这个问题就很诡异了。。数据源连接也没错啊,毕竟在hive的metastore也是用的这个啊。。最终只能在启动spark-shell的时候同时引入jar包了= =
JDBCUtil类 public class JDBCUtil { //读取和处理资源文件中的信息 static Properties pros=null; static {//加载JDBCUtil类的时候调用 pros=new Properties(); //输入流读取资源文件 try { pros.load(Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResourceAsStream("db.properties"))
1、filter val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5)) val mappedRDD = rdd.map(2*_) mappedRDD.collect val filteredRDD = mappedRdd.filter(_>4) filteredRDD.collect
代码示例 package com.simple.util.config.database; import java.sql.Connection; import java.sql.DatabaseMetaData; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Properties; /** * @
然而并没有什么乱用,发现一个问题,就是说,在RDD取值与写入HBASE的时候,引入外部变量无法序列化。。。。。。网上很多说法是说extends Serializable ,可是尝试无效。Count()是可以获取到,但是如果我要在configuration中set列,然后进行查询就会报错了。暂时各种办法尝试无果,还在想办法,也不明原因。
最后无奈。。就用原来的方法 创建软连接,加载数据,发现可以。。这我就不明白了。。。
4 代码生成器搭建环境 4.1 思路分析 工具的执行逻辑如下图所示: 如上分析,得知完成代码生成器需要以下几个操作: 用户填写的数据库信息,工程搭建信息需要构造到实体类对象中方便操作 数据库表
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上50倍以上,基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上,可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.sql.{SaveMode, DataFrame} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import main.asiainfo.coc.tools.Configure import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.sql.DriverManager import java.sql.Connection
本周主要介绍JDBC中的两个文本大对象CLOB和BLOB,并根据前面在JDBC中编程的分析,封装了一个连接数据库和关闭流操作的工具类JDBCUtil。最后涉及了一点数据库与程序设计对象之间的对应关系ORM。
基于上述的需求分析,使用ES搜索引擎能够完全满足相关的搜索需求,基于此在处理整体搜索后台服务上,主要考虑下面几个问题:
本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍,并结合云HBase常见的导入场景,给出建议的迁移工具和参考资料。
Spark简介 Spark是整个BDAS的核心组件,是一个大数据分布式编程框架,不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型,还提供更为丰富的算子,如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。 Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API。其底层采用Scala这种函数式语言书写而成,并且所提供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想,提供与Scala类似的编程接口 Sparkon Yarn
Spark是整个BDAS的核心组件,是一个大数据分布式编程框架,不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型,还提供更为丰富的算子,如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
ODS层在湖仓一体架构中主要是存储原始数据,这里主要是读取Kafka “KAFKA-DB-BUSSINESS-DATA”topic中的数据实现如下两个方面功能:
<bean id="dataSourceLocal" name="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"> <property name="driverClass" value="${jdbc.driverClassName}"/> <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.url}"/
1、将db2数据库驱动db2java.jar、db2jcc.jar放入jmeter的lib/下,同时也要放入本地jdk目录下例如:C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_751\jre\lib\ext
本文讲解了如何使用 JDBC 连接 MySQL 数据库,并给出了样例代码。JDBC 是 Java 语言访问关系型数据库的一种标准 API,它提供了一组用于在 Java 程序中与数据库进行交互的接口和类
JDBC(Java Database Connectivity)是一种用于执行SQL语句的Java API。通过这个API,可以直接连接并执行SQL脚本,与数据库进行交互。
在上一章节中,我们虽然认识了 JDBC 的基本概念,以及完整的执行入门示例。但是对于程序中的每个操作还是比较陌生的,所以在后续的篇章中,我再将其拆分,逐步进行讲解。
数据库是现代应用程序的核心组成部分之一。无论是 Web 应用、移动应用还是桌面应用,几乎都需要与数据库交互以存储和检索数据。Java 提供了一种强大的方式来实现与数据库的交互,即 JDBC(Java 数据库连接)。本文将深入探讨 JDBC 的各个方面,从基本概念到实际编程示例,以帮助您理解和使用 JDBC。
上面的示例中,我们写死了 mysql 的 jdbc 驱动,但是有些时候可能是不固定的,也就可能是动态的。这时候,我们可以使用反射机制来创建驱动。
发起 jdbc 请求前,需要有 JDBC 连接配置,即先连上数据库,才能查询数据库
说明:此Driver的默认端口是3306。如果没有在连接字符串中特别指出就是连接Mysql的3306端口。
由上图可知,默认情况下H2数据库的TCP服务端口为9092,客户端的端口为8082,PG服务的端口为5435。
