目录普通的数据库链接数据库连接池本篇文章主要介绍数据库连接池原理。普通的数据库链接每一次java程序要在MySQL中执行一条SQL语句，那么就必须建立一个Connection对象，代表了与MySQL数据库的连接。然后在通过连接发送了你要执行的SQL语句之后，就会调用Connection.close()来关闭和销毁与数据库的连接。为什么要立即关闭呢？因为数据库的连接是一种很重的资源，代表了网络连接、
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2023-11-24 23:10:59
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1 数据库连接池1.1 直接连接数据库每一次java程序要在MySQL中执行一条SQL语句，那么就必须建立一个Connection对象，代表了与MySQL数据库的连接。然后在通过连接发送了你要执行的SQL语句之后，就会调用Connection.close()来关闭和销毁与数据库的连接。为什么要立即关闭呢？因为数据库的连接是一种很重的资源，代表了网络连接、IO等资源。所以如果不使用的话，就需要尽早关
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2023-08-28 18:27:46
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三、spark连接mysql数据库安装启动检查Mysql服务。netstat -tunlp (3306)spark 连接mysql驱动程序。–cp /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jars启动 Mysql shell，新建数据库spark，表student。select * f
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2021-05-30 07:23:51
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spark连接mysql数据库1.安装启动检查Mysql服务。netstat -tunlp (3306) 2.spark 连接mysql驱动程序。–cp /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jarspyspark \
--jars /usr/local/spark/jars/mysql-
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2021-05-31 08:26:41
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spark连接mysql数据库 1、安装启动检查Mysql服务。 netstat -tunlp (3306) 2、spark 连接mysql驱动程序。 –cp /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spa ...
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2021-06-05 23:42:00
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1.安装启动检查Mysql服务。netstat -tunlp (3306) 2.spark 连接mysql驱动程序。cd /usr/local/hive/libls mysql*cp mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jarscd /usr/local/spark/jarsls mysql*3.启动 Mysql shell
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2021-05-31 08:25:39
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spark连接mysql数据库:1.安装启动检查Mysql服务。2.spark 连接mysql驱动程序。–cp /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jarsnetstat -tunlp (3306) 3.启动 Mysql shell，新建数据库spark，表student。select
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2021-05-31 08:26:57
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1.安装启动检查Mysql服务。netstat -tunlp (3306) 2.spark 连接mysql驱动程序。–cp /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jars 3.启动 Mysql ...
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2021-06-06 22:43:10
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前期准备（写在前面，以下配置信息均是linux服务器操作配置。）python连接时需要安装oracle客户端文件，pip安装cx_Oracle。 pyspark需要配置jdbc信息。1.安装客户端以下两个安装命令，需要获取服务器的root权限或sudo权限 rpm -ivh oracle-instantclient11.2-basic-11.2.0.4.0-1.x86_64.rpm （1） rpm
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2023-12-10 09:50:02
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1.安装启动检查Mysql服务。netstat -tunlp (3306) 2.spark 连接mysql驱动程序。–cp /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jars 3.启动 Mysql ...
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2021-06-06 00:05:00
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本例子通过spark sql 链接其他数据库。对数据库的信息进行操作。过滤。代码时刻：首先是main 方法，创建SparkSession实例。def main(args: Array[String]) {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkSQLDemo")
sparkConf.setMaster("local")
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2023-09-04 07:06:25
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文章目录JDBC操作MySQLJDBC读取数据方式JDBC读取MySQL数据 JDBC操作MySQL在实际的企业级开发环境中，如果数据规模特S别大，此时采用传统的SQL语句去处理的话一般需要分成很多批次处理，而且很容易造成数据库服务宕机，且实际的处理过程可能会非常复杂，通过传统的Java EE等技术可能很难或者不方便实现处理算法，此时采用SparkSQL进行分布式分析处理就可以非常好的解决该问题
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2023-11-28 10:00:07
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Spark JDBC方式连接MySQL数据库一、JDBC connection properties（属性名称和含义）二、spark jdbc read MySQL三、jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame四、jdbc(url: String, table: String, columnName: St...
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2021-06-01 11:59:24
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打开pyspark，带驱动的那种用命令行启动pyspark时需要加上jdbc的驱动路径：pyspark --driver-class-path D:/Users/chendile/Downloads/mysql-connector-java-3.1.14.jar在Linux和Windows命令行下都可以用这种方法，但是如果出现以下错误：py4j.protocol.Py4JJavaError: An
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2023-09-04 13:10:31
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一般都是用myodbc来连接。首先，在系统中安装 Mysql 的ODBC数据库驱动。如安装稳定版本是3.51.下载地址是：http://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc/3.51.html。下载安装好后。在控制面板-->管理工具-->数据源 (ODBC)中的“驱动程序”页中如果有MySQL ODBC 3.51 Driver
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2023-09-11 15:25:03
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object JdbcDatasourceTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JdbcDatasourceTest")
.master("local")
.getOrCreate()
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2024-07-23 23:03:09
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&n
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2023-09-06 20:56:45
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环境： Windows10 VsCode C++ mysql 目录： 一、undefined reference to 问题分析 二、简单与介绍区分VsCode编译运行代码的两种方法（F5编译和CodeRunner） 三、undefined reference to 问题解决方法 四、其他 一、undefined reference
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2023-08-08 12:53:20
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如何实现mysql的远程连接总览细致讲解1、mysql数据库允许外部客服端访问2、服务端主机打开mysql连接的防火墙端口3、用户名和密码正确，测试连接其他问题 总览1、服务端主机打开mysql连接的防火墙端口 2、mysql数据库允许外部客服端访问 3、用户名和密码正确 4、顺利连接细致讲解1、mysql数据库允许外部客服端访问原来Mysql默认是不可以通过远程机器访问，检查自己的数据库是否如
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2023-08-31 00:26:50
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一、目的 安装msql，并设置可以远程访问，使用Navicate数据库管理软件进行mysql数据库管理。二、Linux虚拟机安装mysql并设置允许远程访问1.查看知否已有MySQL
输入：yum list installed | grep mysql
2.卸载自带的MySQL
输入：yum -y remove mysql-libs.x8
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2023-11-30 13:38:43
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