由python2.7语言实现的,包也比较旧了. # -*- coding: utf-8 -*- # Version: 1.0.0 # Description: py_Hive2Kafka2kafka # Author: wqbin # Create_date:20191026 import re import sys import os import logging import string import datetime import time import random import su

注意:将mysql的驱动包拷贝到spark/lib下,将hive-site.xml拷贝到项目resources下,远程调试不要使用主机名 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.io.FileNotFoundException im

需求 ​ 已有Kafka服务,通过kafka服务数据(GPS)落地到本地磁盘(以文本文件存储).现要根据echarts实现一个实时车辆的地图. 分析 前端实时展现:使用websocket技术,实现服务器端数据推送到前端展现 通过Java的kafka client端获取数据,并且通过websock推送到前端. websocket 简介 ​ websocket是HTML5开始提供的一种在单位TCP连接上进行全双工通讯的协议.在websocket api中,浏览器和服务器只需要做一次握手的动作,然后浏

基于Web的数据推送技术 对于实时性数据显示要求比较高的系统,比如竞价,股票行情,实时聊天等,我们的解决方案有以下几种.1. HTTP请求发送模式,一般可以基于ajax的请求,比如每3秒一次访问下服务器,实现过程比较简单,只要需求不是太变态,基本上认为这个时间延迟可以接 受的话,那完全没有问题,不过服务端的压力有点大,访问量多的话,那就很容易挂了,这个也是为什么很多聊天室有人数限制的原因了,我怀疑一个聊天室就有一 台服务器撑着. 2.基于socket的推送方式,这个是真正的推送技术,服务器压力相

传统的WEB应用程序通信时的简单时序图: 现在Web App中,大都有Ajax,是这样子: HTML5有一个Server-Sent Events(SSE)功能,允许服务端推送数据到客户端.(通常叫数据推送).基于数据推送是这样的,当数据源有新数据,它马上发送到客户端,不需要等待客户端请求.这些新数据可能是最新闻,最新股票行情,来自朋友的聊天信息,天气预报等. 数据拉与推的功能是一样的,用户拿到新数据.但数据推送有一些优势. 你可能听说过Comet, Ajax推送, 反向Ajax, HTTP流,W

业务场景:后端更新数据推送到客户端(Java部分使用Tomcat服务器). 后端推送数据的解决方案有很多,比如轮询.Comet.WebSocket. 1. 轮询对于后端来说开发成本最低,就是按照传统的方式处理Ajax请求并返回数据,在学校的时候实验室的项目一直都采用轮询,因为它最保险也最容易实现.但轮询带来的通信资源的浪费是无法忽视的,无论数据是否改变,都照常发送请求并响应,而且每次HTTP请求都带有很长的头部信息. 2. Comet的概念是长连接,客户端发送请求后,后端将连接保持下来,直到连接

我们使用ajax与后台服务进行交互,常常是通过触发事件来单次交互,但对于有些web应用来说,需要前台与后台保持长连接,前端不定时地接收后台推送的数据信息, 例如:股票行情分析.聊天室和网页在线游戏等. 怎么做到呢? 最笨的方法: 前端需要隔一段时间向服务器发送一次ajax,请求成本太昂贵呀,就好比,你每次约炮,都得开房,还是租一个便宜点儿房子合算. 所以不能这么做. 1.comet 原理:comet是基于HTTP长连接的服务器推送技术,是一种web应用架构,服务器会主动以异步的方式向客户端程序推

SSE ( Server-sent Events )是 WebSocket 的一种轻量代替方案,使用 HTTP 协议. 严格地说,HTTP 协议是没有办法做服务器推送的,但是当服务器向客户端声明接下来要发送流信息时,客户端就会保持连接打开,SSE 使用的就是这种原理. 一.SSE 能做什么? 理论上, SSE 和 WebSocket 做的是同一件事情.当你需要用新数据局部更新网络应用时,SSE 可以做到不需要用户执行任何操作,便可以完成. 举例我们要做一个统计系统的管理后台,我们想知道统计数据的

前言 本文将使用一个NuGet公开的组件技术来实现数据订阅推送功能,由服务器进行推送数据,客户端订阅指定的数据后,即可以接收服务器推送过来的数据,包含了自动重连功能,使用非常方便 nuget地址:https://www.nuget.org/packages/HslCommunication/            github地址:https://github.com/dathlin/HslCommunication                                 如果喜欢可以s