文章目录 JDBC 简介 JDBC 架构 JDBC 常用API JDBC 使用步骤 JDBC 连接数据库 准备测试数据 连接数据库 JDBC 插入数据 JDBC 更新数据 JDBC 查询数据 JDBC 条件(ID)查询数据 JDBC 删除数据 JDBC 工具类 JDBC 简介 JDBC(Java DataBase Connectivity,java数据库连接)是一种用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准,据此可
我们安装好数据库之后,我们的应用程序也是不能直接使用数据库的,必须要通过相应的数据库驱动程序,通过驱动程序去和数据库打交道。其实也就是数据库厂商的JDBC接口实现,即对Connection等接口的实现类的jar文件
现在 主流的数据库连接池有:Proxool、C3P0、DBCP、tomcat-jdbc、Druid。其中tomcat-jdbc是tomcat服务器比较可靠的 数据库连接池。 Tomcat 在 7.0 以前的版本都是使用commons-dbcp做为连接池的实现,但是DBCP存在一些问题: DBCP 是单线程的,为了保证线程安全会锁整个连接池 DBCP 性能不佳 DBCP 太复杂,超过60个类,发展滞后。 因此,通常J2EE中还会使用其它的高性能连接池,如C3P0,还有阿里系
applicationContext.xml加载jdbc.properties配置文件获得连接信息
个人博客:https://suveng.github.io/blog/
jdbc.properties: jdbc.driverClassName=net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver jdbc.url=jdbc:jtds:sqlserver://localhost:1433;databaseName=test2 jdbc.username=sa jdbc.password=12345678 application.xml: c3p0配置部分 <bean id="dataSource" clas
前几日领导说需要连接友商的Oracle,然后读取友商的数据展示到页面来。工作还是需要做的嘛,虽然比较机械些,但是工作量还是有的(此处划水摸鱼了呢?)。为了演示连接成功和可以读取数据,我在本地搭建了一个Oracle,然后作为测试来模拟读取,后续只需要替换下连接器的连接即可。然后,在启动SpringBoot项目时,有一个很显眼的WARN红色字体在控制台打印出来了。作为一个患有强迫症的开发者来说,此处绝对不能有~
jdbc.properties: jdbc.driverClassName=net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver jdbc.url=jdbc:jtds:sqlserver://localhost:1433;databaseName=test2 jdbc.username=sa jdbc.password=12345678 application.xml: c3p0配置部分 <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" destroy-method="close"> <property name="driverClass" value="${jdbc.driverClassName}" /> <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.url}" /> <property name="user" value="${jdbc.username}" /> <property name="password" value="${jdbc.password}" /> <property name="initialPoolSize" value="5"></property> <property name="maxPoolSize" value="80"></property> <property name="minPoolSize" value="1"></property> <property name="maxIdleTime" value="60" /> <property name="maxStatements" value="6000"></property> <property name="acquireIncrement" value="5"></property> <property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" /> </bean>
JDBC是一种用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用Java语言编写的类和接口组成。
JDBC是J2EE的标准规范之一,J2EE就是为了规范JAVA解决企业级应用开发制定的一系列规范,JDBC也不例外。
java.sql.Driver 接口是所有 JDBC 驱动程序需要实现的接口。这个接口是提供给数据库厂商使用的,不同数据库 厂商提供不同的实现。 在程序中不需要直接去访问实现了 Driver 接口的类,而是由驱动程序管理器类(java.sql.DriverManager)去调用 这些Driver实现。
JDBC(Java DataBase Connectivity, Java数据库连接) ,是一种用于执行SQL语句的Java API,为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用Java语言编写的类和接口组成。
H2 是一个用 Java 开发的嵌入式数据库,它本身只是一个类库,即只有一个 jar 文件,可以直接嵌入到应用项目中。H2 主要有如下三个用途:
JDBC(Java DataBase Connectivity,java数据库连接)是一种用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准,据此可以构建更高级的工具和接口,使数据库开发人员能够编写数据库应用程序,同时,JDBC也是个商标名。
数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接,而不是再重新建立一个;释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技术能明显提高对数据库操作的性能。
前面说了搭建MyBatis环境,本文是对MyBatis使用时的核心配置文件的一些说明
H2是一个采用java语言编写的嵌入式数据库引擎,只是一个类库(即只有一个 jar 文件),可以直接嵌入到应用项目中,不受平台的限制
关于JDBC技术我相信很多小伙伴多少都会有些了解了,所以我在这里就简单的对它进行概述一下。
TIPS •本文理论支持IntelliJ IDEA家族所有IDE(例如Data Grip等)、所有版本•理论支持所有基于JDBC的各种GUI工具!
压测除了全链路压测外,有时候也需要对指定服务进行性能测试,这里以jmeter工具对数据库进行压测说明。
转自阿里Druid官方,欢迎大家使用Druid,常见问题在这里解答,希望对大家有所帮助。
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