 如何将文本文件或Excel中的数据导入数据库？...答案部分 有多种方式可以将文本文件的数据导入到数据库中，例如，利用PLSQL Developer软件进行复制粘贴，利用外部表，利用SQL*Loader等方式。...SQL*Loader是一个Oracle工具，能够将数据从外部数据文件装载到数据库中。...总得来说这种方法是最值得采用的，可以自动建立操作系统的批处理文件执行SQL*Loader命令，将数据导入原始接收表，并在数据库中设置触发器进行精细操作。...② 采用DIRECT=TRUE导入可以跳过数据库的相关逻辑，直接将数据导入到数据文件中，可以提高导入数据的性能。 ③ 通过指定UNRECOVERABLE选项，可以写少量的日志，而从提高数据加载的性能。
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