Spark是最近比较火的数据处理平台，相对于Hadoop的Mapreduce(MR)，既具有运行速度的优势，又打破的Hadoop MR交互性差的局限，同时，其机器学习组件MLlib可以极大的满足数据处理过程中的算法需求。Spark采用Scala语言编写，但同时支持Scala，Python与Java做为开发语言，甚至SparkR项目的出现某种程度上支持了R语言。MongoDB做为NoSQL比较早的实
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2023-12-28 11:04:14
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SequenceFiles(序列文件) SequenceFile是Hadoop的一种由键值对小文件组成的流行的格式。SequenceFIle有同步标记，Spark可以寻找标记点，然后与记录边界重新同步。Spark还可以从多个节点并行高效地读取SequenceFile。SequenceFile也是Hadoop MapReduce中job的常用输入输出格式，如果你正使用着Hadoop系统，数据很有可
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2024-10-26 20:00:01
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场景 数据量两千万左右，数据列不固定，需要每天更新一次数据，使用MongoDB存储(其他存储可能更佳，此处不考虑)。数据使用方式： 通过_id检索 通过任意列（一列或多列）进行count查询 实现1：单表全量覆盖写入 spark任务每天全量写入MongoDB，并创建索引，数据写入耗时19分钟左右，构 ...
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2021-07-13 16:45:00
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这里以将Apache的日志写入到ElasticSearch为例，来演示一下如何使用Python将Spark数据导入到ES中。实际工作中，由于数据与使用框架或技术的复杂性，数据的写入变得比较复杂，在这里我们简单演示一下。如果使用Scala或Java的话，Spark提供自带了支持写入ES的支持库，但Python不支持。所以首先你需要去这里下载依赖的ES官方开发的依赖包包。下载完成后，放在本地目录，以下
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2023-08-08 17:26:02
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hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql（“create table ...."）1） 写入hive表1. case class Person(name:String,col1:Int,col2:String)
2. val sc = new org.apache.spark.SparkContext
3. val hiveContex
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2023-05-31 12:03:45
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Spring.xml配置文件中
<mongo:options
connections-per-host="8"
threads-allowed-to-block-for-connection-multiplier="4"
connect-timeout="1000"
max-wait-time="1500"
auto
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2023-06-18 11:47:49
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YL运维开发工程师，负责游戏系统配置管理平台的设计和开发，目前专注于新 CMDB 系统的开发，平时也关注运维自动化，DevOps，Python 开发等技术。背景CMDB 为了使用事务来存储机器的数据，启用了 mongodb4.0 版本，在平均 1.5k qps 并发写的情况下(这只是机器层面的数据，机器的里面有很多子资源的更新，每个子资源的更新会对应一个 mongodb 操作)，mongodb 一
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2023-08-01 12:00:13
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1、批量插入与逐条插入的性能差异实测本地MongoDB插入10万条数据，逐条插入需要40秒，批量插入仅需2.3秒。单本地批量插入数据的性能就远远超过逐条插入数据的性能。如果使用远程数据库，那么这个I/O导致的时间消耗会比这个差异许多倍。那么，我们怎么正确的批量插入数据呢？ 下面推荐两个案例：使用Redis批量插入一次性数据import redis
import json
import pymong
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2023-08-17 02:00:22
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对于write操作而言，首先写入journal日志，然后将数据在内存中修改（mmap），此后后台线程间歇性的将内存中变更的数据flush到底层的data files中，时间间隔为60秒（参见配置项“syncPeriodSecs”）；write操作在journal文件中是有序的，为了提升性能，write将会首先写入journal日志的内存buffer中，当buffer数据达到100M或者每隔100毫
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2023-08-01 20:18:57
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四个方面进行 cpu/io 方面的优化处理： 1.集群架构上进行读写分离。所有查询优先考虑在从库上读取，写操作在主库上执行。避免主库混合读写压力过大，也减少主库上读写记录的锁冲突。connection string中readPreference 设置成secondarypreferred，C++ 驱动版本升级为3.1.3 mongo-cxx-driver（驱动升级，读写分离才生效） 。2.热表m
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2023-08-20 13:58:16
