---- Hive自身和Spark都提供了对Hive的SQL支持，用SQL的交互方式操作Hive底层的HDFS文件，两种方式在写文件的时候有一些区别： 1....Hive 1.1 without shuffle Hive在通过SQL写文件是通过MapReduce任务完成的，如下面这个例子： hive> insert into table temp.czc_hive_test_write...从执行日志中可以看到整个任务启用了62个mapper和1个reducer，由于最终写数据的过程是在reducer中完成，所以最终写数据的文件数量也应该只有1个。...part-00001-0db5ce49-fb85-4c15-bac8-fa2213a03203-c000 col1_value 2 可以发现即使是同一条语句，spark也会启动两个任务区并行的写文件...(*), game_id from temp.source_table group by game_id") 在将spark.sql.adaptive.enabled属性设置为true后，spark写文件的结果为
* Spark SQL * 将数据写入到MySQL中 * by me: * 我本沉默是关注互联网以及分享IT相关工作经验的博客， * 主要涵盖了操作系统运维、计算机编程、项目开发以及系统架构等经验...schema信息应用到rowRDD上 val personDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema) //创建Properties存储数据库相关属性... val prop = new Properties() prop.put("user", "root") prop.put("password", "root") //将数据追加到数据库... personDataFrame.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://192.168.155.1:3306/test", "test.t_person...-5.1.35-bin.jar \ --driver-class-path /usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/mysql-connector-java-5.1.35
命令：mysql>select id, Sum(score) from result group by id; 多表查询 一、等值查询 现在有两个表： 现在要查询年龄小于20岁学生的不及格成绩
一、问题描述 SparkSQL虽然可以访问MySQL数据，但是对于MySQL的空间字段，SparkSQL并没有提供内置函数去解析 二、问题分析 SparkSQL没有内置函数解析空间类型，需要手动编写...UDF函数实现 SparkSQL网络传输的数据格式是Byte数组，返回的数据格式中没有Geometry类型，需要将Geometry类型转成String类型返回 三、代码实现 1、自定义UDF函数...dbGeometry = wkbReader.read(wkb); dbGeometry.setSRID(srid); return dbGeometry; } 2、SparkSQL...spark.sql("SELECT id, ST_ASTEXT(point), ST_ASTEXT(polygon) FROM t_point_polygon").limit(10).rdd 四、知识拓展 1、MySQL...www.mysqlzh.com/doc/172.html http://dcx.sap.com/1201/zh/dbspatial/pg-api-spatial-st-geometry-type.html 2、MySQL
一、问题描述 SparkSQL虽然可以访问MySQL数据，但是对于MySQL的空间字段，SparkSQL并没有提供内置函数去解析 二、问题分析 SparkSQL没有内置函数解析空间类型，...需要手动编写UDF函数实现 SparkSQL网络传输的数据格式是Byte数组，返回的数据格式中没有Geometry类型，需要将Geometry类型转成String类型返回 三、代码实现 1、自定义...dbGeometry = wkbReader.read(wkb); dbGeometry.setSRID(srid); return dbGeometry; } 2、SparkSQL...spark.sql("SELECT id, ST_ASTEXT(point), ST_ASTEXT(polygon) FROM t_point_polygon").limit(10).rdd 四、知识拓展 1、MySQL...www.mysqlzh.com/doc/172.html http://dcx.sap.com/1201/zh/dbspatial/pg-api-spatial-st-geometry-type.html 2、MySQL
关于 MySQL 写缓存（Change Buffer），我们先来看看 InnoDB 的技术架构图： ?...3、MySQL 数据库正常关闭时。...参数配置 上面就是写缓存（Change Buffer）的相关知识，写缓存（Change Buffer）我们也是可以使用命令参数来控制，MySQL 数据库提供了两个对写缓存（Change Buffer）的参数...这就是写缓存（Change Buffer）的巧妙之处，也是写缓存（Change Buffer）提高 MySQL 的地方。...以下几种情况开启 Change Buffer，会使得 MySQL 数据库明显提升： 1、数据库大部分是非唯一索引 2、业务是写多读少 3、写入数据之后并不会立即读取它 总体来说 InnoDB 的写缓存（
学了一段时间的SparkSQL，相信大家都已经知道了SparkSQL是一个相当强大的存在，它在一个项目的架构中扮演着离线数据处理的"角色"，相较于前面学过的HQL，SparkSQL能明显提高数据的处理效率...---- Spark SQL可以与多种数据源进行交互，如普通文本、json、parquet、csv、MySQL等 下面将从写数据和读数据两个角度来进行演示。...创建一个数据库spark_test，并创建一个表名persons，并且表结构如下所示： ?...再让我们打开数据库看看 ? 发现我们新建的数据库中的数据也添加了进来 说明我们的数据写入成功了，感兴趣的朋友们可以自己试一下哟~ 下面我们再来尝试把数据从我们写入的数据文件中读取出来。...总结 SparkSQL 写数据： DataFrame/DataSet.write.json/csv/jdbc SparkSQL读数据 SparkSession.read.json/csv/text
