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。
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
(其他扩展) make && make install 重启php-fpm 程序 $server_name = "xxxxxxxx"; # 你的Sql Server 服务器IP $database_name...= "apk"; $username = "test"; $password = "123456"; $conn = odbc_connect("Driver={SQL Server};Server=...$conn) { die("连接失败: " . odbc_errormsg()); } ini_set('odbc.defaultlrl', 2000000); # 设置读取列长度 $sql...= "select * from info_Catalog"; $result = odbc_exec($conn, $sql); while ($row = odbc_fetch_array($result...)) { echo ""; print_r($row); die; } 注意事项 如果你的读取的列字段是文本类型的，有可能超过默认读取长度，php会自动按配置最大长度给你截取了
读取 post请求提交的数据： string value = context.Request.Form["key"] 读取 get请求提交的数据： string value = context.Request.Params...["key"] 读取用户上传的文件： HttpPostedFile file = context.Request.Files["key"] HttpPostedFile.ContentLength：获取上传文件的大小...获取上传文件的类型（由客户端指定） HttpPostedFile.FileName：获取上传文件的文件名（由客户端指定） HttpPostedFile.InputStream：获取一个 Stream对象，读取上传文件的内容
demo1：使用Scala读取HDFS的数据： /** * * Spark读取来自HDFS的数据 */ def readDataFromHDFS(): Unit ={...demo2：使用Scala 在客户端造数据，测试Spark Sql： ?...Spark SQL 映射实体类的方式读取HDFS方式和字段，注意在Scala的Objcet最上面有个case 类定义，一定要放在 这里，不然会出问题： ?...demo3：使用Scala 远程读取HDFS文件，并映射成Spark表，以Spark Sql方式，读取top10： ?...查询 val it = sqlContext.sql("SELECT rowkey,title,dtime FROM monitor limit 10 ") // val it = sqlContext.sql
METHOD select_campaigns_by_sql.
基本思路： ①读sql文件，整理出sql语句； ②执行sql语句。...简单代码如下： # db_cursor→由db_cursor()创建，sql_file→sql文件 def read_SQL(self, db_cursor, sql_file): # 打开文件...fp fp = open(sql_file, encoding='utf8') # 读文件 file = fp.readlines() #sql语句集合（如数据很多，也可以用边提取sql边执行） sqls...= '' #提取sql过程（根据具体的sql文件写规则，这里是phpMyAdmin导出的sql文件） for i in file: i = i.strip() if i and i[0]!..."): print(sql) self.db_execute(db_cursor, sql) # 关闭fp fp.close() 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
小小明：「凹凸数据」专栏作者，Pandas数据处理高手，致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。...之前有群友反应同事给了他一个几百MB的sql脚本，导入数据库再从数据库读取数据有点慢，想了解下有没有可以直接读取sql脚本到pandas的方法。...我简单研究了一下sql脚本的导出格式，并根据格式写出了以下sql脚本的读取方法。 注意：该读取方法只针对SQLyog导出的mysql脚本测试，其他数据库可能代码需要根据实际情况微调。...：sql脚本的位置 quotechar：脚本中字符串是单引号还是双引号，默认使用单引号解析 返回： 一个字典，键是表名，值是该表对应的数据所组成的datafream对象 下面我测试读取下面这个sql脚本...可以看到能顺利的直接从sql脚本中读取数据生成datafream。 当然上面写的方法是一次性读取整个sql脚本的所有表，结果为一个字典（键为表名，值为datafream）。
SQL API 读取Kafka数据实时写入Iceberg表从Kafka中实时读取数据写入到Iceberg表中，操作步骤如下：一、首先需要创建对应的Iceberg表StreamExecutionEnvironment...hadoop_iceberg.iceberg_db.flink_iceberg_tbl3(id int,name string,age int,loc string) partitioned by (loc)");二、编写代码读取...Kafka数据实时写入Icebergpublic class ReadKafkaToIceberg { public static void main(String[] args) throws...table.dynamic-table-options.enabled Configuration configuration = tblEnv.getConfig().getConfiguration(); // 支持SQL...，数据写入成功。
准备工作 开发环境： Web环境：ASP.NET(C#)、SQL Server 开发工具：Visual Studio、SQL Server Management Studio 测试环境：Windows...这里的SqlCon为上面创建的SQL数据库连接对象。...(); //关闭数据库： SqlCon.Close(); 注意：SqlCon为前面创建的SQL数据库连接对象。...); //创建数据库数据读取对象，并绑定查询到的数据： SqlDataReader SqlData = SqlCmd.ExecuteReader(); //判断是否查询到有数据： if(!...); 注意： 1、SqlCon为上面创建的SQl数据库连接对象； 2、编写SQL语句时特别要注意单引号与双引号，注意逗号，注意空格，如果网站报错的话，很可能是SQL语句编写错误了，这时可将SqlStr打印出来检查
本系列文章为大家提供常用小工具的Demo 侧重点并非代码如何实现，因为大家都能写 目的是为大家节省开发时间，力求“拿来直接就能用” 用最快的时间完成开发任务 从Excel读取数据动态生成...SQL 01 | 效果演示 excel数据： 执行Demo之后： 生成脚本文件 同时控制台输出 02 | 拿来吧你 源码分为三部分： 自定义配置 excel文件解析 输出脚本文件...详细说明我已在注释中说明，以下为源码： /** * Demo拿来直接用：从Excel读取数据动态生成SQL * * 关于“Demo拿来直接用” * 本系列文章为大家提供常用小工具的...INSERT INTO " + tableName + "(" + columns + ") \t" + "VALUES("); /** * 循环每列数据
