1. HBase连接的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,flink

mapreducer编程模型是一种八股文的代码逻辑,就以用户行为分析求流存率的作为例子 1.map端来说:必须继承hadoop规定好的mapper类:在读取hbase数据时,已经有现成的接口 TableMapper,只需要规定输出的key和value的类型 public class LoseUserMapper extends TableMapper<KeyStatsDimension, Text> { //////////省去代码 在执行map方法前会执行setup方法,在流失率的时候 比如

Spark1.6.2读取SolrCloud 5.5.1 //httpmime-4.4.1.jar // solr-solrj-5.5.1.jar //spark-solr-2.2.2-20161007.041156-1-shaded.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("Test") // 创建 spark context val sc = new SparkContext(sparkConf) val sqlContext

public class LabelJob { public static void main(String[] args) throws Exception { Job job = Job.getInstance(new Configuration()); job.setJarByClass(LabelJob.class); job.setJobName("Hbase.LabelJob"); Configuration conf = job.getConfiguration(); c

问题:对文件夹下所有文件进行批量读取,跳过文件头部分,读取每个文件数据部分的7,8,9列,保存到变量并且输出到文件. 数据: 文件夹11m\

列表是一种特别的对象集合,它的元素也由序号(下标)区分,但是各元素的类型可 以是任意对象,不同元素不必是同一类型.元素本身允许是其它复杂数据类型,比如,列表 的一个元素也允许是列表.例如: > rec <- list(name="李明", age=30, scores=c(85, 76, 90)) > rec $name [1] "李明" $age [1] 30 $scores [1] 85 76 90 列表元素总可以用"列表名[[下标]

参考网址: Matlab读取同一路径下多个txt或mat文件总结 matlab 批量读取数据文件.mat .dat 整理:matlab批量读入数据文件的方法 首先命名方式体现在只是名字里数字有变化,其他部分是一样的,一共有1227个. 思路:通过循环,利用num2str将名字中变化的部分表示,然后读取mat文件,最后合并起来. 我的每个mat里面是一个1000*1的cell---->  代码: filepath='E:\My-AMG-Paper\stayPointTry2\';  %文件夹名字f

这个问题我去网上搜索了一下,发现了很多的解决方案都是增加的nproc数量,即用户最大线程数的数量,但我修改了并没有解决问题,最终是通过修改hadoop集群的最大线程数解决问题的. 并且网络上的回答多数关于增加nproc的答案不完整,我这里顺便记录一下. 用户最大线程数可以通过linux下的命令 ulimit -a 查看,屏幕输出中的max user processes就是用户最大线程数,默认通常为1024. 修改这个参数的地方是在/etc/security/limits.conf以及/etc/s

一.批量有序读取图片 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main() { //批量读取图片(有序) ]; ]; Mat srcImg; ; i < ; i++) { sprintf(filename,"%d.bmp",i); sprintf(winName,"NO--%d",i); srcImg=imread(filename); if (srcImg.empty()) br

简介: 同文件输入输出流一样,使用stringstream可以批量读取图片,处理后并进行保存.因为C++中头文件 stringstream既可以从string读数据也可向string写数据,利于其这个特点,我们可以进行批量读取和批量保存工作. 参考程序: /*批量读取图片,进行均值滤波处理,并保存至指定目录下*/ /*学习使用stringstream进行图片的批量读取与保存*/ using namespace std; using namespace cv; int main() { strin

简介: 在利用opencv进行图像处理时,通常需要批量读取图片,然后做相应的处理,我们可以用C++文件的输入流来进行图片的读取,这要求我们应该事先,将图片图片名生成txt文件,具体请参见之前的博文[ubuntu中获取文件名称并生成txt文件]. 例程: 实现功能,批量读取指定目录下的图片,为了检验是否成功,显示第一张图片的长和宽. #pragma GCC diagnostic error "-std=c++11" #include <opencv2/core/core.hpp&g

