巴特西
首页
Python
Java
PHP
IOS
Andorid
NodeJS
JavaScript
HTML5
flink 写入mysql JDBCOutputFormat
flink写入mysql的两种方式
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
构建一个flink程序,从kafka读取然后写入MYSQL
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
Flink 1.9 实战:使用 SQL 读取 Kafka 并写入 MySQL
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
Flink批处理读取Hive写入MySql
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
17-Flink消费Kafka写入Mysql
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
flink操作mysql
Flink读写mysql 如果是mvn项目的话,需要预先导入相应的包: <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-jdbc_2.11</artifactId> <version>1.9.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql<
flink04 -----1 kafkaSource 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 3 将kafka中的数据写入redis中去 4 将kafka中的数据写入mysql中去
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
PHP如何通过SQL语句将数据写入MySQL数据库呢?
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
python执行shell获取硬件参数写入mysql
最近要获取服务器各种参数,包括cpu.内存.磁盘.型号等信息.试用了Hyperic HQ.Nagios和Snmp,它们功能都挺强大的,但是于需求不是太符,亦或者太heavy. 于是乎想到用python执行shell获取这些信息,python执行shell脚本有以下三种方法: 1. os.system() os.system('ls')#返回结果0或者1,不能得到命令的输出 2. os.popen() output = os.popen('ls') print output.read()#打印出的
saltstack:使用教程之一安装及客户端返回写入MySQL
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.
Flink写入kafka时,只写入kafka的部分Partitioner,无法写所有的Partitioner问题
1. 写在前面 在利用flink实时计算的时候,往往会从kafka读取数据写入数据到kafka,但会发现当kafka多个Partitioner时,特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时,一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多,发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner,而是写了部分的Partitioner,虽然这个问题不容易被发现,但这个问题会影响flink写入kafka的性能和造成单个Partitioner数据过多的问题,更严
Spark操作dataFrame进行写入mysql,自定义sql的方式
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
Spark:将DataFrame写入Mysql
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=
写入MySQL报错超出 max_allowed_packet 的问题
写入MySQL报错超出 max_allowed_packet 的问题. MySQL会根据配置文件会限制server接受的数据包的大小.如果写入大数据时,因为默认的配置太小,插入和更新操作会因为 max_allowed_packet 参数限制,而导致失败. 查看当前配置: mysql> show variables like 'max_allowed_packet';+--------------------+---------+| Variable_name | Value |+-
(python爬取小故事网并写入mysql)
前言: 这是一篇来自整理EVERNOTE的笔记所产生的小博客,实现功能主要为用广度优先算法爬取小故事网,爬满100个链接并写入mysql,虽然CS作为双学位已经修习了三年多了,但不仅理论知识一般,动手能力也很差,在学习的空余时间前前后后DEBUG了很多次,下面给出源代码及所遇到的BUG. 本博客参照代码及PROJECT来源:http://078886.cn 源代码: 1 import requests as rq 2 import re 3 import codecs 4 import queu
spark基础知识介绍(包含foreachPartition写入mysql)
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
php从memcache读取数据再批量写入mysql的方法
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
《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 Kafka
前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如
《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 ElasticSearch
前言 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 Kafk
Scrapy爬取豆瓣图书数据并写入MySQL
项目地址 BookSpider 介绍 本篇涉及的内容主要是获取分类下的所有图书数据,并写入MySQL 准备 Python3.6.Scrapy.Twisted.MySQLdb等 演示 代码 一.创建项目 scrapy startproject BookSpider #创建项目 scrapy genspider douban book.douban.com #创建豆瓣爬虫 二.创建测试类(main.py) from scrapy.cmdline import execute execute(['sc
热门专题
Worker 线程无法读取本地文件
java debug不报错 run报错
java 反射 属性类型
android启动白一下
python VSCODE环境配置settings.json
vertica 数据类型
vue jstree 过滤
镇江浴室爽 江苏一品楼论坛
unity inspector 按钮
从文本中检测包含wenzi,正则表达式python
oracle utf8 gbk怎么选择
uiautomator工作原理
hashmap如何重新计算哈希值
cas 拦截登出请求
arm-none-eabi 库函数
ubuntu rtl8188 创建热点
mac 安装virtualbox
linux什么镜像源有Python3.8
wpf 布局 wrap
window10 Redis配置与启动