FunDA(2)- Streaming Data Operation:流式数据操作
在上一集的讨论里我们介绍并实现了强类型返回结果行。使用强类型主要的目的是当我们把后端数据库SQL批次操作搬到内存里转变成数据流式按行操作时能更方便、准确、高效地选定数据字段。在上集讨论示范里我们用集合的foreach方式模拟了一个最简单的数据流,并把从数据库里批次读取的数据集转换成一串连续的数据行来逐行使用。一般来说完整的流式数据处理流程包括了从数据库中读取数据、根据读取的每行数据状态再对后台数据库进行更新,包括:插入新数据、更新、删除等。那么在上篇中实现的流式操作基础上再添加一种指令行类型就可以完善整个数据处理流程了,就像下面这个图示:
Database => Query -> Collection => Streaming -> DataRow => QueryAction(DataRow) -> ActionRow => execAction(ActionRow) -> Database
如果我们还是以Slick为目标FRM,那么这个ActionRow的类型就是Slick的DBIO[T]了:
package com.bayakala.funda.rowtypes
import slick.dbio._
object ActionType {
type FDAAction[T] = DBIO[T]
}
记得有一次在一个Scala讨论区里遇到这样一个问题:如何把a表里的status字段更新成b表的status字段值,转化成SQL语句如下:
update a,b set a.status=b.status where a.id=b.id
那位哥们的问题是如何用Slick来实现对a表的更新,不能用sql"???" interpolation 直接调用SQL语句,可能因为要求compile time语法check保障吧。这个问题用Slick Query还真的不太容易解决(能不能解决就不想费功夫去想了),这是因为FRM的SQL批次处理弱点。如果用FunDA的流式操作思路就会很容易解决了,只要用join Query把b.status读出来再用b.id=a.id逐个更新a.status。刚好,下面我们就示范通过ActionRow来解决这个问题。先用下面这段代码来设置测试数据:
import slick.dbio.DBIO
import slick.driver.H2Driver.api._ import scala.concurrent.duration._
import scala.concurrent.{Await, Future}
import scala.util.{Failure, Success}
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
import slick.jdbc.meta.MTable
object ActionRowTest extends App { class ATable(tag: Tag) extends Table[(Int,String,Int)](tag,"TA") {
def id = column[Int]("id",O.PrimaryKey)
def flds = column[String]("aflds")
def status = column[Int]("status")
def * = (id,flds,status)
}
val tableA = TableQuery[ATable] class BTable(tag: Tag) extends Table[(Int,String,Int)](tag,"TB") {
def id = column[Int]("id",O.PrimaryKey)
def flds = column[String]("bflds")
def status = column[Int]("status")
def * = (id,flds,status)
}
val tableB = TableQuery[BTable] val insertAAction =
tableA ++= Seq (
(,"aaa",),
(,"bbb",),
(,"ccc",),
(,"ddd",),
(,"kkk",)
)
val insertBAction =
tableB ++= Seq (
(,"aaa",),
(,"bbb",),
(,"ccc",),
(,"ddd",),
(,"kkk",)
) val db = Database.forConfig("h2db") def tableExists(tables: Vector[MTable], tblname: String) =
tables.exists {t =>t.name.toString.contains(tblname)} def createSchemaIfNotExists(): Future[Unit] = {
db.run(MTable.getTables).flatMap {
case tables if !tableExists(tables,".TA") && !tableExists(tables,".TB") =>
println("Creating schemas for TA and TB...")
db.run((tableA.schema ++ tableB.schema).create)
case tables if !tableExists(tables,".TA") =>
println("Creating schema for TA ...")
db.run(tableA.schema.create)
case tables if !tableExists(tables,".TB") =>
println("Creating schema for TB ...")
db.run(tableB.schema.create)
case _ =>
println("Schema for TA, TB already created.")
