1. HBase连接的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,flink

总结下这周帮助客户解决报表生成操作的mysql 驱动的使用上的一些问题,与解决方案.由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后在 生成大量的汇总数据然后写入到数据库.基本流程是 读取->处理->写入. 1 读取操作开始遇到的问题是当sql查询数据量比较大时候基本读不出来.开始以为是server端处理太慢.但是在控制台是可以立即返回数据的.于是在应用 这边抓包,发现也是发送sql后立即有数据返回.但是执行ResultSet的next方法确实阻塞的.查文档翻代码原来mysql驱动默

Apache Flink是一个分布式流式和批量数据处理的开源平台. Flink的核心是一个流式数据流动引擎,它为数据流上面的分布式计算提供数据分发.通讯.容错.Flink包括几个使用 Flink引擎创建应用程序的编程接口: 1. DataStream API  集成在Java和Scala中中的流数据格式: 2.DataSet API 集成在JAVA.Scala.Python中的静态数据: 3. Table API 在JAVA.Scala中使用的类SQL的表达式: Flink 也包含为特定用户场景

前面介绍了批量处理的WorkCount是如何执行的 <从flink-example分析flink组件(1)WordCount batch实战及源码分析> <从flink-example分析flink组件(2)WordCount batch实战及源码分析----flink如何在本地执行的?> 这篇从WordCount的流式处理开始 /** * Implements the "WordCount" program that computes a simple wor

#!/usr/bin/env python #encoding=utf-8 import codecs count =0L #for line in file("./search_click.data.20130501-20130814").readlines(): #for line in file("./search_click.data.20130501-20130814").xreadlines(): for line in codecs.open(&quo

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.客户端测试类代码: package cn.bigdata.hdfs; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Confi

JDK1.5需要添加jar包,1.6以后就不需要了<dependency> <groupId>stax</groupId> <artifactId>stax-api</artifactId> <version>1.0.1</version> </dependency><dependency>    <groupId>javax.xml.bind</groupId>    &l

使用过java读取mysql大数据量的人应该都知道,如果查询时不开游标不设置一次性区大小的话,会一次性的把所有记录都拉取过来再进行后续操作,数据量一大就很容易出现OOM 如果用python去读取mysql也会遇到同样的问题 那么这么在python中来设置使用游标呢 也很简单 这里使用pymysql来举例子 普通创建mysql链接是这样的 import pymysql db = pymysql.connect("localhost","user","pass

什么是流式处理呢? 这个问题其实我们大部分时候是没有考虑过的,大多数,我们是把流式处理和实时计算放在一起来说的.我们先来了解下,什么是数据流. 数据流(事件流) 数据流是无边界数据集的抽象 我们之前接触的数据处理,大多都都是有界的.例如:处理某天的数据.某个季度的数据等 无界意味着数据是无限地.持续增长的 数据流会随着时间的推移,源源不断地加入进来 数据流无处不再 信息卡交易 电商购物 快递 网络交换机的流向数据 设备传感器发出的数据 - 这些数据都是无穷无尽的 每一件事情,都可以看成事件序列

Flink 1.10.0 于近期刚发布,释放了许多令人激动的新特性.尤其是 Flink SQL 模块,发展速度非常快,因此本文特意从实践的角度出发,带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用. 本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana,使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用.本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行,全程只涉及 SQL 纯文本,无需一行 Java/Scala 代码,无需安装 I

随着Flink 1.10的发布,对SQL的支持也非常强大.Flink 还提供了 MySql, Hive,ES, Kafka等连接器Connector,所以使用起来非常方便. 接下来咱们针对构建流式SQL应用文章的梗概如下: 1. 搭建流式SQL应用所需要的环境准备. 2. 构建一个按每小时进行统计购买量的应用. 3. 构建每天以10分钟的粒度进行统计应用. 4. 构建按分类进行排行,取出想要的结果应用. 1. 搭建流式应用所需要的环境准备 Kafka,用于将数据写入到Kafka中,然后Flink

Fs流读取和写入数据 使用文件流来读取大文件不会卡顿 1, 从流中读取数据 var fs = require("fs"); var data = ''; var count = 0; // 创建可读流 var readerStream = fs.createReadStream('t.txt'); // 设置编码为 utf8. readerStream.setEncoding('UTF8'); // 处理流事件 --> data, end, and error readerStr

Spark1.6.2读取SolrCloud 5.5.1 //httpmime-4.4.1.jar // solr-solrj-5.5.1.jar //spark-solr-2.2.2-20161007.041156-1-shaded.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("Test") // 创建 spark context val sc = new SparkContext(sparkConf) val sqlContext

public class LabelJob { public static void main(String[] args) throws Exception { Job job = Job.getInstance(new Configuration()); job.setJarByClass(LabelJob.class); job.setJobName("Hbase.LabelJob"); Configuration conf = job.getConfiguration(); c

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本

这个问题我去网上搜索了一下,发现了很多的解决方案都是增加的nproc数量,即用户最大线程数的数量,但我修改了并没有解决问题,最终是通过修改hadoop集群的最大线程数解决问题的. 并且网络上的回答多数关于增加nproc的答案不完整,我这里顺便记录一下. 用户最大线程数可以通过linux下的命令 ulimit -a 查看,屏幕输出中的max user processes就是用户最大线程数,默认通常为1024. 修改这个参数的地方是在/etc/security/limits.conf以及/etc/s

opencv读取摄像头实时流代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { VideoCapture inputCamera; string videoStreamAddress = "此处填写摄像机的URL"; inputCamera.open(videoStreamAddress); if (

object SaprkReadHbase { var total:Int = 0 def main(args: Array[String]) { val spark = SparkSession .builder() .master("local[2]") .appName("Spark Read Hbase ") .enableHiveSupport() //如果要读取hive的表,就必须使用这个 .getOrCreate() val sc= spark.spa

mapreducer编程模型是一种八股文的代码逻辑,就以用户行为分析求流存率的作为例子 1.map端来说:必须继承hadoop规定好的mapper类:在读取hbase数据时,已经有现成的接口 TableMapper,只需要规定输出的key和value的类型 public class LoseUserMapper extends TableMapper<KeyStatsDimension, Text> { //////////省去代码 在执行map方法前会执行setup方法,在流失率的时候 比如

/* 1. fs.stat 检测是文件还是目录(目录 文件是否存在) 2. fs.mkdir 创建目录 (创建之前先判断是否存在) 3. fs.writeFile 写入文件(文件不存在就创建,但不能创建目录) 4. fs.appendFile 写入追加文件 5. fs.readFile 读取文件 6. fs.readdir 读取目录 7. fs.rename 重命名 8. fs.rmdir 删除目录 9. fs.unlink 删除文件 */ var fs=require('fs'); //fs是

问题: 一次开发过程中同事在 sptring interceptor 中获取 request body 中值,以对数据的校验和预处理等操作 .导致之后spring 在读取request body 值做数据映射时一直报 request body is null .以此在这通过源码回顾了一下 InputStream read 的方法中的基础知 首先来看看inputStream 中 read() 源码 实现以 ByteArrayInputStream 中源码来查看: 1: inputStream re