导入依赖 org.apache.spark spark-sql...执行Jar 使用IDEA可以直接在控制台查看查询的数据,我们也可以将Java打包成Jar,通过spark-submit执行 这里要带上驱动路径,不然会报错找不到MySQL的驱动 ..../spark-submit --class 'package.SparkMySQL' --jar /mysql-connection.jar /SparkMySQL.jar 2>&1 写入MySQL 和读取数据库有很大的不同...,写入数据需要创建DataFrame,也就是createDataFrame方法, 其参数有多种形式JavaRDD,List rows,RDD<?...mode方法指的是操作方式,append会在现在的数据基础上拼接,overwrite则会覆盖,并改变表的结构。
:https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105769886 SparkJDBCExample.scala package com.xtd.spark.imooc...import org.apache.spark.sql.SparkSession object SparkJDBCExample { def main(args: Array[String]...:mysql://127.0.0.1:3306") .option("dbtable", "test.xy") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver....option("password", "123456") .load() // 打印表schema jdbcDF.printSchema() // 打印表所有数据...MySQL表 ?
/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- pip install MySQL-python import MySQLdb, os try: conn = MySQLdb.connect...(host='172.17.42.1', user='数据库访问用户', passwd='数据库访问密码', db='数据库名', port=3306) cur = conn.cursor() cur.execute...('SELECT `id`, `name`, `path`, FROM `doc_file`') # 获取全部记录 results=cur.fetchall() for r in results:...exist: ', id, name, path, flashpath cur.close() conn.close() except MySQLdb.Error,e: print "Mysql...本文地址:https://www.open-open.com/code/view/1457829300325 Python MySQL 6 个评论 ossaa 1年前 Nice post.
使用Python获取Mysql数据 #!.../usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- pip install MySQL-python import MySQLdb, os try: conn = MySQLdb.connect...(host='172.17.42.1', user='数据库访问用户', passwd='数据库访问密码', db='数据库名', port=3306) cur = conn.cursor() cur.execute...('SELECT `id`, `name`, `path`, FROM `doc_file`') # 获取全部记录 results=cur.fetchall() for r in results:...exist: ', id, name, path, flashpath cur.close() conn.close() except MySQLdb.Error,e: print "Mysql
阅读spark机器学习这本书来学习在spark上做机器学习 注意:数据集是电影评分等数据,下载链接:http://files.grouplens.org/datasets/movielens...3、启动python,分析数据 启动 /home/hadoop/spark/bin/pyspark 4、读数据 from pyspark import SparkContext user_data =...解析电影分类数据的特征 读数据和查看数据 读数据 movie_data = sc.textFile("u.item") 查看数据 #第一行 print movie_data.first() 1|Toy...读数据、数据量 >>> #评级数据 ......user_ratings_byuser = user_ratings_grouped.map(lambda (k,v):(k,int(len(v)))) user_ratings_byuser.take(5) #这里在spark2.1
这样再增加需要同步的表,就只需要指定业务字段,而不需要关心数据读取的实现。考虑到以下几个方面,决定用Spark重新实现这个工具: 1. 执行效率:Spark支持并发处理数据,可以提升任务执行速度。...可扩展性:Spark SQL可以在数据导出的同时完成一些简单ETL的工作,同时也可以支持多数据源的关联处理。 3....基于游标查询的思路实现了Spark版本数据离线导出方案(后续称作方案3),核心逻辑如下:首先通过加载配置的方式获取数据库表的信息,然后遍历所有满足正则表达式的库表,用游标查询的方式导出数据表中的完整数据...执行,若不指定,则Spark会读取数据表中的所有数据,在内存中做过滤和排序。...总结 对于离线导出mysql数据表写入分布式存储这个场景,本文提供了一种实现方式:首先分批查出表的所有主键,按配置的批量大小划分区间;然后区间转化为SQL的分区条件传入Spark JDBC接口,构建Spark
取当前时间: mysql> select now(); 前一小时的时间: mysql> select date_sub(now(), interval 1 hour); 后一小时的时间:...mysql> select date_add(now(), interval 1 hour); 前三十分钟的时间: mysql> select date_add(now(),interval -30
$conn){ echo "数据库连接失败"; exit; } mysqli_select_db($conn,$db); $sql="SELECT...echo ""; } echo ""; echo ""; mysqli_free_result($result); //获取数据总条数...mysqli_close($conn); $total_sql="SELECT COUNT(*)FROM page";获取数据,然后是 $total_result=mysqli_fetch_array...echo "{$row['ID']}"; echo "{$row['NAME']}"; echo ""; }意思是获取到数据以后...,就形成关联数组,也就是idNAME为下标啦,赋值给$row一个一个来形成数据排列下来。
使用Spark Streaming对接kafka之后进行计算 在mysql中创建一个数据库rng_comment 在数据库rng_comment创建vip_rank表,字段为数据的所有字段 在数据库...mysql数据库中的vip_rank表中 查询出评论赞的个数在10个以上的数据,并写入到mysql数据库中的like_status表中 分别计算出2018/10/20 ,2018/10/21...mysql数据库中的like_status表中 ---- object test03_calculate { /* 将数据从kafka集群中读取,并将数据做进一步的处理过后,写入到mysql...for (row <- line){ // 获取到行数据组成的array数组 val str: Array[String] = row.value().split...2的数据,再按照空格进行切分,获取到年月日即可 val kafkaWordOne: DStream[(String, Int)] = kafkaDatas.map(z=>z.value().split
