方式一 通过JDBCOutputFormat 在flink中没有现成的用来写入MySQL的sink,但是flink提供了一个类,JDBCOutputFormat,通过这个类,如果你提供了jdbc的driver,则可以当做sink使用. JDBCOutputFormat其实是flink的batch api,但也可以用来作为stream的api使用,社区也推荐通过这种方式来进行. JDBCOutputFormat用起来很简单,只需要一个prepared statement,driver和databa

这篇文章主要介绍了php从memcache读取数据再批量写入mysql的方法,可利用memcache缓解服务器读写压力,并实现数据库数据的写入操作,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下. 用 Memcache 可以缓解 php和数据库压力下面代码是解决高负载下数据库写入瓶颈问题,遇到最实用的:写入ip pv uv的时候,用户达到每分钟几万访问量,要记录这些数据,实时写入数据库必定奔溃. 用以下技术就能解决,还有如用户注册,同一时间断内,大量用户注册,可以缓存后一次性写入到数据库,代码如下  

一.Excel内容如下,现在需要将Excel中的数据全部写入的MySQL数据库中: 二.连接MySQL的第三方库使用的是“MySQLdb”,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*-import MySQLdbfrom xlrd import open_workbook class DB: global host,username,password,port,database,config host = "10.10.xx.xx" username = "roo

一.Excel内容时这样的: 二.最初的代码是这样的: # -*- coding:utf-8 -*-import pymysqlfrom xlrd import open_workbook class DB: global host,username,password,port,database,config host = "xx.xx.xx.xxx" username = "root" password = "xxxx" port = 3306

背景   平台目前的分析任务主要以Hive为主,分析后的结果存储在HDFS,用户通过REST API或者Rsync的方式获取分析结果,这样的方式带来以下几个问题:   (1)任务执行结束时间未知,用户必须自行编写代码不断地通过REST API请求分析结果,直至获取到分析结果为止,其中还需要处理分析结果过大,转而通过Rsync方式获取:   (2)受限于Hive SQL的表达能力,用户的计算逻辑无法完全表述,获取分析结果后需要再计算,然后入库:   (3)基于(1).(2)的原因,用户编写大量复杂

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

MySQL批量写入语法是: INSERT INTO table (field1,field2,field3) VALUES (“a”,”b”,”c”), (“a1”,”b1”,”c1”),(“a2”,”b2”,”c2”);

场景: 批量往mysql replace写入数据时,报错. 解决方法: 1.增大mysql 数据库配置中 max_allowed_packet 的值 max_allowed_packet = 1G (默认是1M,最大只能为1G) 2.检查自己代码中 mysql 连接函数中设置的查询超时参数 :MYSQL_OPT_READ_TIMEOUT,可以设置大一点 查询超时时间为 optvalue 的 3 倍.也就是10*3=30s. 如果设置了MYSQL_OPT_RECONNECT(),那么mysql_q

思路:用户点击下载模板按钮,获取到excel模板,然后向里面填写数据保存.from表单提交的时候选择保存好的excel,实现数据的批量导入过程 先把模板放在服务器的项目目录下面:如 模板我一般放在:File\download\检测项目价格导入模板.xls 模板内容如: 下载模板的按钮只需指向服务器的文件地址,模板会自动下载. 地址如:var FilePath = "http://*********/File/download/检测项目价格导入模板.xls",但是地址一般不写死,而是域名

最近flink已经变得比较流行了,所以大家要了解flink并且使用flink.现在最流行的实时计算应该就是flink了,它具有了流计算和批处理功能.它可以处理有界数据和无界数据,也就是可以处理永远生产的数据.具体的细节我们不讨论,我们直接搭建一个flink功能.总体的思路是source -> transform -> sink,即从source获取相应的数据来源,然后进行数据转换,将数据从比较乱的格式,转换成我们需要的格式,转换处理后,然后进行sink功能,也就是将数据写入到相应的db里边或文

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

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

在使用Eleasticsearch进行索引维护的过程中,如果你的应用场景需要频繁的大批量的索引写入,再使用上篇中提到的维护方法的话显然效率是低下的,此时推荐使用bulkIndex来提升效率.批写入数据块的大小取决于你的数据集及集群的配置. 下面我们以Spring Boot结合Elasticsearch创建一个示例项目,从基本的pom配置开始 <dependency>    <groupId>com.google.code.gson</groupId>    <ar

前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>—— Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>—— Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafka 中

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

1. XA-2PC (two phase commit, 两阶段提交 ) XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范(X代表transaction; A代表accordant?).XA规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布

概念: XA(分布式事务)规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布式事务. 两阶段: 1)prepare 阶段 事务管理器向所有涉及到的数据库服务器发出prepare"准备提交"请求,数据库收到请求后执行数据修改和日志

PHP批量替换MySql数据库内容 UTF-8 1.0版 <?php //声明 //1.本源码开发意图:作者在使用一些CMS建站的时候发现很多CMS把网址写入到数据库了,如果换网址,那么就需要更新数据库中的老网址,如果一个一个修改,很不方便,所以开发此源码,供大家学习或使用: //2.源码开发者:杨波: //3.源码开发者联系QQ:773003231: //4.源码开发者博客:http://www.cnblogs.com/phpyangbo/: //5.源码开放性:任何人都可以随意更改或使用本源

SpringMVC文件上传 Excle文件 Poi解析并批量导入 MYSQL数据库  /** * 业务需求说明: * 1 批量导入成员 并且 自主创建账号 * 2 校验数据格式 且 重复导入提示 已被占用 * 3 导入手机相同 则更新源有信息 * 4 返回错误信息 */ jsp文件 部分 浏览 以及功能键 代码: <div class="modal-body" style="position: relative;"> <form class=&qu

saltstack使用教程: 1.安装: 需要epel的yum源,没有的话把下面的复制并新建个文件 /etc/yum.repos.d/epel.repo 粘贴即可: [epel] name=Extra Packages for Enterprise Linux 6 - $basearch #baseurl=http://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/$basearch mirrorlist=https://mirrors.fedoraproject.