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI

JavaScript表达行为,CSS表达外观,注意HTML既表达结构(逻辑结构),又表达内容(数据本身)通常需要更新数据时,并不需要更新结构,正是这种不改变组织结构仅改变数据的诉求,推动了数据拉取和数据推送技术的产生. SSE是一种允许服务器端向客户端推送新数据(简称数据推送)的HTML5技术.数据推送有两种替代方案:无更新方案和数据拉取方案. 无更新方案: 加载完毕HTML之后,得到一个HTML页面,之后浏览器会请求图片.CSS文件和JavaScript文件等,他们都是浏览器可以缓存的静态文件

一.数据推送 SSE是一种允许服务端向客户端推送新数据(通常称作数据推送)的HTML5技术.那么,究竟什么是数据推送?它与我们可能用过的其他技术有什么不同呢? 让我先来回答什么不是数据推送.数据推送有两种替代方案:无更新方案和数据拉取方案. 无更新方案是最简单的.这几乎是所有网络内容的运作方式. 替代方案之一:无更新方案 在浏览器中输入一个URL,然后你就会得到一个HTML页面.之后浏览器会请求图片.CSS文件.JavaScript文件等.它们每一个都是浏览器可以缓存的静态文件.如果你正使用的是

javascript表达行为,css表达外观,注意HTML既表达结构(逻辑结构),又表达内容(数据本身)通常需要更新数据时,并不需要更新结构,正是这种不改变组织结构仅改变数据的诉求,推动了数据拉取和数据推送技术的产生. SSE是一种允许服务器端向客户端推送新数据(简称数据推送)的HTML5技术.数据推送有两种替代方案:无更新方案和数据拉取方案. 无更新方案: 加载完毕HTML之后,得到一个HTML页面,之后浏览器会请求图片.CSS文件和JavaScript文件等,他们都是浏览器可以缓存的静态文件

本文主要是我在刚开始学习 SignalR 的技术总结,网上找的学习方法和例子大多只是翻译了官方给的一个例子,并没有给出其他一些经典情况的示例,所以才有了本文总结,我在实现推送简单的数据后,就想到了如何去推送复杂的数据,以及推送一个实时的图表数据,文本为我原创,转载请注明出处:Richard.Hu,先上一堆乱七八糟的说明先: SignalR的官方地址是: https://www.asp.net/signalr 网上给出例子是一个聊天的例子,官网地址是:https://docs.microsoft.

实时数据推送 在Web或移动项目中,服务器向客户端实时推送消息是一种常见的业务需求. 实现方式 Polling:轮询(俗称“拉”),即定期重新请求数据. Long-Polling:长轮询,是 Polling 技术的改进,即在保持住一个请求,在这个请求内不断发送数据. WebSocket Polling:是 Long-Polling 技术的改进,即通过HTTP协议握手建立连接后直接进行双向TCP通讯. 应用场景: 聊天室 股票价格变化.K线图 消息提醒 WebSocket Polling 简单点说

越来越觉得放弃JavaCV FFmpeg native API,直接使用JavaCV二次封装的API开发是很明智的选择,使用JavaCV二次封装的API开发避免了各种内存操作不当引起的crash. 上一次介绍了 JavaCV 采集摄像头及桌面视频数据,这次介绍一下如何采集摄像头和麦克风数据推送到流媒体服务器. 引入依赖 跟上一次一样,这里使用的还是最新的JavaCV库(1.5.5). <properties> <javacpp.version>1.5.5</javacpp.v

Exception: Caused by: org.datanucleus.exceptions.NucleusException: Attempt to invoke the "BoneCP" plugin to create a ConnectionPool gave an error : The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver") was not found in the CLASSPATH

1.拷贝hive-site.xml到spark/conf下,拷贝mysql-connector-java-xxx-bin.jar到hive/lib下 2.开启hive元数据服务:hive  --service metastore 3.开启hadoop服务:sh  $HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh 4.开启spark服务:sh $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh 5.进入spark-shell:spark-shell 6.scala操作hive(

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

假设这里出错的表为test表. 现象 Hive读取正常,不会报错,Spark读取就会出现: org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://testcluster/user/hive/warehouse/.... 在hive中执行desc formatted test;然后找到hdfs存储路径.然后hdfs dfs -ls <your table path>会发现,报错的路径确实