整合JDBCSpringData简介对于数据访问层,无论是 SQL(关系型数据库) 还是 NOSQL(非关系型数据库),Spring Boot 底层都是采用 Spring Data 的方式进行统一处理。Spring Boot 底层都是采用 Spring Data 的方式进行统一处理各种数据库,Spring Data 也是 Spring 中与 Spring Boot、Spring Cloud 等齐名
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项目背景:       最近在摸索中接触大数据展示项目,提到大数据统计就不得不解决多数据源,动态数据源问题,当然这些问题可以通过其他方案替代,但响应的需要付出一定的代价。本笔记中主要探讨的是在一个简单的springboot 项目中引入多种数据源,用户根据业务自动切换响应的数据源进行业务统计,或者在一个API中实现多数据源联合统计。工具:  &nbs
转载 2024-10-22 10:01:38
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SpringMVC Excel导入导出2.0升级版 该博客依赖1.0版本编写,只体现升级内容。1.0请参照 SpringMVC操作Excel上传下载. 升级内容介绍: MyBatis在批量插入的时候,入参的形式多种多样,1.0版本使用List<Map<String, String>>的形式作为入参。不排除有些情况下需要使用POJO传递数据。基于此需求,研发的2.0
转载 2024-07-16 07:04:27
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JDBCTemPlate从接触JAVA开始就会用到这个工具,它是原生JDBC的更高一级别的工具性质的操作类,对原生JDBC进行了很多细节上的封装,只提供了入口API,使用者只需要选对API然后传对应的参数即可;将原有的比较繁琐的细节实现屏蔽了,对于使用的角度来说,表现得更加的友好;这次在这里对JDBCTemPlate的实现细节与API底层不做阐述,这是记录它对于批量数据插入的使用方法,方便后期回顾
转载 2023-12-15 09:49:48
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前置要求①具备Java环境,并且可以通过Maven进行安装项目依赖;②具备IntelliJ IDEA工具,推荐专业版,社区版也不影响;③具备Mysql5.7或以上版本数据库;④具备Navicat数据库可视化管理工具;⑤推荐使用Google Chrome、Firefox浏览器运行教程①打开Navicat数据库可视化工具并创建连接。连接名可以随便起名;主机输入ip地址,本地为127.0.0.1或者lo
转载 2023-12-14 07:45:29
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问题导读1.从本地文件系统中通过什么命令可导入数据Hive表?2.什么是动态分区插入?3.该如何实现动态分区插入? 扩展:这里可以和Hive中的三种不同的数据导出方式介绍进行对比?Hive的几种常见的数据导入方式 这里介绍四种: (1)、从本地文件系统中导入数据Hive表; (2)、从HDFS上导入数据Hive表; (3)、从别的表中查询出相应的数据导入Hive表中; (4)、在创建表的
转载 2023-07-14 11:08:08
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全量数据导入kudu时,这时候我们先用sqoop把关系数据数据导入临时表,再用impala从临时表导入kudu目标表    由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题,这里默认hive的表都是text格式;    每次导完到临时表,需要做invalidate metadata 表操作,不然后面直接导入kudu的时候会查不到数据;    初始化好数据得执行compute
转载 2023-07-12 21:13:06
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数据导入导出1.数据导入1 load语法:load data [local] inpath '数据的 path' [overwrite] into table table_name [partition (partcol1=val1,…)];(1)load data:表示加载数据(2)local:表示从本地加载数据hive 表;否则从 HDFS 加载数据hive 表(3)inpath:
转载 2023-07-12 09:08:19
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删除文档的第一行,文件导出第一行为列名 sed -i '1d' <file> 取第一行为日期的cat hall.log | grep '2017-' > 0928.txt替换分隔符为\01 sed -i 's/\t/\x1/g;s/;/\x1/g' test1.txt gz压缩 gzip -r test1.txt 查看文件 hdfs dfs -ls /hive/wareh
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可以通过多种方式将数据导入hive表1.通过外部表导入用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表。 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt 1 hello 2 world 3 test 4 case 字段之间以'\t'分割启动hive: $ hive建external表: hive> CREATE EXTERNAL TABLE MYTEST(num INT, name STRING) > COMMENT 'this is a test