Future.successful()
}
} def insertInitialData(): Future[Unit] = {
val cleanInsert = DBIO.seq(
tableA.delete, tableB.delete,
insertAAction,
insertBAction)
db.run(cleanInsert).andThen {
case Success(_) => println("Data insert completed.")
case Failure(e) => println(s"Data insert failed [${e.getMessage}]")
}
} Await.ready(db.run(sql"DROP TABLE TA; DROP TABLE TB".as[String]),Duration.Inf) val initResult = createSchemaIfNotExists().flatMap {_ => insertInitialData()}
Await.ready(initResult,Duration.Inf) }
用join query先把这两个表相关的字段值搬到内存转成强类型行FDADataRow:
val selectAB = for {
a <- tableA
b <- tableB
if (a.id === b.id)
} yield (a.id,b.id,a.status,b.status) case class ABRow (id: Int, asts: Int, bsts: Int)
def toABRow(raw: (Int,Int,Int,Int)) = ABRow(raw._1,raw._3,raw._4) import com.bayakala.funda.rowtypes.DataRowType val loader = FDADataRow(slick.driver.H2Driver, toABRow _)
loader.getTypedRows(selectAB.result)(db).foreach {dataRow =>
println(s"ID:${dataRow.id} Status A = ${dataRow.asts}, B = ${dataRow.bsts}")
}
初始结果如下:
ID: Status A = , B =
ID: Status A = , B =
ID: Status A = , B =
ID: Status A = , B =
现在我们把每条数据行DataRow转成动作行ActionRow。然后把每条DataRow的asts字段值替换成bsts的字段值:
import com.bayakala.funda.rowtypes.ActionType.FDAAction
def updateAStatus(row: ABRow): FDAAction[Int] = {
tableA.filter{r => r.id === row.id}
.map(_.status)
.update(row.asts)
} loader.getTypedRows(selectAB.result)(db).map(updateAStatus(_)).foreach {
actionRow =>
println(s"${actionRow.toString}")
}
显示结果如下:
slick.driver.JdbcActionComponent$UpdateActionExtensionMethodsImpl$$anon$@492691d7
slick.driver.JdbcActionComponent$UpdateActionExtensionMethodsImpl$$anon$@27216cd
slick.driver.JdbcActionComponent$UpdateActionExtensionMethodsImpl$$anon$@558bdf1f
slick.driver.JdbcActionComponent$UpdateActionExtensionMethodsImpl$$anon$@8576fa0
现在每条DataRow已经被转化成jdbc action类型了。
下一步我们只需要运行这些ActionRow就可以完成任务了:
def execAction(act: FDAAction[Int]) = db.run(act) loader.getTypedRows(selectAB.result)(db)
.map(updateAStatus(_))
.map(execAction(_))
现在再看看数据库中的TA表状态:
loader.getTypedRows(selectAB.result)(db).foreach {dataRow =>
println(s"ID:${dataRow.id} Status A = ${dataRow.asts}, B = ${dataRow.bsts}")
} 结果:
ID: Status A = , B =
ID: Status A = , B =
ID: Status A = , B =
ID: Status A = , B =
我们看到已经正确更新了TA的status字段值。
在这个示范中明显有很多不足之处:如果a.status=b.status应该省略更新步骤。这是因为foreach只能模拟最基本的数据流动。如果我们使用了具备强大功能的Stream工具库如scalaz-stream-fs2,就可以更好控制数据元素的流动。更重要的是scalaz-stream-fs2支持并行运算,那么上面所描述的流程:
Database => Query -> Collection => Streaming -> DataRow => QueryAction(DataRow) -> ActionRow => execAction(ActionRow) -> Database
下面是这次讨论涉及的源代码:
package com.bayakala.funda.rowtypes import scala.concurrent.duration._
import scala.concurrent.Await
import slick.driver.JdbcProfile object DataRowType {
class FDADataRow[SOURCE, TARGET](slickProfile: JdbcProfile,convert: SOURCE => TARGET){
import slickProfile.api._ def getTypedRows(slickAction: DBIO[Iterable[SOURCE]])(slickDB: Database): Iterable[TARGET] =
Await.result(slickDB.run(slickAction), Duration.Inf).map(raw => convert(raw))
} object FDADataRow {
def apply[SOURCE, TARGET](slickProfile: JdbcProfile, converter: SOURCE => TARGET): FDADataRow[SOURCE, TARGET] =
new FDADataRow[SOURCE, TARGET](slickProfile, converter)
} }
package com.bayakala.funda.rowtypes
import slick.dbio._
object ActionType {
type FDAAction[T] = DBIO[T]
}
import slick.dbio.DBIO
