今天去面试了一波,因为调度系统采用了SparkSql实现数据从Mysql到hive,在这一点上面试官很明显很不满我对于Spark的理解,19年的第一个面试就这么挂了. 有问题不怕,怕的是知道了问题还得过且过.现在就来梳理下我的项目是怎么使用Spark导数的 第一步:把mysql中的表放入内存 properties.put("user", dbUser); properties.put("password", dbPassword); properties.put(&

两台Mysql数据库数据同步实现 做开发的时候要做Mysql的数据库同步,两台安装一样的系统,都是FreeBSD5.4,安装了Apache 2.0.55和PHP 4.4.0,Mysql的版本是4.1.15,都是目前最新的版本. 1. 安装配置 两台服务器,分别安装好Mysql,都安装在 /usr/local/mysql 目录下(安装步骤省略,请参考相关文档),两台服务器的IP分别是192.168.0.1和192.168.0.2,我们把192.168.0.1作为master数据库,把192.168

文档参考地址:http://blog.csdn.net/u010587433/article/details/49305019 需求: 使用Goldengate完成Mysql到Mysql的数据同步,源库的o2m-mc库同步到目标库的gmdc库,表名GMQDSJSP,换句话说,就是不同数据库之间表之间数据的同步 实验准备: 系统: CentOS 7.2 mysql版本 :  5.7-12 mysql-1 : 192.168.68.13     mysql-2:192.168.68.14 1.初始化

1,JSON数据集 Spark SQL可以自动推断JSON数据集的模式,并将其作为一个Dataset[Row].这个转换可以SparkSession.read.json()在一个Dataset[String]或者一个JSON文件上完成. 请注意,作为json文件提供的文件不是典型的JSON文件.每行必须包含一个单独的,独立的有效JSON对象.有关更多信息,请参阅 JSON行文本格式,也称为换行符分隔的JSON. 对于常规的多行JSON文件,请将该multiLine选项设置为true.例如下面的例

使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software

Sqoop将MySQL表结构同步到hive sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqooptest --username root --password 123qwe --table sqoop_job --hive-table sqoop_job --fields-terminated-by , orc格式的 sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:330

一.MySQL数据库主从同步延迟                                                              要了解MySQL数据库主从同步延迟原理,我们先从MySQL的数据库主从复制原理说起: MySQL的主从复制都是单线程的操作,主库对所有DDL和DML产生的日志写进binlog,由于binlog是顺序写,所以效率很高. Slave的IO Thread线程从主库中bin log中读取取日志. Slave的SQL Thread线程将主库的DDL和D

pom.xml <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.47</version></dependency> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifac

背景 线上有很多的数据库在运行,后台需要一个分析用户行为的数据仓库.目前比较流行的是mysql和hadoop平台. 现在的问题是,如何将线上的mysql数据实时的同步到hadoop中,以供分析.这篇文章就是利用tungsten-replicator来实现. 环境 由于tungsten-replicator依赖ruby和gem.需要安装 yum install ruby yum install rubygems gem install json 其中json模块可能因为gfw的原因,需要手动下载到

怎么使 mysql 数据同步先假设有主机 A 和 B ( linux 系统),主机 A 的 IP 分别是 1.2.3.4 (当然,也可以是动态的),主机 B 的 IP 是 5.6.7.8 .两个主机都装上了php+Mysql ,现在操作的是主机 A 上的资料,如果另外一个主机 B 想跟 A 的资料进行同步,应该怎么做呢?  OK,我们现在就动手.  首先,如果要想两个主机间的资料同步,一种方法就是主机 A 往主机 B 送资料,另外一种主法就是主机 B 到主机 A 上拿资料,因为 A 的 IP 是

作业介绍  SQL SERVER的作业是一系列由SQL SERVER代理按顺序执行的指定操作.作业可以执行一系列活动,包括运行Transact-SQL脚本.命令行应用程序.Microsoft ActiveX脚本.Integration Services 包.Analysis Services 命令和查询或复制任务.作业可以运行重复任务或那些可计划的任务,它们可以通过生成警报来自动通知用户作业状态,从而极大地简化了 SQL Server 管理[参见MSDN].     创建作业.删除作业.查看作业