转载 2013-07-31 19:50:00
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# Hive导入数据 Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,它提供了一个方便的方式来处理和分析大规模的结构化和半结构化数据。在Hive中,我们可以使用HiveQL来查询和分析数据。但首先我们需要将数据导入Hive中才能进行后续的操作。 本文将介绍如何使用Hive导入数据,并提供相应的代码示例。 ## 准备工作 在开始之前,确保已经安装好了Hive和Hadoop,并且配置正确。
原创 2023-08-30 14:51:46
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本帖最后由 rsgg03 于 2015-3-30 20:51 编辑问题导读1.HiveServer和HiveServer2都有哪两种模式?2.HiveServer与HiveServer2驱动类有什么不同?3.HiveServer2存在哪三种连接URL?4.hive与JDBC数据类型是如何对应的?HiveServer和HiveServer2都有两种模式,分别为嵌入式和单机服务器模式,对于嵌入式URI
 1.导入总览介绍Apache Doris 的数据导入功能是提供用户将数据导入到 Doris 中,导入成功之后,用户可以通过 Mysql 客户端使用SQL对数据进行查询分析。Doris 为满足不同场景的数据数据导入需求,提供了一下几种数据导入方式,每种数据导入方式都支持不同的数据源,存在不同的使用方式:同步,异步,每种导入方式也支持不同的数据格式:CSV,JSON,Parquet、OR
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```markdown 在大数据处理的过程中,Apache Hive作为一个数据仓库工具,常常用于存储和分析大规模数据集。其中,数据导入Hive是一个至关重要的步骤。然而,在实际操作中,我遇到了一些挑战,特别是在数据导入的过程中。以下是我解决“数据导入Hive”问题的详细过程记录。 ## 问题背景 在一个日常的工作场景中,我们的团队需要定期将用户数据从关系型数据导入Hive表中,以便进行进
原创 7月前
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本文介绍hive数据导入的一种方法,从文件导入
原创 精选 2022-03-25 11:25:57
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一、impala + kudu一些优化心得用了几次impala + kudu做大数据实时计算场景,一路踏坑过来,这里分享踏坑经验一开始需要全量导入kudu,这时候我们先用sqoop把关系数据数据导入临时表,再用impala从临时表导入kudu目标表由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题,这里默认hive的表都是txt格式;每次导完到临时表,需要做invalidat
Hive 导入 parquet 数据步骤如下:查看 parquet 文件的格式构造建表语句倒入数据一、查看 parquet 内容和结构下载地址命令查看结构:java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30查看内容:java -jar parquet-
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sqoop1连接测试Oraclesqoop-list-databases --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.1.**:1521:ORCL --username ** --password ***将oracle数据导入hive中sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.1.**:1521:ORCL --us
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使用Sqoop重Mysql往Hive迁移数据时出现数据错位(NULL字符串)如图: 出现这种原因是因为指定的“分隔符”造成的: Hive数据显示机制: 存储在Hive中的数据除去硬盘数据最终是落脚在HDFS上,Hive依赖HDFS存储数据Hive并不直接存储数据。所以在我们创建一张普通Hive表时,我们可以通过指定“行/列分隔符”,如下表: create table book_url_conf
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公司由于业务需求,需要把项目放到hwy上,原来公司的gp数据库也需要迁移到hw的mpp数据库,但是在迁移的过程中发现这个hw数据库真是各种坑啊,有一些报错不是一直存在的,而是偶发的,这可苦了我们这些搬运工,在此记录一些使用中发现的问题。1.由于hw库的tid字段是保留字段(什么鬼),所以把数据库和代码中相关的部分全部改成另外一个字段代替;2.在公司部署的hw库不知是安装问题还是库本身自带的问题,发
转载 2023-08-10 20:44:32
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