import slick.driver.H2Driver.api._ import scala.concurrent.duration._
import scala.concurrent.{Await, Future}
import scala.util.{Failure, Success}
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
import slick.jdbc.meta.MTable
object ActionRowTest extends App { class ATable(tag: Tag) extends Table[(Int,String,Int)](tag,"TA") {
def id = column[Int]("id",O.PrimaryKey)
def flds = column[String]("aflds")
def status = column[Int]("status")
def * = (id,flds,status)
}
val tableA = TableQuery[ATable] class BTable(tag: Tag) extends Table[(Int,String,Int)](tag,"TB") {
def id = column[Int]("id",O.PrimaryKey)
def flds = column[String]("bflds")
def status = column[Int]("status")
def * = (id,flds,status)
}
val tableB = TableQuery[BTable] val insertAAction =
tableA ++= Seq (
(,"aaa",),
(,"bbb",),
(,"ccc",),
(,"ddd",),
(,"kkk",)
)
val insertBAction =
tableB ++= Seq (
(,"aaa",),
(,"bbb",),
(,"ccc",),
(,"ddd",),
(,"kkk",)
) val db = Database.forConfig("h2db") def tableExists(tables: Vector[MTable], tblname: String) =
tables.exists {t =>t.name.toString.contains(tblname)} def createSchemaIfNotExists(): Future[Unit] = {
db.run(MTable.getTables).flatMap {
case tables if !tableExists(tables,".TA") && !tableExists(tables,".TB") =>
println("Creating schemas for TA and TB...")
db.run((tableA.schema ++ tableB.schema).create)
case tables if !tableExists(tables,".TA") =>
println("Creating schema for TA ...")
db.run(tableA.schema.create)
case tables if !tableExists(tables,".TB") =>
println("Creating schema for TB ...")
db.run(tableB.schema.create)
case _ =>
println("Schema for TA, TB already created.")
Future.successful()
}
} def insertInitialData(): Future[Unit] = {
val cleanInsert = DBIO.seq(
tableA.delete, tableB.delete,
insertAAction,
insertBAction)
db.run(cleanInsert).andThen {
case Success(_) => println("Data insert completed.")
case Failure(e) => println(s"Data insert failed [${e.getMessage}]")
}
} Await.ready(db.run(sql"DROP TABLE TA; DROP TABLE TB".as[String]),Duration.Inf) val initResult = createSchemaIfNotExists().flatMap {_ => insertInitialData()}
Await.ready(initResult,Duration.Inf) val selectAB = for {
a <- tableA
b <- tableB
if (a.id === b.id)
} yield (a.id,b.id,a.status,b.status) case class ABRow (id: Int, asts: Int, bsts: Int)
def toABRow(raw: (Int,Int,Int,Int)) = ABRow(raw._1,raw._3,raw._4) import com.bayakala.funda.rowtypes.DataRowType.FDADataRow val loader = FDADataRow(slick.driver.H2Driver, toABRow _)
loader.getTypedRows(selectAB.result)(db).foreach {dataRow =>
println(s"ID:${dataRow.id} Status A = ${dataRow.asts}, B = ${dataRow.bsts}")
} import com.bayakala.funda.rowtypes.ActionType.FDAAction
def updateAStatus(row: ABRow): FDAAction[Int] = {
tableA.filter{r => r.id === row.id}
.map(_.status)
.update(row.bsts)
} loader.getTypedRows(selectAB.result)(db).map(updateAStatus(_)).foreach {
actionRow =>
println(s"${actionRow.toString}")
} def execAction(act: FDAAction[Int]) = db.run(act) loader.getTypedRows(selectAB.result)(db)
.map(updateAStatus(_))
.map(execAction(_)) loader.getTypedRows(selectAB.result)(db).foreach {dataRow =>
println(s"ID:${dataRow.id} Status A = ${dataRow.asts}, B = ${dataRow.bsts}")
} }
FunDA(2)- Streaming Data Operation:流式数据操作的更多相关文章
- Spark Streaming:大规模流式数据处理的新贵(转)
原文链接:Spark Streaming:大规模流式数据处理的新贵 摘要:Spark Streaming是大规模流式数据处理的新贵,将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.本文阐释了Spark Str ...
