通过本实战，你将学到： 如何使用 Blink Planner 一个简单的 SqlSubmit 是如何实现的 如何用 DDL 创建一个 Kafka 源表和 MySQL 结果表 运行一个从 Kafka 读取数据...，计算 PVUV，并写入 MySQL 的作业 设置调优参数，观察对作业的影响 SqlSubmit 的实现 笔者一开始是想用 SQL Client 来贯穿整个演示环节，但可惜 1.9 版本 SQL CLI...使用 DDL 连接 MySQL 结果表 连接 MySQL 可以使用 Flink 提供的 JDBC connector。...MySQL 数据库：用来作为结果表。...Flink 本地集群安装 下载 Flink 1.9.0 安装包并解压：https://www.apache.org/dist/flink/flink-1.9.0/flink-1.9.0-bin-scala
今日分享：Python 快速读取 Excel 内容写入 Mysql 数据库 前置准备： 四个文件分别如下： 1. testdata.xls文件 2....数据库配置信息 3. mysql数据库操作 4. excel读取 testdata.xls文件内容如下 configs.py文件内容 # 数据库配置信息 PageCount=10 dbhost="...excel表数据,并执行sql import xlrd from mysqldb import execute_sql file = xlrd.open_workbook("testdata.xls"...) table1 = file.sheet_by_name("数据表") sql = "insert into testdata values " for row in range(table1.nrows...Mysql。
._ /* 分析需求可知，三个需求最终结果，需要使用事实表数据和维度表数据关联，所以先数据拉宽，再指标计算 TODO： 按照数据仓库分层理论管理数据和开发指标 - 第一层（...DW层 将加载业务数据（电影评分数据）和维度数据（电影基本信息数据）进行Join关联，拉宽操作 - 第三层（最上层）：DA层/APP层 依据需求开发程序，计算指标，进行存储到MySQL....master(master) .config("spark.sql.shuffle.partitions", "2") .getOrCreate() } /** * 读取...加载驱动类 Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver") // 声明变量 var conn: Connection = null var...创建连接 conn = DriverManager.getConnection( "jdbc:mysql://120.26.162.238:33306/?
Cloudurable提供Kafka培训，Kafka咨询，Kafka支持并帮助在AWS中设置Kafka群集。 卡夫卡日志压缩 日志压缩至少保留每个主题部分的每个记录key的最新值。...一个关于数据流的 重要用例是记录数据表的键控变化，可变数据的更改或内存中微服务中对象的更改。 日志压缩是一种粒度保留机制，可保留每个key的最新更新。...压缩不会阻塞读取操作，并且可以进行限制以避免影响生产者和消费者的I / O。 卡夫卡日志压缩过程 卡夫卡日志压缩清洗 如果一个卡夫卡消费者一直跟踪日志头部，它会看到每个写入的记录。...卡夫卡日志清洁员 回想一下，每个卡夫卡主题有一个日志。一个日志被分解成小分区，小分区被分割成包含有键和值的记录的段。 卡夫卡日志清洁员实现日志压缩。该日志清洁员有一个后台压缩线程池。...Cloudurable提供Kafka培训，Kafka咨询，Kafka支持并帮助在AWS中设置Kafka群集。
读取和写入是一个恒定时间O（1）（知道记录ID），与磁盘上其他结构的O（log N）操作相比是一个巨大的优势，因为每次磁盘搜索都很昂贵。 读取和写入不会影响另一个。...卡夫卡遵循愚蠢的经纪人和聪明的消费者的原则。 这意味着Kafka不会跟踪消费者读取的记录并删除它们，而是将它们存储一定的时间（例如一天）或直到满足某个大小阈值。...在任何时候，一个代理“拥有”一个分区，并且是应用程序从该分区写入/读取的节点。这称为分区领导者。它将收到的数据复制到N个其他经纪人，称为追随者。它们也存储数据，并准备好在领导节点死亡时被选为领导者。...它针对读取进行了高度优化，但写入速度较慢。它最常用于存储元数据和处理群集的机制（心跳，分发更新/配置等）。 它允许服务的客户（Kafka经纪人）订阅并在发生变更后发送给他们。...流 在Kafka中，流处理器是从输入主题获取连续数据流，对此输入执行一些处理并生成数据流以输出主题（或外部服务，数据库，垃圾箱，无论何处......）的任何内容。
