package com.jxd import org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkConfimport java.sql.Connectionimport java.sql.DriverManagerobject hello { def main(args: Array[String]): Unit = { var conf = new SparkConf().setAppName("Hello World"

1.新建一个项目 2.新建一些文件夹方便管理 3.新建一个项目叫message  4.连接数据库 python web开发Django连接mysql 5.在数据库里自动生成django的表  6.运行debug发现运行成功

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

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

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=

https://cloud.tencent.com/developer/article/1004820 Spark 踩坑记:数据库(Hbase+Mysql) 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值. 最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己

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

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

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

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品.MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件. MySQL是一种关系数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性. MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问

一.构建MySQL服务器 目标: 本案例要求熟悉MySQL官方安装包的使用,快速构建一台数据库服务器: 安装MySQL-server.MySQl-client软件包 修改数据库用户root的密码 确认MySQL服务程序运行.root可控 方案: 本课程将使用64位的RHEL 7操作系统,MySQL数据库的版本是5.7.17. 访问http://dev.mysql.com/downloads/mysql/,找到MySQL Community Server下载页面,平台选择“Red Hat Ente

任务1:记住如何存储到Mysql.mongoDB数据库 ''' 存储到Mysql ''' import pymysql.cursors class QuotePipeline(object): def __init__(self): self.connect = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='', database='quotes', charset='utf8', ) self.cursor = self.c

MySQL读写分离是在主从复制的基础上进一步通过在master上执行写操作,在slave上执行读操作来实现的.通过主从复制,master上的数据改动能够同步到slave上,从而保持了数据的一致性.实现数据的读写分离能带来的好处有: 增加物理服务器,提升机器处理能力,也就是拿硬件换性能. 主从只负责各自的读和写,极大程度缓解X锁和S锁争用. slave可以配置myIasm引擎,提升查询性能以及节约系统开销. master直接写是并发的,slave通过主库发送来的binlog恢复数据是异步. sla

mysql主从复制相信已经用得很多了,但是由于工作原因一直没怎么用过.趁着这段时间相对空闲,也就自己实现一遍.尽管互联网上已有大把类似的文章,但是自身实现的仍然值得记录. 环境: 主服务器:centos 6.0 mysql 5.1.67-log IP:192.168.0.107从服务器:centos 6.0 mysql 5.1.67-log IP:192.168.0.109主服务器test数据库 CREATE TABLE `menber` ( `name` ) DEFAULT NULL defa

1.下载mysql的rpm包,创建一个文件夹例如software来放置下面文件 可以通过wget下载具体的地址 (1)MySQL-server-5.6.10-1.rhel5.x86_64.rpm:MySQL服务器: (2)MySQL-client-5.6.10-1.rhel5.x86_64.rpm:MySQL客户端: (3)MySQL-devel-5.6.10-1.rhel5.x86_64.rpm:Mysql开发依赖包. 2.安装MySQL Server的rpm包 rpm -ivh MySQL-

在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spark 实现数据分析以及如何对大量存放于文本文件的数据进行转换和分析.瓦迪姆还做了一个基准测试用来比较 MySQL 和 Spark with Parquet 柱状格式 (使用空中交通性能数据) 二者的性能. 这个测试非常棒,但如果我们不希望将数据从 MySQL 移到其他的存储系统中,而是继续在已有的

场景 公司规模已经形成,用户数据已成为公司的核心命脉,一次老王一不小心把数据库文件删除,通过mysqldump备份策略恢复用了两个小时,在这两小时中,公司业务中断,损失100万,老王做出深刻反省,公司也因此对于数据库的性能和可靠性提出更高要求.要求对数据库进行改造,使其承载力进行提升,故障修复时间减少,有没有能实现的方案呢? 数据库常遇到的问题 一.性能问题 1.向上拓展 scale up :针对单台服务器,提高服务器的硬件性能,比如:内存,cpu等,个体本身 容易达到极限 2.向外拓展 sca

Mysql实现企业级数据库主从复制架构实战 环境背景:公司规模已经形成,用户数据已成为公司的核心命脉,一次老王一不小心把数据库文件删除,通过mysqldump备份策略恢复用了两个小时,在这两小时中,公司业务中断,损失100万,老王做出深刻反省,公司也因此对于数据库的性能和可靠性提出更高要求. 要求对数据库进行改造,使其承载力进行提升,故障修复时间减少,有没有能实现的方案呢? Mysql实现数据库主从复制实战架构及其原理 1.实验架构及其原理 数据库高可用架构分为 主从:一主一从,一主多从,一主从