大量文件需要写入数据库，时间跨度比较大，部分字段略作修改了 怎么对比各个文件的表头和sql字段是否一致 肯定不能一个一个打开去看，太麻烦了，而且上百个上千个文件呢 下面就是今天的小技巧，遍历访问文件
MATLAB 鉴于气象圈中使用matlab的比较多，先说一下使用matlab如何读取 grib2 格式数据。...演示使用 MATLAB 版本为 2016a 开始读取数据之前，首先要执行以下语句： setup_nctoolbox(); 加载成功后即可进行数据读取 filename = 'E:\MATLAB\data...演示使用 NCL 6.3.0 NCL读取grib2格式数据同样非常方便。...读取数据之前，也需要确定变量名，使用 print(f) 可以查看变量名及其维度等信息，然后就可以读取数据并绘图了。...pygrib 除了可以读取grib格式数据之外，还可以在 grib1 和 grib2 之间互相转换。 总结 读取数据的方式多种多样，只要能实现要求即可。
Sql server数据库的方式应有异曲同工之妙，所以准备着手那这块做个application。....jpg nodes表数据： 231218081716326.jpg edges表数据： 231218150938378.jpg 3.利用prefuse.data.io.sql包中的类编写程序代码...；从edges表中读取边的信息；并通过语句 LabelRenderer label = new LabelRenderer("name")读取nodes表中那么的属性赋给每一个节点；根据表nodes中的...3.代码运行的结果展示如下： 241003409968110.jpg 通过以上几步，完成了prefuse与数据库sql server2005的连接，并读取图形所需点和边的信息进行图形化的展示。...所以只要掌握了prefuse连接数据库的思想，连接其他数据库产品也是同样的道理，prefuse还支持jdbc/odbc数据库的连接。
问题描述： 使用Connection、Statement/PreparedStatement、ResultSet来取数据库信息： ............当执行到String str2 = rs.getString(field2);时抛出异常：java.sql.SQLException: 流已被关闭 检查程序代码，缺未发现有什么异常的地方，那么到底是什么原因造成的呢...就是说ResultSet只能向前移动(rs.next())，而且只能按所取的记录的列的顺序来读取，所以这里： String str1 = rs.getString(field1); String str2...= rs.getString(field2); 如果所取的记录里字段field2在field1之前，而读取的时候读field2在读field1之后，那么就会抛出上述异常！！...解决方法非常简单：要么修改select语句使得field2在field1之前，要么修改读取语句的顺序！
很期待用纯sql的形式来处理流式数据，flink 1.10推出了生产可用的 Hive 集成，拥有了更强的流式 SQL 处理能力。这次我们就来尝试一下啦~~ ?...【本文大纲】1、环境准备2、SQL Client与hive集成配置3、用SQL Client读取kafka数据 1、环境准备 相关软件版本：linux版本：centos 6.5Java版本：jdk1.8Hive...3、用SQL Client读取kafka数据 3.1 启动sql client sql-client.sh embedded -d conf/sql-client-hive.yaml ?...此时在hive中也能看到用flink sql client 新创建的表啦： ? 3.3 写数据 此时，用kafka生产端写入几条数据，可以从flink端查到了： ? ?...这样以来，就可以通过SQL Client这种纯SQL的方式来操作实时数据了 SQL Client 未来可期呀~~
/marketplace/resolution/v1/services">103 '; --(2)创建测数据...) VALUES ( @xml -- XMLDetail - xml ) SELECT * FROM @table --(3)读取...XML字段的数据 ; WITH XMLNAMESPACES('http://www.ebay.com/marketplace/resolution/v1/services' AS xs) SELECT
方法读取传入的sql文件即可。...python 直接读取 sql 文件，达到使用 read_sql 可执行的目的 # sql文件夹路径 sql_path = 'sql文件夹路径' + '\' # sql文件名， .sql后缀的 sql_file...pymysql con = pymysql.connect(host = "机器", user = "用户名", password = '密码', db = "数据库名...读取MySQL数据 import pandas as pd import pymysql con = pymysql.connect(host = "localhost", user...* from score;" df = pd.read_sql(sql, con) con.close() 以上就是从python读取sql的实例方法的详细内容，更多关于如何从python读取sql的资料请关注
[num,txt,raw] = xlsread(filename) [num,txt,raw] = xlsread(filename) filename: 要读取得Excel文件路径 [单引号括起来的带路径的文件名...] num: 函数直接读取filename所指文件的sheet1中的数据区域存储到双精度矩阵num中；其中数据区域的选取规则是[对表格前几个含有非数值的行（列）直接忽略，不算入数据区域；另外如果在数据区域中含有非数值的单元...，将其处理为nan] txt: cell类型的数组，如果第一行有文本信息，将其存储在这个当中 raw: cell类型的数组，sheet1中所有未处理的原始数据 2.2....源码 Excel数据如下图所示： 其中从B2到L3003的区域都是需要获取的数据，获取完了之后，需要对所有的力矩（Mx,My,Mz）进行加和操作 ? 获取后工作空间的变量： ?...%% 获取xls数据 clear all clc %% Wx15 filename = 'VT0_To_90_Wx15_AOA4_12_Betax_LRVTWB.xls'; % 该文件就在同一目录下
Python的数据分析，大部分的教程都是想讲numpy，再讲Dataframe，再讲读取文件。但我看书的时候，前面二章看的实在头晕，所以，我们还是通过读取文件来开始我们的Python数据分析吧。...读取CSV 读取csv通过read_csv读取 import pandas as pd zhuanti = pd.read_csv(open('C:/Users/luopan/Desktop/xiaozhu.csv...读取Excel 利用read_excel读取excel文件 import pandas as pd test = pd.read_excel('C:/Users/luopan/Desktop/test.xlsx...读取MySQL import pandas as pd import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd...='123456', db='test', port=3306, charset='utf8') jianshu = pd.read_sql('select * from jianshu1',conn)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
