import org.apache.flink.table.api.*; import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog; /** * @Auther WeiJiQian * @描述 */ public class FlinkReadHiveAndWriteHive { public static void main(String[] args) throws Exception { EnvironmentSettings setti

Redis大幅性能提升之Batch批量读写 提示:本文针对的是StackExchange.Redis 一.问题呈现 前段时间在开发的时候,遇到了redis批量读的问题,由于在StackExchange.Redis里面我确实没有找到PipeLine命令,找到的是Batch命令,因此对其用法进行了探究一下. 下面的代码是我之前写的: public List<StudentEntity> Get(List<int> ids) { List<StudentEntity> res

spark 读写hive表主要是通过sparkssSession 读表的时候,很简单,直接像写sql一样sparkSession.sql("select * from xx") 就可以了. 这里主要是写数据,因为数据格式有很多类型,比如orc,parquet 等,这里就需要按需要的格式写数据. 首先 , 对于特殊的格式这里就要制定 dataFrame.write.format("orc")的方式. 其次, 对于写入分区表有2种方式,insertInto 和saveA

简介 Hive中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据.Hive本身不存储数据,它完全依赖HDFS和MapReduce.这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行. 而HBase表是物理表,适合存放非结构化的数据. 两者分别是什么? Apache Hive是数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然H

一般情况下,大家使用redis去put/get都是先拿到一个jedis实例,然后操作,然后释放连接:这种模式是 请求-响应,请求-响应 这种模式,下一次请求必须得等第一次请求响应回来之后才可以,因为redis是单线程的,按部就班,一步一步来. 而pipeline管道改变了这种请求模式,客户端可以一次发送多个命令,无须等待服务器的返回, 请求,请求,请求,响应,响应,响应 这种模式 这就大大减少了影响性能的关键因素-网络往返时间 下面就上面两种模式以及JDK的map三者做一个性能比较   pack

把hive 表stu77 的数据写入 mysql 表test_stu 中. 中间可以加自己的逻辑. import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.StatementSet; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment; impo

本文翻译自官网:Reading & Writing Hive Tables  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/read_write_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 使用HiveCatalog和Flink的Hive连接器,Flink可以读取和写入Hive数据,以替代Hive的批处理引擎.确保遵循说明在您的应用程序中包括正确的依赖项.

上文介绍了hdfs集群信息的读取方式,本文说hive 1.先解决依赖 <properties> <hive.version>1.2.1</hive.version> </properties> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-exec</artifactId> <version>${hive

转的这里的 首先先导出所有的table表 hive -e "use xxxdb;show tables;" > tables.txt 然后再使用hive内置语法导出hive表的建表语句,这里使用的是一个shell cat tables.txt |while read eachline do hive -e "use xxxdb;show create table $eachline" >>tablesDDL.txt done

一.概述 学习libusb-win32的使用.使用批量传输方式与USB开发板进行数据读.写操作.上位机使用Qt做界面, 使用USB开发板的端点2作为批量传输端点. 二.实现 代码比较简单,直接给出,如下: #include "testlibusb.h" //for Tiny6410 //#define MY_VID 0x5345 //#define MY_PID 0x1234 //for 51 USB Board #define MY_VID 0x8888 #define MY_PID

1.线性回归 假设线性函数如下: 假设我们有10个样本x1,y1),(x2,y2).....(x10,y10),求解目标就是根据多个样本求解theta0和theta1的最优值. 什么样的θ最好的呢?最能反映这些样本数据之间的规律呢? 为了解决这个问题,我们需要引入误差分析预测值与真实值之间的误差为最小. 2.梯度下降算法 梯度下降的场景: 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程.假设这样一个场景:一个人被困在山上,需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点,也就是山谷). 但此时山上的浓雾很

原文引自:http://blog.csdn.net/zongzhiyuan/article/details/78076842 hive数据表建立可以在hive上建立,或者使用hiveContext.sql(“create table ....") 1) 写入hive表 case class Person(name:String,col1:Int,col2:String) val sc = new org.apache.spark.SparkContext val hiveContext = ne

code import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.Pipeline; import java.util.List; public class testRedisPipeline { public void test3Pipelined() { Jedis jedis = new Jedis("10.18.3.153", 7002); Pipeline pipeline = jedis.pipelined(

一.准备文件 mkdir /query_hive_table_count touch query_db_name_table touch query_table_result.txt 二.编辑文件 2.1 编辑query_table_result.txt,添加以下内容 table_name ...... ...... ...... 2.2 编辑touch query_db_name_table,添加以下内容 # 清空文件 echo "" >> /query_hive_tab

过去十年,面向整个数字时代的关键技术接踵而至,从被人们接受,到开始步入应用.大数据与计算作为时代的关键词已被广泛认知,算力的重要性日渐凸显并发展成为企业新的增长点.Apache Flink(以下简称 Flink)以其快速.准确的算力备受关注,如何将 Flink 更好的与大数据生态技术相结合,充分挖掘数据的潜力,真正发挥数据的价值,是大多数企业面临的难题. 11 月 28-30 日,Flink Forward Asia 邀请来自阿里巴巴.戴尔科技集团.英特尔.Cloudera.趣头条.百度.Str

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

Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能,用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据,以及读写 Hive 中的表.本文将主要从项目的设计架构.最新进展.使用说明等方面来介绍这一功能. Flink on Hive 介绍 SQL 是大数据领域中的重要应用场景,为了完善 Flink 的生态,发掘 Flink 在批处理方面的潜力,我们决定增强 FlinkSQL 的功能,从而让用户能够通过 Flink 完成更多的任务. Hive 是大数据领域最早出现的 S

处理图像数据集时通常要读写整个文件夹里的图像,这时就会用的图像的批量读写. 比较常用的方法就是生成一个包含所有图像的txt列表 生成txt文件的方法如下: 利用cmd进入dos 利用路径进入指定文件夹后生成txt文件 然后可以利用txt列表读入图像并做处理. #include "opencv2/opencv.hpp" #include "iostream" #include <fstream> #include <windows.h> #in

本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/scala_shell_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Scala Shell 是尝试 flink 的便捷方法. 您也可以在 scala shell 中使用 hive,而不是在pom文件中指定 hive 依赖关

本文翻译自官网:Hive Functions  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/hive_functions.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 用户可以在Flink中使用 Hive 现有的自定义函数. 支持的UDF类型包括: UDF GenericUDF GenericUDTF UDAF GenericUDAFResolver2 根据查询的计划和执行