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// 写elasticsearch的代码
ds.write
.format("org.elasticsearch.spark.sql")
.option("es.nodes.wan.only", "true")
.option("es.mapping.id", "_id")
.option("es.mapping.exclude", "_id")
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2024-04-26 11:20:41
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-1,基于接收者的方法算子：KafkaUtils.createStream 方法：PUSH，从topic中去推送数据，将数据推送过来 API：调用的Kafka高级API 效果：SparkStreaming中的Receivers，恰好Kafka有发布/订阅 ，然而：此种方式企业不常用，说明有BUG，不符合企业需求。因为：接收到的数据存储在Executor的内存，会出现数据漏处理或者多处理状况 解释：
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2024-08-25 20:09:05
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Spark 整合ElasticSearch因为做资料搜索用到了ElasticSearch，最近又了解一下 Spark ML，先来演示一个Spark 读取/写入 ElasticSearch 简单示例。(spark 读取ElasticSearch中数据)环境：IDEA2016，JDK8，windows10，安装的 ElasticSearch6.3.2 和 spark-2.3.1-bin-hadoop2
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2023-07-08 18:27:44
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实践背景：将一段存在五重子查询嵌套与数据转换计算的Oracle SP(Sql Procedure)用Spark SQL实现。并且采用Java进行开发（不能用最爱的Scala了。。。） 这段SQL的核心逻辑接近千行代码，背后涉及到的关联表接近10个。没有文档，没有表ER图可供参考。我更愿将其定义为传统计算模型在大数据背景下的技术转型，或说是升级。 在此将采用Spark SQL的sql开发模式，一般在
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2024-07-01 17:56:22
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SparkStreaming写数据到Elasticsearch简单实现一、应用场景二、环境说明三、实验步骤四、思考 一、应用场景针对实时处理的数据需要及时能够搜索出来时，可以选择elasticsearch来支持这一业务。当然还可以选择其他的内存数据库，如redis。而elasticsearch除了强大的全文索引能力外，还支持分布式存储，可以将其作为分布式计算框架的底座，用于存储热数据或者温数据等
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2023-11-13 20:49:16
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SparkSQL(Spark用于处理结构化数据的模块)通过SparkSQL导入的数据可以来自MySQL数据库、Json数据、Csv数据等，通过load这些数据可以对其做一系列计算下面通过程序代码来详细查看SparkSQL导入数据并写入到ES中：数据集：北京市PM2.5数据Spark版本：2.3.2Python版本：3.5.2mysql-connector-java-8.0.11 下载Elastic
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2023-06-26 15:27:46
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# MongoDB 写入教程
在这篇文章中，我们将介绍如何在 MongoDB 中进行数据写入操作。对于刚入行的小白开发者来说，整个流程可能会显得有些复杂，但只要理解每一步的作用和相应的代码，就能够轻松上手。
## 整体流程
下面是MongoDB写入数据的基本步骤：
| 步骤 | 描述
需要批量操作时候，节省网络连接交互次数，可以使用 bulk_write。方法一：批量插入insert_manyarr = [] # 初始化一个空列表
for line in mmap_lines(file_path):
arr.append(DbPushPortraitObject(uid=uid, hash_key=hash_key, tag_ids=tag_ids, dt=dt))
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2023-06-09 11:05:25
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文章目录三、ClickHouse基础入门1.数据类型1.1 数值类型1.1.1 IntX和UIntX1.1.2 FloatX1.1.3 Decimal1.2 字符串类型1.2.1 String1.2.2 FixedString1.2.3 UUID1.3 时间类型1.3.1 Date1.3.2 DateTime1.2.3 DateTime641.4 复杂类型1.4.1 Enum1.4.2 Arra
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2024-07-24 21:55:22
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如何快速地将GreenPlum中的数据导入ClickHouseWaterDrop认识环境配置使用waterdrop，写.conf配置文件运行.conf文件，查看数据是否能够抽取开发公共配置文件处理ClinkHouse数据问题 WaterDrop认识我们引用官网的一段话来学一下WaterDrop的作用：Waterdrop 是一个非常易用，高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品，架构于A
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2024-01-17 08:21:22
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