运行，也可使用spark提交命令进行运行，这里展示使用spark-shell运行 需求 1、抽取ds_db库中order_master的增量数据进入Hive的ods库中表order_master。...（分区字段格式为yyyyMMdd） 代码 import org.apache.spark.sql....运行模式为本地模式，使用所有可用的核心； // TODO 设置Spark SQL的存储分配策略为LEGACY模式；设置应用程序的名称为"Input"；用于与Spark进行交互启用对Hive的支持...val spark = SparkSession.builder() .master("local[*]") .config("spark.sql.storeAssignmentPolicy...${hiveTable}" val max_time = spark.sql(maxTimeQuery).collect()(0).get(0).toString
在很多情况下，会需要将批量生成（如按天生成的记录）导入到HIVE中。针对这种应用场景，进行实验。...首先需要进行文件目录的遍历，借助SCALA强大的函数式编程能力，利用ARRAY中的MAP函数进行操作即可。...ProcessCDRFile(sc,_)) } } 那么在函数ProcessCDRFile中，需要指定如何导入HIVE的语句，即可实现对指定类型文件按照建表的方式进行导入到
环境准备 搭建好Hadoop、spark、hive、mysql等组件 mysql基础数据源，hive基本分层 Maven 配置文件 spark提交命令进行运行，这里展示使用spark-shell运行 需求 将以下MySQL表全量抽取到hive表中 order_master, order_detail, coupon_info...运行模式为本地模式，使用所有可用的核心； // TODO 设置Spark SQL的存储分配策略为LEGACY模式；设置应用程序的名称为"Input"；用于与Spark进行交互启用对Hive的支持...val spark = SparkSession.builder() .master("local[*]") .config("spark.sql.storeAssignmentPolicy...创建一个临时视图 mysqlDF.createOrReplaceTempView("df") // TODO 全量数据抽取至hive spark.sql(
Spark SQL 的 Catalyst ，这部分真的很有意思，值得去仔细研究一番，今天先来说说Spark的一些扩展机制吧，上一次写Spark，对其SQL的解析进行了一定的魔改，今天我们按套路来，使用砖厂为我们提供的机制...首先我们先来了解一下 Spark SQL 的整体执行流程，输入的查询先被解析成未关联元数据的逻辑计划，然后根据元数据和解析规则，生成逻辑计划，再经过优化规则，形成优化过的逻辑计划（RBO），将逻辑计划转换成物理计划在经过代价模型...我们今天举三个扩展的例子，来进行说明。 扩展解析器 这个例子，我们扩展解析引擎，我们对输入的SQL，禁止泛查询即不许使用select *来做查询，以下是解析的代。...import org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParserInterface import org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical...包含了一系列特定的Strategies，这些Strategies是继承自QueryPlanner中定义的Strategy，它定义接受一个Logical Plan，生成一系列的Physical Plan 通过
问题描述 自建es,数据迁移到aws上es 问题解决 对每个索引进行同步，写入到aws上es env centos7.x es (slef building) aws es step1: check index...PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.4.2.tar.gz #迁移对...metadata][_type]}" document_id => "%{[@metadata][_id]}" ilm_enabled => false } } 03、根据索引执行迁移数据.../bin/logstash -f 1.conf -w 50 -b 5000 -u 120 step3: validify data# Copy get /login/_count #数据量 get.../login/_search #数据 get /login/_search #范围查询 { "size": 10, "query": { "range": {
通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。...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...JDBC数据源 Spark SQL库的其他功能还包括数据源，如JDBC数据源。 JDBC数据源可用于通过JDBC API读取关系型数据库中的数据。...如上所示，Spark SQL提供了十分友好的SQL接口，可以与来自多种不同数据源的数据进行交互，而且所采用的语法也是团队熟知的SQL查询语法。...参考文献 Spark主站 Spark SQL网站 Spark SQL程序设计指南 用Apache Spark进行大数据处理——第一部分：入门介绍 来源：http://www.infoq.com/cn/articles
以下所涉及的所有脚本我都已经放到了 GitHub 上，点击 这里 查看，距离脚本写完已经有一段时间，懒得对代码结构进行优化了:)。如果对某个脚本有疑问，可以自行单独拿出来，在本地进行测试与验证。...批量修改 Slave hostname 和 hosts 主要是修改两个文件：/etc/hostname 和 /etc/hosts。...hostname 为方便起见，集群中每台机器的 /etc/hostname 都不同，并用 Master，Slave1，Slave2 等进行对 hostname 进行命名，即在每台机器上的 /etc/hostname...同步 hadoop/spark 的配置目录 同步完 Hadoop 和 Spark 完整的目录后，我们还需要对 Hadoop 进行一些配置，比如要进行完全分布式的配置，修改 hdfs-site.xml 等等文件...配置完成后，对这些配置目录也进行同步，比如 Hadoop 下面的 etc ，Spark 与 HBase 下面的 conf 目录。具体配置哪些文件, 修改哪些内容可参看上面的厦门大学安装教程。 #!