文章首发于奇安信攻防社区 https://forum.butian.net/share/362 一.日志写马 1.1条件 1.全局变量general_log为ON MySQL的两个全局变量： general_log...查select @@b asedir;——MySQL数据库安装的绝对路径： mysql> select @@b asedir;+--------------------------------+| @@...一般后台查询数据库使用的语句都是用mysql_query()，所以堆叠注入在mysql上不常见。...比如我这里用蚁剑成功了： 直接成功登录数据库的日志写马可以说是方法和堆叠注入的差不多，就是可以用show来看全局变量的值。这里就不赘述了。...一般后台查询数据库使用的语句都是用mysql_query()，所以堆叠注入在mysql上不常见。
scrapyDemo目录下创建ScrapydemoPipeline.py类 别忘了在配置文件中开启管道哦，scrapyDemo目录下的settings.py文件中，找到下ITEM_PIPELINES,修改为 数据库操作...这里面我们用到了数据库的操作DBHelper类，那么我们在scrapyDemo/db目录下创建dbhelper.py 模块，记得再创建一个init.py哦。...这里用到了pymysql和adbapi，adbapi是python的数据库连接池，可以pip安装： 这里面还用到了getprojectsettings方法，意思是从配置文件settings.py里边获取数据库配置信息...，我们在scrapyDemo目录下的settings.py文件最后加入数据库信息 建表语句如下： 大功告成 我们在命令行运行项目 如果没有报错，我们的数据库是不是有数据了呢
SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在Scala中写SQL语句。...支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。 ...= new JavaSparkContext(conf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); /** * 第一种方式读取MySql数据库表，加载为...") val sc = new SparkContext(conf) val sqlContext = new SQLContext(sc) /** * 第一种方式读取Mysql数据库表创建DF *...数据库表创建DF */ val reader = sqlContext.read.format("jdbc") reader.option("url", "jdbc:mysql://192.168.179.4
1，将所有数据保存到一个文件中 .coalesce(1) .write // 设置保存模式，依据实际业务场景选择，此处为覆写...此处设置为1，将所有数据保存到一个文件中 .coalesce(1) .write // 设置保存模式，依据实际业务场景选择，此处为覆写...从RDBMS表中读取数据，需要设置连接数据库相关信息，基本属性选项如下： 演示代码如下： // 连接数据库三要素信息 val url: String = "jdbc:mysql://...：文件格式数据 文本文件text、csv文件和json文件 第二类：列式存储数据 Parquet格式、ORC格式 第三类：数据库表 关系型数据库RDBMS：MySQL、DB2、Oracle和MSSQL...，当数据存在时，覆写以前数据，存储当前最新数据； 第三种：ErrorIfExists 存在及报错； 第四种：Ignore 忽略，数据存在时不做任何操作； 实际项目依据具体业务情况选择保存模式，通常选择
二、基于Spark RDD数据开发的不足 由于MapReduce的shuffle过程需写磁盘，比较影响性能；而Spark利用RDD技术，计算在内存中流式进行。...，如果不写默认为 default // tableName 指 hive 库的数据表名 sqlContext.sql(“select * from db.tableName”) 可左右滑动查看代码 SparkSQL...支持从 Hive 获得数据； 支持文件：JSON，TextFile（CSV），ParquetFile，AvroFile 支持RDBMS数据库：PostgreSQL， MySQL，Oracle 支持...支持 type 为：db、mysql、oracle、postgres、mssql； tablename 为该数据表的抽象 table 名称(视图）； url、driver、user，password 为数据库...基于 SparkSQL Flow 的架构主要侧重批量数据分析，非实时 ETL 方面。 问2：这些应该是源数据库吧，请问目标数据库支持哪些？ 答：目前的实现目标数据基本支持所有的源。
编辑手记：前两天同事讨论到一个问题，当mysql从库磁盘满之后，show status及show slave status会被卡住，但其他select操作不受影响，但如果数据库是主库，磁盘满了之后，只有...2.每十分钟给日志文件写入一条记录，报告磁盘已经写满。 但是对不对？...下面是我对官方文档的测试结果： 1.如果主库上打开binlog，那么当磁盘满之后，每10分钟，数据库会报告一条Disk is full writing '..../mysql-bin.000001' (Errcode: 28). Waiting for someone to free space......上面是对主库所在磁盘写满之后，数据库实例的反应，下面讲讲我们遇到的情况：从库磁盘写满之后，show status及show slave status会被卡住，但其他select操作不受影响。
MySQL数据库与Redis缓存双写一致性 问题 你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？...发生上述情况有一个先天性条件，就是步骤（3）的写数据库操作比步骤（2）的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤（4）先于步骤（5）。...可是，大家想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的，因此步骤（3）耗时比步骤（2）更短，这一情形很难出现。...这种场景的出现，不仅需要缓存失效且读写并发执行，而且还需要读请求查询数据库的执行早于写请求更新数据库，同时读请求的执行完成晚于写请求。...我们知道数据库（以Mysql为例）主从之间的数据同步是通过binlog同步来实现的，因此这里可以考虑订阅binlog（可以使用canal之类的中间件实现），提取出要删除的缓存项，然后作为消息写入消息队列
