一.sparksql读取数据源的过程 1.spark目前支持读取jdbc,hive,text,orc等类型的数据,如果要想支持hbase或者其他数据源,就必须自定义 2.读取过程 (1)sparksql进行 session.read.text()或者 session.read .format("text") .options(Map("a"->"b")).load("") read.方法:创建DataFrameReade

##1.想批量生成一堆物资信息卡,效果如下图所示,fastreport可以一下全部生成,并且发现不用单独写东西, ##2.发现FastReport官方给出的Demo.exe很友好,基本可以满足要求,想尝试修改tree树,直接加载自定义的报表,通过ILSpy查看Demo源码,发现tree的数据源是Demos\Reports\reports.xml,修改reports.xml,基本满足要求,不用再动手开发 <?xml version="1.0" encoding="utf-

本文目录:        1.应用程序直接获取连接的缺点(图解)        2.使用数据库连接池优化程序性能(图解)        3.可扩展增强某个类方法的功能的三种方式        4.自定义数据库连接池——基于装饰设计模式       5.数据库连接池核心代码——基于动态代理技术        6.开源数据库连接池介绍        7.DBCP数据源        8.DBCP数据源与应用服务器整合使用——  配置Tomcat数据源        9.C3P0 数据源       

Aspose.Word在进行邮件合并时,默认的几个重载方法对Database支持比较友好,但是也可以通过自定义数据源来实现从集合或者对象中返回数据进行邮件合并. 自定义数据源主要是通过实现IMailMergeDataSource接口来实现的.官方的例子如下: [C#] public void MailMergeCustomDataSource() { // Create some data that we will use in the mail merge. CustomerList cust

Spring-Boot-2.0.0-M1版本将默认的数据库连接池从tomcat jdbc pool改为了hikari,这里主要研究下hikari的默认配置 0.  创建Spring Boot项目,选中 Web.MySQL.JDBC 依赖  1. 启动类默认加载了DataSourceAutoConfiguration,默认数据源是HikariDataSource @SpringBootApplicationpublic class SpringBootJdbcApplication { publi

开篇 本篇文章主要是帮助刚开始接触CrystalReport报表的新手提供一个循序渐进的教程.该教程主要分为三个部分1)CrystalReport的基本使用方法:2)使用CrystalReport对数据进行分组求和:3)CrystalReport如何使用自定义的数据源(如内存中的DataTable表)三个方面来写.相信看懂了这个教程之后,对于自己项目中的实现报表这一功能,应该就能轻松的应对了.   一    CrystalReport模板的制作及显示 A模板的制作 1.右键[项目属性]添加一个水

1.  概念 Connector:定义连接到一个数据源的连接信息,用于创建datastore. Datastore:代表一个数据源的实例,用于打开一个或多个tables或feature class. Cursor:可以通过查询一个table或feature class获得返回的记录. Row:可以通过遍历cursor获得每一条要素记录. 对于Plugin Datasource,这个流程也是遵循上述概念的,具体实现如下: PluginDatasourceConnectorPath:相对于Conne

本例是在[Mybatis]MyBatis之配置多数据源(十)的基础上进行拓展,查看本例请先学习第十章 实现原理 1.扩展Spring的AbstractRoutingDataSource抽象类(该类充当了DataSource的路由中介, 能有在运行时, 根据某种key值来动态切换到真正的DataSource上.)  从AbstractRoutingDataSource的源码中,有一个数据源查找属性(dataSourceLookup),和一个 查询数据源方法 (resolveSpecifiedDat

1. 练习 数据: (1)需求1:统计有过连续3天以上销售的店铺有哪些,并且计算出连续三天以上的销售额 第一步:将每天的金额求和(同一天可能会有多个订单) SELECT sid,dt,SUM(money) day_money FROM v_orders GROUP BY sid,dt 第二步:给每个商家中每日的订单按时间排序并打上编号 SELECT sid,dt,day_money, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY sid ORDER BY dt) rn FROM

