如果没有安装包,可以用我的这个 百度网盘链接点击进入 提取码: eku1 解压之后 准备开始配置环境变量 如果运行时候报错参考 (java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.) 点击进入 先看运行项目的结构 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <pr

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=

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"

在上一篇的Struts2之ajax初析中,我们得到了comments对象的JSON数据,在本篇中,我们将使用jQuery进行数据解析. 我们先以解析上例中的comments对象的JSON数据为例,然后再小结jQuery中解析JSON数据的方法. 上例中得到的JSON数据如下,是一个嵌套JSON: {"comments":[{"content":"很不错嘛","id":1,"nickname":"纳

package com.zjlantone.hive import java.util.Properties import com.zjlantone.hive.SparkOperaterHive.sparkSession import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types.StructType import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.

$a['aaa']='aaaa'; $a['bbb']='bbb'; $a['ccc']='ccc'; $arr['step_name']='kfkf'; $arr['process_name']='ififififiif'; $arr['id']='jjjjad'; $arr['task_data'] = addslashes(json_encode($a)); $m=M('wf_tasks'); //$m->add($arr); $data = $m->where('id="jj

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

  先看一下我要实现的功能界面:   这个界面的功能在图中已有展现,课程分配(教师教授哪门课程)在之前的页面中已做好.这个页面主要实现的是授课,即给老师教授的课程分配学生.此页面实现功能的步骤已在页面中有所体现,这里不再赘述,此篇文章主要介绍:我是如何通过js从前台获取数据,然后通过ajax技术向后台一般处理程序传递JSON,后台又是如何获取传来的JSON,并对JSON数据转换,然后将转换后的数据写入数据库的! 介绍这些步骤实现前,先说说自己的辛酸:絮叨辛酸,是因为为了实现这个功能,我真的用了很

摘自:http://blog.csdn.net/mazhaojuan/article/details/8592015 通过js获取前台数据向一般处理程序传递Json数据,并解析Json数据,将前台传来的Json数据写入数据库表中  先看一下我要实现的功能界面:   这个界面的功能在图中已有展现,课程分配(教师教授哪门课程)在之前的页面中已做好.这个页面主要实现的是授课,即给老师教授的课程分配学生.此页面实现功能的步骤已在页面中有所体现,这里不再赘述,此篇文章主要介绍:我是如何通过js从前台获取数

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

需求:将前些日子采集的评论存储到hbase中 思路: 先用fastjson解析评论,然后构造rdd,最后使用spark与phoenix交互,把数据存储到hbase中 部分数据: [ { "referenceName": "Apple iPhone XR 64GB 黑色 移动联通电信4G全网通手机 双卡双待", "creationTime": "2019-04-08 01:13:42", "content":

1 Mysql解析json字符串  解决方法:JSON_EXTRACT(原字段,'$.json字段名') 执行SQL: SELECT JSON_EXTRACT( t.result,'$.row'), JSON_EXTRACT( t.result,'$.value'), JSON_EXTRACT( t.result,'$.criteria') from t.test  t  查询结果: 2 mysql解析json数组 示例: SELECT JSON_EXTRACT( JSON_EXTRACT( t

很多时候,我们需要在sql里面直接解析json字符串.这里针对mysql5.7版本的分水岭进行区分. 1.对于mysql5.7以上版本 使用mysql的内置函数JSON_EXTRACT(column, '$.key'),这个函数有两个参数,第一个参数column代表json列的列名:第二个参数key代表json字符串中的某一个key. SELECT JSON_EXTRACT('{"priceTag":"员工/合作关键人","priceDiscount&qu

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

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 本文介绍消费Kafka的消息实时写入Mysql. maven新增依

preface: 近期帮师兄处理json文件,须要读到数据库里面,以备其兴许从数据库读取数据.数据是关于yelp站点里面的: https://github.com/Yelp/dataset-examples,http://www.yelp.com/dataset_challenge/. 涉及到一些json和sql的问题,记录下. 一.python sql安装 python 自带轻型数据库sqlite,只是用不了.须要mysql才行.pip安装mysql失败.easy_install安装也失败.这

PySparkSQL之PySpark解析Json集合数据 数据样本 12341234123412342|asefr-3423|[{"}] 正菜: #-*- coding:utf-8 –*- from __future__ import print_function from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext from pyspark.sql.types import Row, StructField, S

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

一.新建项目 1.新建一个Android项目,并命名为为NetJsonList 2.右击引用,选择添加引用,引用System.Json.dll 二.同步请求 既然是跨平台,我们自然不能按照java下的方式进行编写,否则如何跨平台呢,所以我们需要使用Syste.Net命名空间下的两个类:HttpWebRequest和HttpWebResponse. 首先打开Resources/layout/Main.axml文件 删除其他上面的控件,并拖拽一个Text(large)到其中. 接着打开MainAct

参考原文:http://blog.csdn.net/xukai871105/article/details/33013455 JSON(JavaScriptObject Notation)是一种轻量级的数据交换格式.它基于JavaScript的一个子集.JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯.这些特性使JSON成为理想的数据交换语言.易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成. cJSON结构体: typedefstruct cJSON { structcJSO

前言   Spark能够自动推断出Json数据集的“数据模式”(Schema),并将它加载为一个SchemaRDD实例.这种“自动”的行为是通过下述两种方法实现的:   jsonFile:从一个文件目录中加载数据,这个目录中的文件的每一行均为一个JSON字符串(如果JSON字符串“跨行”,则可能导致解析错误):   jsonRDD:从一个已经存在的RDD中加载数据,这个RDD中的每一个元素均为一个JSON字符串:   这里我们仅讨论jsonFile的场景,jsonRDD处理方法类似.   典型示