1. SQL Server AlwaysOn数据同步基本工作 AlwaysOn 副本同步需要完成三件事: 1．把主副本上发生的数据变化记录下来. 2．把这些记录传输到各个辅助副本. 3．把数据变化在辅助副本上同样完成一遍. 这3件工作主要由以下4个线程完成 Log Writer线程:当任何一个SQL用户提交一个数据修改事务时,它会负责把记录本次修改的日志信息先记入一段内存中的日志缓冲区,然后再写入物理日志文件(日志固化). Log Scanner工作线程:位于主副本所在SQL Server上.这

网上给出的解决办法: 基于局域网的master/slave机制在通常情况下已经可以满足'实时'备份的要求了.如果延迟比较大,就先确认以下几个因素:1. 网络延迟2. master负载3. slave负载一般的做法是,使用多台slave来分摊读请求,再从这些slave中取一台专用的服务器,只作为备份用,不进行其他任何操作,就能相对最大限度地达到'实时'的要求了 另外,再介绍2个可以减少延迟的参数 --slave-net-timeout=seconds  参数含义:当slave从主数据库读取log数

1.同步MySQL数据到Redis (1) 在redis数据库设置缓存时间,当该条数据缓存时间过期之后自动释放,去数据库进行重新查询,但这样的话,我们放在缓存中的数据对数据的一致性要求不是很高才能放入缓存当中.       例如:缓存量大但又不常变化的数据,比如商品信息的评论. (2) 基于binlog使用mysql_udf_redis,将数据库中的数据同步到Redis.        无论MySQL还是Redis,自身都带有数据同步的机制,像比较常用的MySQL的Master/Slave模式,

将SQLServer2008中的某些表同步到Oracle数据库中,不同数据库类型之间的数据同步我们可以使用链接服务器和SQLAgent来实现. 实例1:SQLServer2008有一个表employ_epl是需要同步到一个EHR系统中(Oracle11g),实现数据库的同步步骤如下: 1.在Oracle中建立对应的employ_epl表,需要同步哪些字段我们就建那些字段到Oracle表中.注意:Oracle的数据类型和SQLServer的数据类型是不一样的,需要进行转换 ,) ) ) )    

问题:我用 sqoop 把 Mysql 中的数据导入到 hive,使用了--delete-target-dir --hive-import --hive-overwrite 等参数,执行了两次. mysql 中只有 20 条记录.在 hive shell 中,查询导入到的表的记录,得到结果 20 条,是对的. 然而在 spark-shell 中,使用 spark sql 得到的结果却是 40 条. 又执行了一次 sqoop 的导入,hive 中仍然查询到 20 条,而 spark shell 中

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

//提交代码包 // /usr/local/spark/bin$ spark-submit --class "getkv" /data/chun/sparktes.jar import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext, SaveMode} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.hive.HiveConte

在之前的博文中提到,hive的表数据是能够同步到impala中去的. 一般impala是提供实时查询操作的,像比較耗时的入库操作我们能够使用hive.然后再将数据同步到impala中.另外,我们也能够在hive中创建一张表同一时候映射hbase中的表.实现数据同步. 以下.笔者依次进行介绍. 一.impala与hive的数据同步 首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的

如何让sparkSQL在对接mysql的时候,除了支持:Append.Overwrite.ErrorIfExists.Ignore:还要在支持update操作 1.首先了解背景 spark提供了一个枚举类,用来支撑对接数据源的操作模式 通过源码查看,很明显,spark是不支持update操作的 2.如何让sparkSQL支持update 关键的知识点就是: 我们正常在sparkSQL写数据到mysql的时候: 大概的api是: dataframe.write         .format("s

一.Canal介绍 1.应用场景 在前面的统计分析功能中,我们采取了服务调用获取统计数据,这样耦合度高,效率相对较低,目前我采取另一种实现方式,通过实时同步数据库表的方式实现,例如我们要统计每天注册与登录人数,我们只需把会员表同步到统计库中,实现本地统计就可以了,这样效率更高,耦合度更低,Canal就是一个很好的数据库同步工具.canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL. 2.Canal环境搭建 canal的原