批量插入时，xxxMapper.java 中方法的参数都必须是 List ，泛型可以是 bean ，也可以是 Map 。配合使用 mybatis 的 foreach 即可。...示例如下： DemoMapper.java public Integer batchInsertDemo(List list); 1、只批量插入数值 这种写法适合插入数据的项不变，即 sql...item.code},#{item.age},#{item.address}) 2、根据数值变动插入选项 此时需适用 foreach 循环包含整个sql...语句，VALUES 前后括号中的插入项和插入数据使用 trim 标签，再配合使用 if 标签即可。...的大小是1048576(1M)，即第三种方式若数据量超过1M会报如下异常：（可通过调整MySQL安装目录下的my.ini文件中[mysqld]段的＂max_allowed_packet = 1M＂） nested
背景 业务中存在唯一索引，插入的批量数据中可能存在已有数据，此时可用一条sql快速完成，无需写业务判断。...原始sql # 其中stock_id, date为唯一所以 insert into mart_kline(stock_id, red_red_rate, red_green_rate, date) values...update red_red_rate=values(red_red_rate), red_green_rate=values(red_green_rate) python sql_kline...key update red_red_rate=values(red_red_rate), red_green_rate=values(red_green_rate)' cur.executemany(sql_kline
创建数据表CREATE TABLE `course` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) DEFAULT NULL
MySQL数据迁移批量写UUID数据工作记录 背景：最近在迁移表数据，需要向一张业务关联表批量写数据，所以需要批量生成uuid和时间等等数据 软件环境： Mysql5.0+ navicat 注意：遇到一个问题...replace(uuid() , '-' ,'')，通过replace查询uuid，发现全都一样，所以批量写数据时候，不能使用replace，直接使用uuid()这个函数就可以批量生成uuid，然后再更新...not in (select FORM_CATALOG_CODE from t_catalog_division where FORM_CATALOG_CODE = a.CODE) limit 100 批量更新主键
，或者类似DBCC这种非常规的SQL语句，都可以通过这种方式来保存结果集。...通过OPENROWSET连接到本机，运行存储过程，取得结果集 --使用Windows认证 SELECT * INTO #JobInfo_S1 FROM OPENROWSET('sqloledb', 'server...几乎所有SQL语句都可以使用。...'sa'; 'sa_password', 'exec(''DBCC LOG(''''master'''',3)'')') AS a SELECT INTO 该语句不需要我们事先建立目标表，而是直接拷贝数据源或者查询结果数据定义...SERVER中直接循环写入数据----- DECLARE @i INT SET @i = 1 WHILE @i < 30 BEGIN INSERT INTO test ( userid ) VALUES
这篇文章接上一篇spark submit读写hudi,上一篇spark submit写入hudi的数据这里打算通过spark sql来进行查询 这里稍作一些基本配置 1.首先把core-site.xml...执行命令 bin/spark-sql \ --master yarn \ --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false \ --jars /Users...:636) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:260) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan...:38) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeCollectPublic(SparkPlan.scala:331) at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.hiveResultString...:75) at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLDriver.run(SparkSQLDriver.scala:63) at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.processCmd
实战 1.背景 通过 spark sql 读取 kudu 数据，由于 kudu 表 只有 6 个 tablet ，所以 spark 默认只能启动 6 个 task，读取 kudu 数据，通过界面可以看到...kudu 的 scan 维持在 143M/s ，想要增大 spark 读取 kudu 的效率。...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020051118163413.png) 2.修改 通过追踪 kudu-spark.jar 的源码知道 ?...splitSizeBytes sets the target number of bytes per spark task....be split to generate uniform task sizes instead of the default of 1 task per tablet 调参为： val sqlDF = spark.sqlContext.read.options