1、Kafka概览 Apache下的项目Kafka(卡夫卡)是一个分布式流处理平台，它的流行是因为卡夫卡系统的设计和操作简单，能充分利用磁盘的顺序读写特性。...例如kafka在线日志收集系统可作为flume的实时消息sink端，再通过kafka的消费者将消息实时写入hbase数据库中。...consumer能消费消息 kafka server ：也叫作broker, 已部署kafka的服务器, 以broker.id来区分不同的服务器 topic：主题, 主题中的每条消息包括key-value...1.2 卡夫卡的副本机制简介 由于Producer和Consumer都只会与Leader角色的分区副本相连，所以kafka需要以集群的组织形式提供主题下的消息高可用。...Kafka动态维护了一个同步状态的副本的集合（a set of In-Sync Replicas），简称ISR，在这个集合中的节点都是和leader保持高度一致的，任何一条消息只有被这个集合中的每个节点读取并追加到日志中
这些批次的数据可以从生产者到文件系统（Kafka主题日志）到消费者端到端地看到。批处理允许更高效的数据压缩并减少I / O延迟。...Kafka写入不可变的提交日志到磁盘顺序，从而避免随机磁盘访问和慢磁盘寻找。Kafka通过分片提供了横向扩展。它将一个主题日志分成数百个（可能是数千个）分区到数千个服务器。...Kafka还通过Kafka的合流模式注册表支持Avro模式。Avro和架构注册表允许客户以多种编程语言制作和读取复杂的记录，并允许记录的演变。Kafka是真正的多面手。...写入Kafka主题的记录会持久保存到磁盘并复制到其他服务器以实现容错。由于现代硬盘速度很快，而且相当大，所以这种硬盘非常适合，非常有用。...现代磁盘驱动器在以大批量流式写入时具有非常高的吞吐量。此外，Kafka客户和消费者可以控制读取位置（偏移量），这允许在重要错误（即修复错误和重放）时重播日志等用例。
：第一个是源连接器，从输入文件读取行并生成每个Kafka主题，第二个是宿连接器它从Kafka主题读取消息，并将其作为输出文件中的一行生成。...一旦连接卡夫卡过程已经开始，源连接器应该开始读取行test.txt，并将其生产的话题connect-test，和水槽连接器应该开始从主题读取消息connect-test ，并将其写入文件test.sink.txt...API Kafka包括四个核心apis： 生产者API允许应用程序发送数据流的卡夫卡集群中的主题。 消费者 API允许应用程序从卡夫卡集群中的主题读取数据流。...当代理加入时，它会在代理节点注册表目录下注册自己，并写入有关其主机名和端口的信息。代理还在代理主题注册表中注册现有主题及其逻辑分区的列表。在代理上创建新主题时，会动态地注册新主题。...将从源群集中的主题读取数据，并将其写入目标群集中具有相同名称的主题。事实上，镜子制造商只是一个卡夫卡消费者和制造商钩在一起。
因为这个主题只有一个分区，只有一行。 “leader”是负责给定分区的所有读取和写入的节点。每个节点将成为随机选择的分区部分的引导者。...message 1 my test message 2 ^C 步骤7：使用Kafka Connect导入/导出数据 从控制台编写数据并将其写回控制台是一个方便的开始的地方，但您可能希望使用其他来源的数据或将数据从卡夫卡导出到其他系统...：第一个是源连接器，用于从输入文件读取行，并生成每个到Kafka主题，第二个是接收器连接器它从Kafka主题读取消息，并将其作为输出文件中的一行生成。...一旦Kafka Connect进程开始，源连接器应该开始读取线路test.txt并将其生成到主题connect-test，并且接头连接器应该开始从主题读取消息connect-test 并将其写入文件test.sink.txt...Kafka Streams将客户端的编写简单性和部署标准Java和Scala应用程序与Kafka服务器端集群技术的优势相结合，使这些应用程序具有高度可扩展性，可扩展性，容错性，分布式等特点。
它可以用于读取 jemalloc 输出的堆转储，提供GCS文件接收器的内存不足问题时，该工具非常有用，我们将在下面进行。...Scala ADT。 Flink 不支持序列化使用密封特性和一些对象实现的 Scala ADT，通常表示类似枚举的数据结构。但是，它确实支持Scala 枚举，因此您可以使用它们。...UI时很确定管道的顺利阶段并完成了它们。 即使您的应用程序代码经过高度优化，可能无法以您希望的速度快速写入接收器。...接收器支持许多连接，或者即使它也可能会导致过多的如果在接收器的情况下，扩大接收器的资源（，可能向接收器的更多节点或向卡夫卡添加主题添加其他示例），请考虑减少接收器的并行度或传输不在表上，请考虑减少设备的并行度或传输出的数量连接...增加了某些事件的计算使用内存，并最终计算了 Kubernetes 运行时违反其限制的数量。 jemalloc配置定期将写入写入文件系统，我们可以使用分析。