一. 批量生成文件夹,批量读取文件夹名称 今日,工作中遇到这样一个问题:boss给我们提供了200多家公司的ID代码(如6007.7920等),需要根据这些ID号去搜索下载新闻,从而将下载到的新闻存到以公司ID生成的指定文件夹下!所以第一个问题就是200多个公司,不可能每一次下载,都要去点击:新建文件夹,然后对文件夹命名,too boring and monotonous.嘿嘿,幸好有R的陪伴! let's do it,来看看R如何完成这些工作! 主要用到两个函数 一. dir.create-生

现在有一个文件夹 里面有50个左右的txt文件 每个文件大概三万行 两列 第一列是字符串 第二列是浮点数字 我只需要读第二列 现在我想写一个.M文件 批量读取这个文件夹里的txt文件 读取完以后的数组变量名就是txt的文件名 现在问题: 1 MATLAB如何遍历一个文件夹里的所有函数 2 如果按照文件名创建一个变量? 最佳答案 比如说在E:\new下有一系列txt文件,文件名符合matlab变量名的命名规则,并且没有temp.txt文件,每个文件有两列,以空格分割,第一列是字符串,第二列是浮点数

Mapper读取HBase数据 package MapReduce; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.ma

R批量读取txt文件 本文数据,代码都是参考的是大音如霜公众号,只是自己跟着做了一遍. path<-'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\docs' docs<- get.msg<-function(x){ con<-file(x,open = 'rt')#打开文件 msg<-readLines(con)#分行读取 close(con)#关闭路径 return(paste(msg,collapse = ''))#将第一行和最后一行连接在一起,

新公司入职一个多月了,至今没有事情可以做,十来个新同事都一样抓狂,所以大家都自己学习一些新东西,我最近在看zookeeper,感觉蛮不错的,和微服务的zuul以及eureka功能类似,只是代码复杂了一些.而今天,我所要说的是java多线程读取文件的两个例子: 例子1:java多线程批量读取文件 package face.thread.ReadFile; /** * 多线程读.写文件 *  */import java.io.BufferedReader;import java.io.Buffere

使用Perl批量读取文件最后行 面对成百上千个文件,有时我们需要查看它的最后行,单个文件打开将耗费大量时间,而通过Perl提取出最后行,将快速的帮助我们处理繁琐的事务. 特性 整个目录完全遍历,自动提取最后行 提取出的文件结构 Perl代码 #!/usr/bin/perl use warnings; ########################################### #./readlast_line.pl log/ ##############################

为能更好地服务用户,DataPipeline最新版本支持: 1. 一个数据源数据同时分发(实时或定时)到多个目的地: 2.  提升Hive的使用场景: 写入Hive目的地时,支持选择任意目标表字段作为分区字段: 可将Hive作为数据源定时分发到多个目的地. 3. 定时同步关系型数据库数据时,可自定义读取策略来满足各个表的同步增量需求. 本篇将首先介绍一下一对多数据分发及批量读取模式2.0的功能,后续功能会在官微陆续发布. 一.推出「一对多数据分发」的背景 在历史版本中,DataPipeline每

如何通过时间戳批量删除hbase的数据 我们使用hive关联hbase插入数据时,有时会写错数据,此时hbase中的数据量已经很大很大了(上亿).此时,我们要修改错误的数据,只需要删除写错的那部分数据就可以了,但是很遗憾,hbase中没有这样的sql语句(hbase是不能用SQL操作的,这里概指hbase的一套数据库操作语言),怎么办呢... 网上找了下,看了这个大佬的方法感觉确实可以.请先移步至大佬原文,然后回来再看(尊重别人的劳动) 原理: 1.通过 scan ''tableName,{ C

这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli(关于SparkSQL和Hive的整合,见文章后面的参考阅读). 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler . 环境篇 hadoop-2.3.0-cdh5.0.0 apache-hive-0.13.1-bin spark-1.4.0-bin-hadoop2.3 hbase-0.96.1.1-cdh5.0.0 部署情况如下图:   测试集群,将Spark Worker部署在每台Dat

根据快照名称读取hbase快照中的数据,在网上查了好多资料,很少有资料能够给出清晰的方案,根据自己的摸索终于实现,现将代码贴出,希望能给大家有所帮助: public void read(org.apache.hadoop.conf.Configuration hadoopConf, Pipeline pipeline, ReaderParam readerParam, int batchSize) { limiter = RateLimiter.create(readerParam.getFet