今天主要来谈谈如何将Spark计算的结果写入到Mysql或者其他的关系型数据库里面.其实方式也很简单,代码如下: package scala import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection} import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object RDDtoMysql { case class Blog(name: String, count: Int) def

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2

1 Spark读HBase Spark读HBase黑名单数据,过滤出当日新增userid,并与mysql黑名单表内userid去重后,写入mysql. def main(args: Array[String]): Unit = { @volatile var broadcastMysqlUserids: Broadcast[Array[String]] = null val today = args(0) val sourceHBaseTable = PropertiesUtil.getProp

mysql版本:5.7 : 数据库:rdshare:表captain_america3_sd用来记录某帧是否被检测.表captain_america3_d用来记录检测到的数据. python模块,包部分内容参考http://www.runoob.com/python/python-modules.html  https://www.cnblogs.com/ningskyer/articles/6025964.html 一.连接数据库 参考: # 将视频插入数据库 def video_insert

#该脚本可以提取沪深两市上市公司股票信息,并按以下信息分类:(1)当天股价创近10个交易日新高的股票:(2)停牌的股票:(3)复牌不超过一个交易日或者新发行的股票 #将分类后的股票及其信息(股价新高.当前状态等)存入mysql数据库 from time import * import pandas as pd import tushare as ts from datetime import date import datetime import MySQLdb import sys reloa

将主机IDS OSSEC日志文件存入MYSQL的方法 http://www.freebuf.com/articles/system/6139.html http://ossec-docs.readthedocs.org/en/latest/manual/output/syslog-output.html https://github.com/magenx/Logstash http://drops.wooyun.org/tips/5300 ----------------------------

目标:将不同格式的JSON文件存入MySQL数据库 涉及的点有: 1. java处理JSON对象,直接见源码. 2. java.sql.SQLException: Incorrect string value: ‘\xF0\x9F\x99\x8F\xE5\x8D…’ for column ‘text’ at row 1报错问题,报错原因:因为我没有对插入文本做任何处理,文本内有不同字节的utf8字符,我的处理方式就是过滤后再插入,因为特殊的字符其实也没什么用. public static Str

传统的使用scrapy爬下来的数据存入mysql,用的是在pipeline里用pymysql存入数据库, 这种方法需要写sql语句,如果item字段数量非常多的 情况下,编写起来会造成很大的麻烦. 我使用的python 库:sqlalchemy来编写,用orm的方式,使代码变得非常简洁,按照数据库 表的字段,编写好自己的类,在settings里面设置好pipeline即可. # -*- coding: utf-8 -*- # author:lihansen from sqlalchemy imp

为了学习机器学习深度学习和文本挖掘方面的知识,需要获取一定的数据,新浪微博的大量数据可以作为此次研究历程的对象 一.环境准备   python 2.7  scrapy框架的部署(可以查看上一篇博客的简要操作,传送门:点击打开链接) mysql的部署(需要的资源百度网盘链接:点击打开链接) heidiSQL数据库可视化   本人的系统环境是 win 64位的 所以以上环境都是需要兼容64位的     二.scrapy组件和数据流介绍 1.Scrapy architecture 组件Scrapy E

1.从 http://www.almhuette-raith.at/apache-log/access.log 下载 1万条日志记录,保存为一个文件,读取文件并解析日志,从日志中提取ip, time_local, http_method, url, http_status, body_bytes_sent , http_referer, ua字段,以制表符分割.在mysql中创建表,将刚才解析后的结果存入mysql表中. 2.在mysql中,使用sql查询出现次数最多的ip,以及该ip的访问次数

在web页面中当使用如下语句: <input type="date" name="startTime"/> 提交到servlet中 在servlet页面中: String startTime = request.getParameter("startTime"); 获取到的是字符串类型的时间日期,如下: 2019-06-30 因此需要将字符串类型的时间日期2019-06-03转换为MySQL可以识别的类型存入,如下: Date sta

package org.langtong.sparkdemo; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; impor

//对传入sp的字符进行统计,三组两个相连字母“ea”"ou""iu"出现的次数,并将统计结果存入ct所指的数组中. #include <stdio.h> #include <string.h> #pragma warning (disable:4996) void fun(char*sp ,int *ct) { , b=, c=; while (*sp != '\0') { if (*sp == 'e')//利用if多重并列判断. { sp

spark load data from mysql code first 本机通过spark-shell.cmd启动一个spark进程 SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Simple Application").master("local[2]").getOrCreate(); Map<String, String> map = new HashMap<>(); map

Spark JDBC方式连接MySQL数据库 一.JDBC connection properties(属性名称和含义) 二.spark jdbc read MySQL 三.jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame 四.jdbc(url: String, table: String, columnName: String, lowerBound: Long, upperBound: Long, numP

将电影数据 data.json 数据通过xlwings库转换成excel表格,存入mysql,mongodb数据库中.python基础语法.xlwings库.mysql库.pymongo库.mongoDB数据库复习

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.

1.c3p0相应的架包导入工程中 将以下四个架包导入工程, 主要有三个架包:c3p0-0.9.5.2.jar c3p0-oracle-thin-extras-0.9.5.2.jar mchange-commons-java-0.9.5.2.jar 记得一定要导入mysql-connector-java-5.1.26-bin.jar架包,这是连接mysql的驱动程序. 2.创建进程池 主要有三个类: C3p0Utils创建连接以及关闭连接:   DBUtils插入更新等执行语句: DBUtil_B

kafka版本:<kafka.version> 0.8.2.1</kafka.version> spark版本 <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId> object DmRealStat { def main(args: Array[String]): Unit = { /** * 1.集成kafka进行数据进行数据读取 * 程序第一次启动从数据库获取偏移量,开始读取 */ val sp

从 MySQL 5.5.3 开始,MySQL 支持一种 utf8mb4 的字符集,这个字符集能够支持 4 字节的 UTF8 编码的字符. utf8mb4 字符集能够完美地向下兼容 utf8 字符串.在数据存储方面,当一个普通中文字符存入数据库时仍然占用 3 个字节,在存入一个 Unified Emoji 表情的时候,它会自动占用 4 个字节.所以在输入输出时都不会存在乱码的问题了.由于 utf8mb4 是 utf8 的超集,从 utf8 升级到 utf8mb4 不会有任何问题,直接升级即可:如果

在spark-default.conf文件中明明配置了mysql的数据源连接 随后启动spark-shell 执行如下测试代码: import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.sql.{SaveMode, DataFrame} import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext val mySQLUrl = "jdbc:mysql://localhost:3