从上图可以很清楚地看到，行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存储下都被分开保存了。所以它们就有了如下这些优缺点对比： 1>在数据写入上的对比 1）行存储的写入是一次完成。...2）列存储在写入效率、保证数据完整性上都不如行存储，它的优势是在读取过程，不会产生冗余数据，这对数据完整性要求不高的大数据处理领域，比如互联网，犹为重要。...4.jdbc读取 实现步骤： 1）将mysql 的驱动jar上传到spark的jars目录下 2）重启spark服务 3）进入spark客户端 4）执行代码，比如在...Mysql数据库下，有一个test库，在test库下有一张表为tabx 执行代码： import org.apache.spark.sql.SQLContext scala> val sqc =...prop.put("password","root") scala>val tabx=sqc.read.jdbc("jdbc:mysql://hadoop01:3306/test","tabx",prop
从上图可以很清楚地看到，行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存储下都被分开保存了。所以它们就有了如下这些优缺点对比： 1>在数据写入上的对比 1）行存储的写入是一次完成。...2．优缺点 显而易见，两种存储格式都有各自的优缺点： 1）行存储的写入是一次性完成，消耗的时间比列存储少，并且能够保证数据的完整性，缺点是数据读取过程中会产生冗余数据，如果只有少量数据，此影响可以忽略;...2）列存储在写入效率、保证数据完整性上都不如行存储，它的优势是在读取过程，不会产生冗余数据，这对数据完整性要求不高的大数据处理领域，比如互联网，犹为重要。...4.jdbc读取 实现步骤： 1）将mysql 的驱动jar上传到spark的jars目录下 2）重启spark服务 3）进入spark客户端 4）执行代码，比如在Mysql数据库下，有一个test库，...scala>val tabx=sqc.read.jdbc("jdbc:mysql://hadoop01:3306/test","tabx",prop)scala> tabx.show+---+----+
目录 主题及指标开发 一、主题开发业务流程 二、离线模块初始化 1、创建包结构 2、创建时间处理工具 3、定义主题宽表及指标结果表的表名 4、物流字典码表数据类型定义枚举类...5、封装公共接口 主题及指标开发 一、主题开发业务流程 二、离线模块初始化 1、创建包结构 本次项目采用scala编程语言，因此创建scala目录 包名 说明...每个主题都需要拉宽操作将拉宽后的数据存储到kudu表中，同时指标计算的数据最终也需要落地到kudu表，因此提前将各个主题相关表名定义出来 实现步骤： 在公共模块的scala目录下的common程序包下创建...kudu数据库，将数据进行拉宽或者将计算好的指标最终需要写入到kudu表中，因此根据以上流程抽象出来公共接口 实现步骤： 在offline目录下创建OfflineApp单例对象 定义数据的读取方法...{col, date_format} /** * 根据不同的主题开发定义抽象方法 * 1）数据读取 * 2）数据处理 * 3）数据保存 */ trait OfflineApp { /**
表的输出，是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口，可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。...具体实现，输出表最直接的方法，就是通过 Table.insertInto() 方法将一个 Table 写入注册过的 TableSink 中。 ? 一、输入到文件 ?...tableEnv.connect(new Kafka() .version("0.11") // 设置kafka的版本 .topic("FlinkSqlTest") // 设置要连接的主题...对于 jdbc 的创建表操作，天生就适合直接写 DDL 来实现，所以我们的代码可以这样写： import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment...上述讲解了一些关于Flink SQL 输出的内容如我们常用的（kafka、MySQL、文件、DataStream）还有常用的hive的没有写出来，因为hive跟MySQL有点区别后续会单独出一片文章给大家讲解
模块更改 作为引入新的存储和 I/O 抽象并使核心读取器逻辑与 Hadoop 无关的一部分，此版本重构了 Hudi 模块以清楚地反映分层。...引入抽象 HoodieIOFactory 是为了提供 API 来为 I/O 创建读取器和写入器，而无需依赖 Hadoop 类。...这使得HFile读取器和写入器通过遵循此规范实现在任何语言中成为可能，例如，C++或Rust。...这些旨在包含有关如何在 StreamSync 的下一轮同步中从源使用数据并写入（例如，并行性）的详细信息。这允许用户控制源读取和数据写入目标 Hudi 表的行为和性能。...此配置可用于 kafka 主题更改等场景，在这些场景中，我们希望在切换主题后从最新或最早的偏移量开始引入（在这种情况下，我们希望忽略先前提交的检查点，并依赖其他配置来选择起始偏移量）。
