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

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

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

环境:python3 爬取网址:腾讯社招(http://hr.tencent.com/position.php?keywords=&tid=0&start=0#a)总共2202条数据 pipelines.py from twisted.enterprise import adbapi import pymysql import pymysql.cursors class MysqlTwistedPipeline(object): def __init__(self,dbpool): sel

一.Http协议 二.Https协议 三.使用Python获取数据 (1)urlib (2)GET请求 (3)POST请求 四.爬取豆瓣电影实战 1.思路 (1)在浏览器中输入https://movie.douban.com/j/search_tags?type=movie会得到显示的电影的分类标签,下面以“热门”为例 {"tags":["热门","最新","经典","可播放","豆瓣高分&quo

前言 有部分数据直接插入数据库是不可以的,需要加密处理,例如密码都指定为加密后的数据字符串.今天我们来学习一下如何利用JMeter生成加密数据并写入MySQL数据库中.如何JMeter如何连接数据库,可以看我之前写的随笔,JMeter接口测试-JDBC测试. 一:添加线程组,再添加JDBC Connection Configuration(右键测试计划-->配置元件-->JDBC Connection Configuration),并配置数据库连接信息 二:导入mysql驱动包,下载好mysq

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

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

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,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

小编自学Nodejs,看了好多文章发现都不全,而且好多都是一模一样的 当然了,这只是基础的demo,经供参考,但是相信也会有收获 今天的内容是用Nodejs+Express搭建基本的web,然后呢nodejs路由和Ajax之间的数据传输,也就是表单提交,然后在用nodejs把数据写入mysql数据库 用到的东西比较多,但是还是很有趣的 1.安装node.js 安装node.js,直接去官网下载然后根据需求点击下一步就好了 Node.js安装包及源码下载地址为:https://nodejs.org

## 利用TPC-H为MYSQL生成数据 导言 这篇文章是看了joyee写的TPC-H数据导入MySQL教程以及另一篇网上的MySQL TPCH测试工具简要手册 后写的,有些内容是完全转载自以上两篇文章的,这里我写这篇文章主要写下自己的归纳和更改. TPC-H简介 TCP-H是一个决策支持的测试基准,由一系列面向商务应用的查询和并发数据修改组成,其选择的查询和组成数据库的数据在商业上都具有广泛的代表性并且易于实现.该基准描述了决策支持系统的三个方面:分析大量的数据,执行高复杂度的查询,回答关键的

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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  

将pandas的DataFrame数据写入MySQL数据库 + sqlalchemy import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine ##将数据写入mysql的数据库,但需要先通过sqlalchemy.create_engine建立连接,且字符编码设置为utf8,否则有些latin字符不能处理 yconnect = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@localhost:330

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

Spark使用Java读取mysql数据和保存数据到mysql 一.pom.xml 二.spark代码 2.1 Java方式 2.2 Scala方式 三.写入数据到mysql中 四.DataFrameLoadTest 五.读取数据库中的数据写到 六.通过jdbc方式编程 七.spark:scala读取mysql的4种方法 八.读取csv数据插入到MySQL 部分博文原文信息 一.pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8&qu

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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

最近一个项目,需要操作近70亿数据进行统计分析.如果存入MySQL,很难读取如此大的数据,即使使用搜索引擎,也是非常慢.经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析. 为了后期方便开发人员开发,决定写了几个工具类,屏蔽对MySQL及Hive的操作代码,只需要关心业务代码的编写. 工具类如下: 一. Spark操作MySQL 1. 根据sql语句获取Spark DataFrame: /** * 从MySql数据库中获取DateFrame * * @param sp