从kafka中读取指定的topic,根据中间内容的不同,写入不同的文件中. 文件按照日期区分. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/4/9 11:49 # @Author : baoshan # @Site : # @File : readTraceFromKafkaStreamingToJson.py # @Software: PyCharm Community Edition from pyspark im

最近在公司偶尔遇到一些不经常复现的bug,为了调试,只好把关键值记录到本地文件中,在遇到问题时,调出本地文件查看一下就可以很方便的知道是不是代码逻辑的错误或者问题考虑不够周全了. 废话不多说,流程在代码里 //设定文件路径 /Document/test NSString * logPath = [[NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES) firstObject] stringB

一,介绍 上周用jmeter做性能测试时,接口B传入的参数需要依赖接口A生成的借贷申请ID,接口A运行完需要把生成的借贷申请ID导出来到一个文件,作为参数传给接口B,刚开始的时候,手动去数据库倒, 倒了几次感觉有些麻烦,就写了一段python读取数据库并将读到数据写入到本地文件 二,python读取数据库代码如下: # -*- coding:utf-8 -*-import pymysql def get_loan_number(file): connect = pymysql.Connect(

/** * Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any * Hadoop-supported file system URI, and return it as an RDD of Strings. */ def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = wi

import java.io.*; import java.net.*; public class URLDemo { public static void main(String args[]){ //确定爬取的网页地址 String strurl="http://fx7.top"; //建立url爬取核心对象 try { URL url=new URL(strurl); //通过url建立与网页的连接 URLConnection conn=url.openConnection();

//定义写入文件 FILE *pFile; //定义文件路径变量 ]; //变量赋值 sprintf(local_file,"/tmp/test.json"); //打开文件 pFile = fopen(local_file,"a+"); //定义写入变量 ]; //变量赋值 sprintf(content, "this is a message\n"); //定位到文件末尾 fseek(pFile, , SEEK_END); //写入变量内容

在平时开发过程中,可能会碰到内网测试没问题,但是更新到外网时会报错,这时我们又无法在外网进行调试.如果我们分析完业务可能产生的问题还是无法得到报错的原因,那么可以在关键的地方加上异常处理,然后将异常或者关键点的信息写入一个文本,根据打印出来的日志信息进行分析,有利于我们找到问题. /// <summary> /// 记录日志 /// </summary> /// <param name="logstring"></param> publi

package cn.it.text; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.Scanner; /* * 3.键盘输入10个数,放到数组中 (1)去除该数组中大于10的数 (2)将该数组中的数字写入到本地文件number.txt中 */ public class Test3 { public static int[] arr = new int[10]; public static void

引言: spark项目中通常我们需要将我们处理之后数据保存到文件中,比如将处理之后的RDD保存到hdfs上指定的目录中,亦或是保存在本地 spark保存文件: 1.rdd.saveAsTextFile("file:///E:/dataFile/result") 2.rdd.saveAsHadoopFile("file:///E:/dataFile/result",classOf[T],classOf[T],classOf[outputFormat.class]) 3

spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件 http://www.lxway.com/641062624.htm 一般而言,saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件,比如part-00一直到part-0n,n自然就是task的个数,亦即是最后的stage的分区数.那么有没有办法最后只生成一个文件,而不是成百上千个文件了?答案自然是有办法. 在RDD上调用coalesce(1,true).saveAsTextFile(),意味着做完计算之后将数据汇集到一

功能:#在指定的盘符,如D盘,搜索出与用户给定后缀名(如:jpg,png)相关的文件 #然后把搜索出来的信息(相关文件的绝对路径),存放到用户指定的 #文件(如果文件不存在,则建立相应的文件)中 之前用java写过这样的一个小程序: java开发_快速搜索本地文件_小应用程序 今天突发奇想,用python写了一个类似的小程序. 先卡看运行效果吧: 运行效果的前部分: 运行效果的后部分: 写入信息后的文件: =============================================

实现效果: 将每次请求的指定参数写入到本地csv文件中. 实际场景:将登录请求中,服务器返回的token值获取并写入到本地csv文件中,供其他接口调用.这样在压测单接口时,不需要再进行登录,避免压测单接口时,登录接口对服务器造成额外影响 代码: FileWriter fstream = new FileWriter("/Users/kk999/Desktop/token.csv",true);//定义本地文件路径 BufferedWriter out = new BufferedWri

Spark练习之创建RDD(集合.本地文件) 一.创建RDD 二.并行化集合创建RDD 2.1 Java并行创建RDD--计算1-10的累加和 2.2 Scala并行创建RDD--计算1-10的累加和 三.使用本地文件和HDFS创建RDD 3.1 Java---使用本地文件创建RDD 3.2 Scala---使用本地文件创建RDD 四.RDD持久化原理 五.不使用RDD持久化的问题的原理 六.RDD持久化工作的原理 七.RDD持久化策略 八.如何选择RDD持久化策略 一.创建RDD 二.并行化集

1. openrestry的安装 OpenResty = Nginx + Lua,是⼀一个增强的Nginx,可以编写lua脚本实现⾮非常灵活的逻辑 (1)安装开发库依赖 yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc curl (2)配置yum的依赖源 yum install yum-utils yum-config-manager --add-repo https://openresty.org/package/centos/openresty.repo

最近在练习使用 Angular,在实现 $http 对本地 JSON 文档读写的时候遇到了问题. 问题 使用 GET 方法成功将 JSON 文档的内容读出来:但是在使用 POST 插入本地 JSON 文档 newBook 的时候,Chrome 的终端里出现了如下错误: Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) 关键的代码贴出来: var bookLibraryApp = angul

public class FileWrite { public static void main(String[] args) throws Exception { //封装数据源目录 File srcFolder = new File("E:KeyWord//"); //递归实现 read(srcFolder); } private static void read(File srcFolder) throws IOException { Map<String, String&

1 RDD编程实战案例一 数据样例 字段说明: 其中cid中1代表手机,2代表家具,3代表服装 1.1 计算订单分类成交金额 需求:在给定的订单数据,根据订单的分类ID进行聚合,然后管理订单分类名称,统计出某一天商品各个分类的成交金额,并保存至Mysql中 (1)法一,将json数据解析出来,直接使用 object IncomeKpi { private val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(IncomeKpi.getClass) def ma

在本地开发环境没问题,但是发布到服务器出现:未能写入输出文件"c:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319\Temporary ASP.Net Files\root\106f9ae8\cc0e1169\App_global.asax.haz99mum.dll"--"拒绝访问. "错误 解决方法: 1,通常的解决方法:原因是由于系统目录下的Temp目录无相应的权限所致,具体操作如下:C:\Windows\temp--&

.net core 自带一个基础的logger框架Microsoft.Extensions.Logging. 微软默认实现了Microsoft.Extensions.Logging.Console.dll.控制台的日志输出和Microsoft.Extensions.Logging.Debug.dll调试输出. 下面我们写一个我们自己的本地文件输出模块demo,简单理解一下自带的这个logger系统. logger框架主要几个类:LoggerFactory,Logger,LoggerProvide

本地开发环境没问题,但是发布到服务器出现问题或则直接在IIS上修改东西就给我抛出以下错误: 未能写入输出文件"c:\Windows\Microsoft.NET\Framework64 \v4.0.30319\Temporary ASP.NET Files\root\106f9ae8\cc0e1169\App_global.asax.haz99mum.dll"--"拒绝访问. "错误 解决方法: 1,通常的解决方法:原因是由于系统目录下的Temp目录无相应的权限所致,