为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢？...3.3 Sqoop Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。...使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS； 使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表； PS：如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo...使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL； 使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL； 4.4 DataX 同3.5....使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。 使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。 自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。
SparkSQL代码;由于摆脱了对Hive的依赖性,SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。...2、Spark SQL运行架构 类似于关系型数据库,SparkSQL也是语句也是由Projection(a1,a2,a3)、DataSource(tableA)、Filter(condition)组成,...") properties.setProperty("user","root") properties.setProperty("password","1327") //写 //df.write.mode...数据库时，如果我们基于每个RDD，或基于分区建立mysql连接，那么需要经常建立、关闭数据库连接。...所以需要在启动application时，在executor上先建立一个mysql连接池，然后该executor上的所有task都直接使用连接池中的连接访问数据库。
就像是你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？...3.3 Sqoop Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库，Oracle、MySQL、SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。...使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。...Sqoop：同3.3.使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL。...使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。
为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢?...3.3 Sqoop Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。...使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS; 使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表; PS：如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo...使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL; 使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL; 4.4 DataX 同3.5....使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。 使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。 自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。
为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢?...3.3 Sqoop Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库，Oracle、MySQL、SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。...使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS;使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表;如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。...4.2 HDFS API 同3.2. 4.3 Sqoop 同3.3.使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL;使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL。...使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。 使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。 自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。
数据库“断页”是个很有意思的话题，目前任何数据库应该都绕不过去。...我们知道数据库的块大小一般是8k、16k、32k，而操作系统块大小是4k，那么在数据库刷内存中的数据页到磁盘上的时候，就有可能中途遭遇类似操作系统异常断电而导致数据页部分写的情况，进而造成数据块损坏，数据块损坏对于某些数据库是致命的...既然对于断页问题数据库都可能遇到，那么再来看看主流数据库是如何避免发生断页的。...mysql为了解决这个问题，引入了“双写”double write，也就是说在将数据页写入磁盘之前先写入一个共享的空间，然后再写入数据文件中。...这种方式对性能也有一定影响，但是相比mysql的方式我觉得要好一些，mysql相当于任何一个脏页刷盘前都需要写两份，pg只是在数据块第一次发生变更的时候写入xlog中。
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