文件类数据读取与保存 1.1 Text文件 1）数据读取：textFile(String) scala> val hdfsFile = sc.textFile("hdfs://hadoop102:9000.../examples/src/main/resources/people.json / 3）读取文件 scala> val json = sc.textFile("/people.json") json:...[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[18] at sequenceFile at :24 5）打印读取后的Sequence文件 scala> seq.collect... 5.1.27 (2）Mysql读取 object Spark_MySQL { def main(...def main(args: Array[String]) { //获取Spark配置信息并创建与spark的连接 val sparkConf = new SparkConf().setMaster
定义主程序入口，并连接jdbc 根据流程图，我们需要先读取MySQL中的数据，所以我们先连接JDBC。这里为了后续对MySQL元数据信息的一个封装，还定义了一个方法进行数据的封装。...数据表的表名 var properties:Properties = new Properties //连接mysql val mysqlConn: DataFrame = spark.read.jdbc...MySQL四级标签 通过读取MySQL中的四级标签，我们可以为读取hbase数据做准备(因为四级标签的属性中含有hbase的一系列元数据信息)。...根据mysql数据中的四级标签， 读取hbase数据 // 若使用hbase 客户端读取效率较慢，将hbase作为【数据源】，读取效率较快 val hbaseDatas: DataFrame...数据表的表名 var properties:Properties = new Properties //连接mysql val mysqlConn: DataFrame = spark.read.jdbc
(如：主题被删除，或偏移量超出范围。)这可能是一个错误的警报。当它不像你预期的那样工作时，你可以禁用它。如果由于数据丢失而不能从提供的偏移量中读取任何数据，批处理查询总是会失败。...解析数据 对于Kafka发送过来的是JSON格式的数据，我们可以使用functions里面的from_json()函数解析，并选择我们所需要的列，并做相对的transformation处理。...例如，对于 “parquet” 格式选项，请参阅 DataFrameWriter.parquet() Yes 支持对 partitioned tables （分区表）的写入。...从 Spark 2.1 开始，这只适用于 Scala 和 Java 。...open 可以使用 version 和 partition 来选择是否需要写入行的顺序。因此，它可以返回 true （继续写入）或 false （ 不需要写入 ）。
数据库表、Zookeeper或HBase等 演示：将偏移量保存到MySQL表中 表的设计： groupId、topic、partition、offset...演示案例：将前面词频统计结果输出到MySQL表【db_spark.tb_word_count】中。...{DataFrame, SparkSession} /** * 使用Structured Streaming从TCP Socket实时读取数据，进行词频统计，将结果存储到MySQL数据库表中 */...{ForeachWriter, Row} /** * 创建类继承ForeachWriter，将数据写入到MySQL表中，泛型为：Row，针对DataFrame操作，每条数据类型就是Row */ class...MySQL表中 override def process(row: Row): Unit = { // step4.
从那一刻起，卡夫卡就成了我口袋里的重要工具。你会问，我为什么选择它?...表的内容 步骤1:生成项目 步骤2:发布/读取来自Kafka主题的消息 步骤3:通过应用程序配置Kafka。...步骤2:发布/读取来自Kafka主题的消息 现在，你可以看到它是什么样的。让我们继续讨论来自Kafka主题的发布/阅读消息。...步骤4:创建一个生产者 创建生产者将把我们的消息写入主题。...第五步:创造一个消费者 Consumer是负责根据您自己的业务逻辑的需要读取消息并对其进行处理的服务。
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