$conn){ echo "数据库连接失败"; exit; } mysqli_select_db($conn,$db); $sql="SELECT
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢,这个是为什么呢, count(*)的实现方式 我们要明确不同的存储引擎,他的实现方式不一样 MyiSAM...引擎就麻烦了,他的执行count(*)的时候,是一行行的累加计数 当然我们要知道此事的说的是没有带条件的count(*),如果加了where条件的话,MyiSAM返回也不能返回的很快 由于我们现在如果使用mysql...(*)请求来说,innoDB只好把数据一行行的读出判断,可见的行才能后用于累加, 当然mysql也是对count(*)是有进行优化的,我们知道我们的索引是一棵树,而主键索引叶子节点是数据,而普通索引叶子节点是主键索引...,所以主键索引比普通索引的树大些,因此mysql优化器会拿到索引树小的,进行遍历计算,在保证逻辑正确的前提下,尽量减少扫描的数据量,是数据库优化的通用手段之一 此时你可能还依稀记得下面命令可以获取行的数量...比如有个页面要显示近期操作的100条记录和总操作数,这页面的逻辑就是到redis获取总数,再到数据库获取100条记录,如下两种会发生数据不一致的情况 查询到100结果里面有最新插入的数据,而redis
在项目中,遇到一个场景是,需要从Hive数据仓库中拉取数据,进行过滤、裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL。 对于这样一个极其普通的离线计算场景,有多种技术选型可以实现。...也无需实现MySQL客户端。 我抽象了一下需求,做了如下一个demo。 涉及的数据源有两个:Hive&MySQL;计算引擎:spark&spark-sql。...我们的demo中分为两个步骤: 1)从Hive中读取数据,交给spark计算,最终输出到MySQL; 2)从MySQL中读取数据,交给spark计算,最终再输出到MySQL另一张表。...); } /* * 使用spark-sql从hive中读取数据, 然后写入mysql对应表...然后将数据以SaveMode.Append的方式,写入了mysql中的accounts表。 SaveMode.Append方式,数据会追加,而不会覆盖。
前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值。...最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,...上的hosts配置了所有hbase的节点ip,问题解决 Spark访问Mysql 同访问Hbase类似,我们也需要有一个可序列化的类来建立Mysql连接,这里我们利用了Mysql的C3P0连接池 MySQL...如果我们更新Mysql中带索引的字段时,会导致更新速度较慢,这种情况应想办法避免,如果不可避免,那就硬上吧(T^T) 部署 提供一下Spark连接Mysql和Hbase所需要的jar包的maven配置:...->mysql(scala)实时数据处理示例 Spark Streaming 中使用c3p0连接池操作mysql数据库
背景 目前 spark 对 MySQL 的操作只有 Append,Overwrite,ErrorIfExists,Ignore几种表级别的模式,有时我们需要对表进行行级别的操作,比如update。...} else { org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.caseInsensitiveResolution }...logWarning("Transaction succeeded, but closing failed", e) } } } } 大体思想就是在迭代该分区数据进行插入之前就先根据数据的...schema设置好了插入模板setters,迭代的时候只需将此模板应用到每一行数据上就行了,避免了每一行都需要去判断数据类型。...; 即占位符多了一倍,在update模式下进行写入的时候需要向PreparedStatement多喂一遍数据。
前言 在很多应用场景下,我们需要从数据库表中随机获取一条或者多条记录。这里主要介绍对比两个方法。
.’,”),unix_timestamp(current_timestamp(3))*1000 效果如下图所示 数据库中存储时间到毫秒/微秒,需要将字段类型设置为datetime,长度设置为6(如果可是化工具显示不了
spark数据保存到mysql 通过Azkaban提交集群任务 toMysql.job #toMysql.job type = command command = bash sparkToMysql.sh...jar到位置 /root/job/toMysql.jar toMysql.job 和 sparkToMysql.sh压缩上传Azkaban定时执行 AccessLogSpark // 获取sparksession...._ // 读取数据 val data = spark.sparkContext.textFile("hdfs://master/data/clickLog/20190211/xxxx_click_log_access...(sql) // 把结果保存在mysql表中 // 创建Properties对象,配置连接mysql的用户名和密码 val prop = new Properties() prop.setProperty...(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://url:3306/sqoop_data", "iptop", prop) // 停止 spark.stop() 生成jar toMysql.jar
为何要单独一个博文来记录读取数据呢?我觉得读数据很重要,涉及到不同格式的数据,各式各样的情况,故而记之。...注意:以python语言为工具 读csv格式的 本数据有3列 # -*- coding:utf-8 -*- from pyspark import SparkContext sc = SparkContext...("local[2]", "First Spark App") # we take the raw data in CSV format and convert it into a set of records
之前做的性能监控 获取后台数据大概有100ms的延迟。 故而想用从redis获取数据替换现有的mysql获取数据方式,看是否能有提升。...因为数据是每分钟采集一次,故redis也是每分钟读取一份最新的数据。 页面展示无论怎样都最大会有1分钟数据延迟,所以改造不会影响展示。 改造拓扑,从左到右: ?...以网卡io接口改造为例: 1.因采集是每分钟写入一次数据库,故redis每分钟读取一次数据库最新信息,读取脚本如下: #!...,转为从redis获取: #!...12:09 AM # web: https://www.bthlt.com import redis # 导入redis模块,通过python操作redis 也可以直接在redis主机的服务端操作缓存数据库
Spark读取文本文件--textFile() def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions...读取单个文件 val rdd = sc.textFile("File1") 读取多个文件 val rdd = sc.textFile("File1,File2") 读取一个文件夹,目标文件夹为code,也就是说spark...读取数据库HBase的数据 由于 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat 类的实现,Spark 可以通过Hadoop 输入格式访问 HBase...Result 类包含多种根据列获取值的方法,在其 API 文档(https://hbase....conf = HBaseConfiguration.create() conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "tablename") //确定要扫描HBase数据库的哪张表
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