概述：Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读，详细记录了SparkSQL对数据库的操作，通过java程序，在本地开发和运行。整体为，Spark建立数据库连接，读取数据，将DataFrame数据写入另一个数据库表中。附带完整项目源码(完整项目源码github)。1.首先在postgreSQL中创建一张测试表，并插入数据。（完整项目源码Github）1.1. 在pos
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2024-08-16 13:54:17
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一、HDFSHDFS全称是Hadoop Distributed System。HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的。适用于几百MB，GB以及TB，并写一次读多次的场合。而对于低延时数据访问、大量小文件、同时写和任意的文件修改，则并不是十分适合。目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有，Thrift、C、FUSE、WebDAV、HTTP等。HDFS是以block-sized chunk组织其
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2024-07-23 18:58:58
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大数据-SparkStreaming（六）数据丢失如何处理利用WAL把数据写入到HDFS中步骤一：设置checkpoint目录streamingContext.setCheckp
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2024-04-08 11:59:36
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文章目录HDFS知识学习介绍特点组成块HFDS命令行操作 HDFS知识学习介绍HDFS，它是一个文件系统，全称：Hadoop Distributed File System，用于存储文件通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。 HDFS支持流数据读取和处理超大规模文件，并且能够运行在由廉价的普通机器组成的集群上。特点兼顾廉价的硬件设备
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2024-02-29 22:20:47
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HDFS_09_HDFS写入数据流程
1. HDFS写入数据流程 ⭐️
HDFS写入数据流程是指：用户存储数据到 HDFS 上
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2023-07-12 08:36:18
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HDFS的写流程首先客户端通过DistributedFileSystem上调用create()方法来创建一个文件。DistributedFileSystem使用RPC呼叫NameNode,让NameNode在NameSpace上创建一个没有与任何关联的新文件，并确认客户端是否拥有创建文件的权限，如果检查通过，NameNode就会为新文件生成一条记录；不然文件创建失败，客户端会抛出IOExcepti
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2023-08-26 18:46:42
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一、前言概述 HDFS是Hadoop Distributed File System的缩写，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。二、HDFS的使用场景： 适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。三、HDFS的优缺点：优点：1、 高容错性数据自动保存
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2023-07-14 10:41:28
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大量数据写入架构实现流程
为了实现大量数据的写入架构，我们需要设计一个高效的系统来处理数据的写入操作。下面是实现这一目标的流程：
1. 设计数据表结构
2. 创建数据库
3. 编写数据写入代码
4. 数据库连接配置
5. 批量数据写入
下面是详细的每一步需要做的事情以及相应的代码示例：
1. 设计数据表结构
在开始编写代码之前，我们需要先设计好数据表的结构。这涉及到数据的类型、字段命名规
原创
2023-11-26 09:23:20
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# 如何在Redis中高效写入大量数据
在实际应用中，我们经常需要将大量数据写入Redis中进行持久化存储。但是，由于Redis是单线程的，一次写入大量数据可能会导致性能下降甚至系统崩溃。本文将介绍如何在Redis中高效地写入大量数据。
## Redis Pipeline
Redis Pipeline是一种在客户端批量发送多条指令给服务器的模式。通过Pipeline，客户端可以避免了每次发送
原创
2024-06-16 04:50:17
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如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源，一个比较高效便捷的方法就是使用“Bulk Load”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。 它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库。配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源。
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2024-08-23 13:58:49
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机架感知。 （4）客户端拿到datanode信息后，与datanode1直接建立通信通道，开始上传数据。以packet为单位上传,packet默认大小为64k。 （5）上传到dataNode1中的数据先存到byteBuffer缓存中，达到block大小，再刷到block中进行物理存储。 （6）DataNode1和dataNode2，dataNode2与dataNode3同时会建立通信通道，进行数
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2023-07-14 15:58:27
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目录前言一、硬件方向二、程序开发方向2.1 建议开启 rewriteBatchedStatements=true 配置项2.2 load data infile 总结前言 在开发过程中可能会遇到需要快速入库大量数据的场景。理论上来说通过批量写入应该能够快速的插入数据，但是实际过程中批量插入速度并不是很理想。接下来介绍一下优化常用的操作
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2023-06-27 23:24:12
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在HDFS中，关键的三大角色为：NameNode（命名节点）、DataNode（数据节点）、Client（客户端） Client(客户端)对HDFS中的数据进行读写操作，分别是Client从HDFS中查找数据，即为Read(读)数据;Client从HDFS中存储数据，即为Write(写)数据。下面我们对HDFS的读写流程进行详细的介绍。假设有一个文件1.txt文件，大小为300M，这样就划分出3
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2024-02-12 20:49:32
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Redis的全称是Remote Dictionary Server，本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据Flush到硬盘行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能很出色，可每秒10w次读写，是已知性能最快的Key-Value DB。此外Redis支持保存多种数据结构，单个value的最大限制是1GB，可以用来实现很多有用
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2023-05-30 15:42:21
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HDFS写流程（微观）1.写数据就是从客户端上的数据上传到hdfs上·宏观过程1.首先客户端对主节点（NN）发送文件，主节点（NN）进行接收文件，在接收过程中，例如客户端向主节点发送一个put命令上传文件，在接收数据的过程中，会首先调用RPC的通信过程调起NN的put方法，先将文件放在Hadoop集群的一个缓冲区里面进行存储，接着对文件进行切分（默认是128M产生一个block块，并且通过机架感知
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2024-03-28 03:39:33
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文件的写入过程这里的FSDatainputStream改成outputstream第一步：客户client 发送文件上传的请求给NameNode，NameNode去检查目标文件是否存在,父目录是否存在，返回是否上传第二步：接受指令 ， 给NameNode发送Block1可以传输到datanode的那些服务器上第三步：NameNode根据当前配置和机架感知原理来进行分配，如返回datanode的地址
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2024-03-05 15:05:43
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LOAD DATA INFILE 命令
LOCAL
LOCALLOAD DATA [LOW_PRIORITY] [LOCAL] INFILE 'file_name.txt' [REPLACE | IGNORE]INTO TABLE tbl_name[FIELDS[TERMINATED BY '\t'][OPTIONALLY] ENCLOSED BY ''][ESCAPED BY '\\' ]][L
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2023-08-22 21:11:07
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在Kubernetes中，将Kafka数据写入HDFS是一个常见的场景，可以实现数据的持久化存储和分析。在这篇文章中，我将向您介绍如何通过Kubernetes实现将Kafka数据写入HDFS的过程，并提供相应的代码示例。首先，让我们来看一下整个流程的步骤，并按照步骤逐一进行说明和代码示例。
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 步骤一 | 创建Kafka集群
原创
2024-05-24 09:52:52
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1.Hadoop自带的一个称为HDFS的分布式文件系统，即Hadoop Distributed Filesystem。它是以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上；2.超大文件，目前可以存储PB级别数据了；3.流式数据访问；4.商用硬件,廉价机器即可；5.低时间延迟的数据访问，记住HDFS是为高数据吞吐量应用优化的，这可能会以提高时间延迟为代价，目前对于低延迟的访问需求,
实现“sparkstream 数据写入 HDFS”的流程可分为以下几个步骤：
1. 创建 SparkSession：首先需要创建一个 SparkSession 对象，用于与 Spark 集群进行通信。可以使用以下代码创建 SparkSession：
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSessio
原创
2024-02-16 11:13:30
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