").show(5) 需要注意的是：默认不支持一条数据记录跨越多行 (如下)，可以通过配置 multiLine 为 true 来进行更改，其默认值为 false。...，它针对大型数据的读写进行了优化，也是大数据中常用的文件格式。...("orc").mode("overwrite").save("/tmp/spark/orc/dept") 六、SQL Databases Spark 同样支持与传统的关系型数据库进行数据读写。...Spark 2.2 引入了一种新的方法，以更自动化的方式控制文件大小，这就是 maxRecordsPerFile 参数，它允许你通过控制写入文件的记录数来控制文件大小。...Spark: The Definitive Guide[M] . 2018-02 https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources.html
1,改动迁移路径 USE master GO ALTER DATABASE 数据库名 –主数据 MODIFY FILE(NAME=’数据库名’, FILENAME=’F:\DataBase\数据库名....mdf’); GO ALTER DATABASE 数据库名 –日志数据 MODIFY FILE(NAME=’数据库名_log’, FILENAME=’F:\DataBase\数据库名_log.ldf...’); GO ALTER DATABASE 数据库名 –文件流数据 MODIFY FILE(NAME=’PlatformFiles’, FILENAME=’F:\OA_PLUS\PlatformFiles...’); GO 2，停止SQL Server实例，你能够在SQL Server Management Studio的配置工具Sql Server Configuration Manager下停止。...3，将那些数据文件或日志文件手工移动到相应的文件夹（也就是上面命令中FILENAME相应的文件夹） 4，重新启动SQL Server实例，验证数据文件迁移是否成功。
前段时间，要讲项目使用的sql server数据迁移到mysql....说一下方法步骤 一、下载SQLyog SQLyog的下载地址（自行搜索） 二、安装完之后打开SQLyog 连接自己的mysql数据库，以及新建要迁移的数据库名 三、开始迁移数据库 1）.点击新建的数据库右键...5）.选择SQL Serve image.png 6）.输入文件名称，点击完成，及会让你输入服务器地址 image.png 7）.输入服务器地址 image.png 8）.选择使用用户名密码验证...image.png 9）.更改自己要迁移的数据库，点击下一步即完成 image.png 10）.测试数据源是否连接成功 image.png 11）.选择自己刚刚新建的dsn文件，并且输入用户名密码...image.png 12）.选择要导入的mysql数据库 image.png 13）.选择自己要导入的表，之后点入下一步即可 image.png 14）.完成迁移 image.png
INSERT INTO `swork_info`.`quality_data_app_base_value` (`gmt_create`, `gmt_modi...
Spark SQL 可以将数据的计算任务通过 SQL 的形式转换成 RDD再提交到集群执行计算，类似于 Hive 通过 SQL 的形式将数据的计算任务转换成 MapReduce，大大简化了编写 Spark...Hive 的继承，Spark SQL 通过内嵌的 Hive 或者连接外部已经部署好的 Hive 案例，实现了对 Hive 语法的继承和操作。...3.2 基本 SQL 运行原理 理解传统关系型数据库中的基本 SQL 运行原理，有助于对 Spark SQL 运行原理更好地进行理解。...Spark SQL 运行流程 下面以 SQL 例子及图解辅助进行说明： 3.3.1....这就使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构信息，从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。
在批量删除文章前，首先得熟悉用数据库增加一篇文章时变动的有哪些表，所以请先看我以前写的一篇文章 PHPCMS数据库入库模块制作教程 先手动在PHPCMS后台添加一篇文章，参数尽可能的详细，附件，推荐位，...相关文章，能加的都加上，然后查看数据库，把表信息复制下来，删除文章后再次复制数据库表信息，用BeyondCompare进行比较，方法跟上面提到的文章相同。...通过比较发现以下几个表有所变动 v9_attachment、v9_attachment_index、v9_hits、v9_log、v9_news、v9_news_data、v9_position_data...有哪些，然后就是了解各个表跟文章id的关系，以下是我的分析 表v9_attachment_index 字段keyid格式 c-6-3、c-7-5，第2个参数6、7为分类id，第3个参数3、5为文章id；通过...keyid可以获取到对应的aid，而这里的aid跟表v9_attachment的aid是一一对应的，所以通过aid可以同时删除表v9_attachment和表v9_attachment_index的内容
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