- Spark Streaming:大规模流式数据处理的新贵
转自:http://www.csdn.net/article/2014-01-28/2818282-Spark-Streaming-big-data 提到Spark Streaming,我们不得不说一 ...
- 翻译-In-Stream Big Data Processing 流式大数据处理
相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yah ...
- 字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化
背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteM ...
- Hadoop_11_HDFS的流式 API 操作
对于MapReduce等框架来说,需要有一套更底层的API来获取某个指定文件中的一部分数据,而不是一整个文件 因此使用流的方式来操作 HDFS上的文件,可以实现读取指定偏移量范围的数据 1.客户端测试 ...
- 流式数据分析模型kafka+storm
http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/07/29/storm-stream-model-analysis-and-discussion.html ...
- Java 8 集合之流式(Streams)操作, Streams API 详解
因为当时公司的业务需要对集合进行各种各样的业务逻辑操作,为了提高性能,就用到了这个东西,因为以往我们以前用集合都是需要去遍历(串行),所以效率和性能都不是特别的好,而Streams就可以使用并行的方式 ...
- Spark之 Spark Streaming流式处理
SparkStreaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理.Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streamin ...
- Mysql中使用JDBC流式查询避免数据量过大导致OOM
一.前言 java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作,通过设置几个参数,就可以避免一次返回数据过大导致 OOM. 二.如何使用 2.1 之前查询 public void selectData ...
随机推荐
- SMBus set up a 2-byte EEPROM address for read/write
Sequencer Engine spec: http://www.analog.com/media/en/technical-documentation/data-sheets/ADM1260.pd ...
- 【转】组件化的Web王国
本文由 埃姆杰 翻译.未经许可,禁止转载!英文出处:Future Insights. 内容提要 使用许多独立组件构建应用程序的想法并不新鲜.Web Component的出现,是重新回顾基于组件的应用程 ...
- 如何查看w3p.exe 和IIS 应用程序池的关系
图形界面方式 命令行方式 如果找不到 appcmd Appcmd.exe exists at the location %systemroot%\system32\inetsrv\. You eith ...
- POJ1149 PIGS [最大流 建图]
PIGS Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 20662 Accepted: 9435 Description ...
- hibernate-mapping-3.0.dtd;hibernate-configuration-3.0.dtd;hibernate.properties所在路径
hibernate-mapping-3.0.dtd 所在路径:hibernate-release-5.2.5.Final\project\hibernate-core\src\main\resourc ...
- 字符型图片验证码识别完整过程及Python实现
字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1 摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越 ...
- H5图片上传插件
基于zepto,支持多文件上传,进度和图片预览,用于手机端. (function ($) { $.extend($, { fileUpload: function (options) { var pa ...
- 基于Adobe Flash平台的3D页游技术剖析
写在前面 从黑暗之光,佛本是道,大战神的有插件3D页游.再到如今的魔龙之戒. 足以证明,3D无插件正在引领页游技术的潮流. 目前,要做到3D引擎,有以下几个选择. 说到这里,我们发现.这些都不重要. ...
- 随笔jade
mixin在刚使用的时候写错,写成了minxin,然后进行命令生成,发现报错 查了蛮久,由于开发工具并没有提示错误,最后找到了这样的错误,记下来,望大家不要重复爬坑
- node之path模块
node之path模块 原文链接 //引用该模块 var path = require("path"); 1.路径解析,得到规范化的路径格式 对window系统,目录分隔为'', ...