package SparkDemo import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object DStreamToMySQL { //定义更新函数 def updateFunc(newValues : Seq[Int],stat

saltstack使用教程: 1.安装: 需要epel的yum源,没有的话把下面的复制并新建个文件 /etc/yum.repos.d/epel.repo 粘贴即可: [epel] name=Extra Packages for Enterprise Linux 6 - $basearch #baseurl=http://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/$basearch mirrorlist=https://mirrors.fedoraproject.

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业务场景: 现在项目中需要通过对spark对原始数据进行计算,然后将计算结果写入到mysql中,但是在写入的时候有个限制: 1.mysql中的目标表事先已经存在,并且当中存在主键,自增长的键id 2.在进行将dataFrame写入表的时候,id字段不允许手动写入,因为其实自增长的 要求: 1.写入数据库的时候,需要指定字段写入,也就是说,只指定部分字段写入 2.在写入数据库的时候,对于操作主键相同的记录要实现更新操作,非插入操作 分析: spark本身提供了对dataframe的写入数据库的操作

写入MySQL报错超出 max_allowed_packet 的问题. MySQL会根据配置文件会限制server接受的数据包的大小.如果写入大数据时,因为默认的配置太小,插入和更新操作会因为 max_allowed_packet 参数限制,而导致失败. 查看当前配置: mysql> show variables like 'max_allowed_packet';+--------------------+---------+| Variable_name      | Value   |+-

数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spark中,数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>RACK_LOACL>ANY即最好是运行在节点内存中的数据,次要是同一个NODE,再次是同机架,最后是任意位置.        PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的

MySql的默认配置不适用于使用大量资源,因为其通用性很高. 不要期望改变配置文件会带来巨大的性能提升.提升大小取决于工作负载,通常可以通过选择适当的配置参数得到两到三倍的性能提升.在这时候,性能提升就是增量的.为了更大得提升,通常要检查服务器架构,查询及应用程序的架构. 6.1配置基础知识 1 首先要知道MySQL从什么地方获取配置信息.(可以用启动脚本 --defaults-file=配置文件位置) 2 配置文件被分成了若干部分,每部分第一行都是 [程序名] mysql程序会读取和程序名同名

方式一 通过JDBCOutputFormat 在flink中没有现成的用来写入MySQL的sink,但是flink提供了一个类,JDBCOutputFormat,通过这个类,如果你提供了jdbc的driver,则可以当做sink使用. JDBCOutputFormat其实是flink的batch api,但也可以用来作为stream的api使用,社区也推荐通过这种方式来进行. JDBCOutputFormat用起来很简单,只需要一个prepared statement,driver和databa

项目地址 BookSpider 介绍 本篇涉及的内容主要是获取分类下的所有图书数据,并写入MySQL 准备 Python3.6.Scrapy.Twisted.MySQLdb等 演示 代码 一.创建项目 scrapy startproject BookSpider #创建项目 scrapy genspider douban book.douban.com #创建豆瓣爬虫 二.创建测试类(main.py) from scrapy.cmdline import execute execute(['sc

最近flink已经变得比较流行了,所以大家要了解flink并且使用flink.现在最流行的实时计算应该就是flink了,它具有了流计算和批处理功能.它可以处理有界数据和无界数据,也就是可以处理永远生产的数据.具体的细节我们不讨论,我们直接搭建一个flink功能.总体的思路是source -> transform -> sink,即从source获取相应的数据来源,然后进行数据转换,将数据从比较乱的格式,转换成我们需要的格式,转换处理后,然后进行sink功能,也就是将数据写入到相应的db里边或文

将pandas的DataFrame数据写入MySQL数据库 + sqlalchemy import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine ##将数据写入mysql的数据库,但需要先通过sqlalchemy.create_engine建立连接,且字符编码设置为utf8,否则有些latin字符不能处理 yconnect = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@localhost:330