我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略,这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景.但是有些情况下,Spark内部不能符合咱们的需求,这时候我们就可以自定义分区策略.为此,Spark提供了相应的接口,我们只需要扩展Partitioner抽象类,然后实现里面的三个方法: package org.apache.spark /** 04 * An object that defines how the elements in a ke

[TOC] 背景 Spark SQL是Spark的一个模块,用于结构化数据的处理. ++++++++++++++ +++++++++++++++++++++ | SQL | | Dataset API | ++++++++++++++ +++++++++++++++++++++ +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ | Spark SQL | +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 使用Spark SQL的方式有2种,可以

[续上文<JavaWeb之数据源连接池(3)---Tomcat>] 我们已经 了解了DBCP,C3P0,以及Tomcat内置的数据源连接池,那么,这些数据源连接池是如何实现的呢?为了究其原理,我在这里写一个自定义的数据源连接池. 我先在com.itszt.utils.包下新建一个Utils_5_mydscp 文件夹,在该文件夹下写自定义的数据源连接池工具:同时,我在src包下建config_utils_5文件夹,该文件夹下建一个属性配置文件mydscp.properties,该属性配置文件信息

声明:本文转自<在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API>   在Spark中内置支持两种系列化格式:(1).Java serialization:(2).Kryo serialization.在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳.然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速

[续上文<JDBC数据源连接池(3)---Tomcat集成DBCP>] 我们已经 了解了DBCP,C3P0,以及Tomcat内置的数据源连接池,那么,这些数据源连接池是如何实现的呢?为了究其原理,我在这里写一个自定义的数据源连接池. 我先在com.itszt.utils包下新建一个Utils_5_mydscp 文件夹,在该文件夹下写自定义的数据源连接池工具:同时,我在src包下建config_utils_5文件夹,该文件夹下建一个属性配置文件mydscp.properties,该属性配置文件信

4.1 通用加载/保存方法 4.1.1手动指定选项 Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询 Spark SQL的默认数据源为Parquet格式.数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作.修改配置项spark.sql.sources.default,可修改默认数据源格式 val df = s

在spark中,框架默认使用的事hashPartitioner分区器进行对rdd分区,但是实际生产中,往往使用spark自带的分区器会产生数据倾斜等原因,这个时候就需要我们自定义分区,按照我们指定的字段进行分区.具体的流程步骤如下: 1.创建一个自定义的分区类,并继承Partitioner,注意这个partitioner是spark的partitioner 2.重写partitioner中的方法 override def numPartitions: Int = ??? override def

Spark 版本 2.3 文中测试数据(json) {"name":"lillcol", "age":24,"ip":"192.168.0.8"} {"name":"adson", "age":100,"ip":"192.168.255.1"} {"name":"wuli&quo

UDAF简介 UDAF(User Defined Aggregate Function)即用户定义的聚合函数,聚合函数和普通函数的区别是什么呢,普通函数是接受一行输入产生一个输出,聚合函数是接受一组(一般是多行)输入然后产生一个输出,即将一组的值想办法聚合一下. UDAF的误区 我们可能下意识的认为UDAF是需要和group by一起使用的,实际上UDAF可以跟group by一起使用,也可以不跟group by一起使用,这个其实比较好理解,联想到mysql中的max.min等函数,可以: se

前言 本文介绍如何在Spark Sql和DataFrame中使用UDF,如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列,并给出了旧版(Spark1.x)和新版(Spark2.x)完整的代码示例. 关于UDF:UDF:User Defined Function,用户自定义函数 创建测试用DataFrame spark2.0创建DataFrame // 构造测试数据,有两个字段.名字和年龄 val userData = Array((), (), (), ()) //创建测试df

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第三部分是讲的是Spark有哪些常见数据源?怎么读取它们的数据并保存. Spark有三类常见的数据源: 文件格式与文件系统:它们是存储在本地文件系统或分布式文件系统(比如 NFS.HDFS.Amazon S3 等)中的 数据,例如:文本文件.JSON.SequenceFile, 以及 protocol buffer. Spark SQL中的结构化数据源:它针对包括JSON和Apache Hive在内的结构化数据源. 数据库与键值存储