上周六在深圳分享了<Flink SQL 1.9.0 技术内幕和最佳实践>,会后许多小伙伴对最后演示环节的 Demo 代码非常感兴趣,迫不及待地想尝试下,所以写了这篇文章分享下这份代码.希望对于 Flink SQL 的初学者能有所帮助.完整分享可以观看 Meetup 视频回顾 :https://developer.aliyun.com/live/1416 演示代码已经开源到了 GitHub 上:https://github.com/wuchong/flink-sql-submit 这份代码主要由

最近一个项目,需要操作近70亿数据进行统计分析.如果存入MySQL,很难读取如此大的数据,即使使用搜索引擎,也是非常慢.经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析. 为了后期方便开发人员开发,决定写了几个工具类,屏蔽对MySQL及Hive的操作代码,只需要关心业务代码的编写. 工具类如下: 一. Spark操作MySQL 1. 根据sql语句获取Spark DataFrame: /** * 从MySql数据库中获取DateFrame * * @param sp

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

我想要在MySQL服务器上创建一个新的用户帐号,并且赋予他适当的权限和资源限制.如何通过命令行的方式来创建并且设置一个MySQL用户呢? 要访问一个MySQL服务器,你需要使用一个用户帐号登录其中方可进行.每个MySQL用户帐号都有许多与之相关连的属性,例如用户名.密码以及权限和资源限制."权限"定义了特定用户能够在MySQL服务器中做什么,而"资源限制"为用户设置了一系列服务器资源的使用许可.创建或更新一个用户涉及到了对用户帐号所有属性的管理. 下面展示了如何在L

1,php和MySQL建立连接关系 2,打开 3,接受页面数据,PHP录入到指定的表中 1.2两步可直接使用一个数据库链接文件即可:conn.php <?phpmysql_connect("localhost","root","");//连接MySQLmysql_select_db("hello");//选择数据库?> 当然,前提是已经安装WEB服务器.PHP和MySQL,并且建立MySQL表"webjx

最近要获取服务器各种参数,包括cpu.内存.磁盘.型号等信息.试用了Hyperic HQ.Nagios和Snmp,它们功能都挺强大的,但是于需求不是太符,亦或者太heavy. 于是乎想到用python执行shell获取这些信息,python执行shell脚本有以下三种方法: 1. os.system() os.system('ls')#返回结果0或者1,不能得到命令的输出 2. os.popen() output = os.popen('ls') print output.read()#打印出的

Spark将DataFrame进行一些列处理后,需要将之写入mysql,下面是实现过程 1.mysql的信息 mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. //配置文件示例: [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.properties #mysql数据库配置 mysql.driver=com.mysql.jdbc.Driver mysql.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database1?useSSL=

前言: 这是一篇来自整理EVERNOTE的笔记所产生的小博客,实现功能主要为用广度优先算法爬取小故事网,爬满100个链接并写入mysql,虽然CS作为双学位已经修习了三年多了,但不仅理论知识一般,动手能力也很差,在学习的空余时间前前后后DEBUG了很多次,下面给出源代码及所遇到的BUG. 本博客参照代码及PROJECT来源:http://078886.cn 源代码: 1 import requests as rq 2 import re 3 import codecs 4 import queu

这篇文章主要介绍了php从memcache读取数据再批量写入mysql的方法,可利用memcache缓解服务器读写压力,并实现数据库数据的写入操作,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下. 用 Memcache 可以缓解 php和数据库压力下面代码是解决高负载下数据库写入瓶颈问题,遇到最实用的:写入ip pv uv的时候,用户达到每分钟几万访问量,要记录这些数据,实时写入数据库必定奔溃. 用以下技术就能解决,还有如用户注册,同一时间断内,大量用户注册,可以缓存后一次性写入到数据库,代码如下  

navicat软件设置连接mysql数据库 适用范围及演示使用工具 适用范围:mysql全部系列(含Linux和Windows系统下的mysql) 演示使用工具:Navicat 8.0 MySQL 演示系统:Windows2003系统 navicat连接mysql数据库设置方法/步骤 第1步:下载并安装navicat软件,本安装成功到自己电脑中,安装成功后打开開始菜单组中的navicat菜单下的"Navicat for MySQL"并单击打开. 第2步:单击navicat软件左上角中的