scala 将异常信息完成输出到日志中 /** * scala 将异常信息完成输出到日志中 * @param e * @param data
欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...临时表 insertInto函数是向表中写入数据，可以看出此函数不能指定数据库和分区等信息，不可以直接写入。...下面语句是向指定数据库数据表中写入数据： case class Person(name:String,col1:Int,col2:String) val sc = new org.apache.spark.SparkContext...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中
【系统初始化部分】 0、通过 Spark SQL 将系统初始化数据加载到 MongoDB 中。...4、商品信息查询服务通过对接 MongoDB 实现对商品信息的查询操作。 ... MongoDB 中 storeDataInMongDB(productDF, ratingDF) // 关闭 Spark spark.stop() } 3.3.3 将数据写入...MongoDB 接下来，实现 storeDataInMongo 方法，将数据写入 mongodb 中： /** * 将数据写入 MongoDB 中 * * @param productDF...() ratingCollection.dropCollection() // 将当前数据写入到 MongoDB 对应的表中 productDF.write .option
5、电影信息查询服务通过对接 MongoDB 实现对电影信息的查询操作。 ... ES 中 storeDataInES(movieWithTagsDF) // 关闭 SparkSession spark.stop() } } 3.3.3 将数据写入 MongoDB...实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，统计所有评分中评分个数最多的电影，然后按照从大到小排序，将最终结果写入 MongoDB 的 RateMoreMovies【电影评分个数统计表】数据集中...统计完成之后将数据写入到 MongoDB 的 RateMoreRecentlyMovies【最近电影评分个数统计表】数据集中。 ...) // 把结果写入对应的 MongoDB 表中 storeDFInMongDB(averageMoviesDF, AVERAGE_MOVIES_Score) 统计完成之后将生成的新的
要求： 1),要有mongodb和spark的基础 2),mongodb要求是2.6以上 3),Spark 1.6.x 4),Scala 2.10.x 使用mongo-spark-connector_2.10...import com.mongodb.spark._ 2，链接到mongodb 当RDD需要读取或者写入数据到mongodb的时候，会自动创建链接。...3，写入数据到mongodb 将RDD数据写入到mongodb的时候，数据必须转化为BSON document。...() 可以使用MongoSpark.save()方法将RDD数据写入到Mongodb，如下： import org.bson.Document val documents = sc.parallelize...读取通过从数据库中抽样文档来推测schema信息的。
实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，统计所有评分中评分个数最多的商品，然后按照从大到小排序，将最终结果写入 MongoDB 的 RateMoreProducts 数据集中。 ...统计完成之后将数据写入到 MongoDB 的 RateMoreRecentlyProducts 数据集中。 ...DF 数据写入 MongoDB 数据库对应的表中的方法 /** * 将 DF 数据写入 MongoDB 数据库对应的表中的方法 * * @param df * @param...DF 数据写入 MongoDB 数据库对应的表中 storeDFInMongoDB(simDF, ITEM_CF_PRODUCT_RECS) spark.stop() } } ...DF 数据写入 MongoDB 数据库对应的表中的函数代码实现如下： /** * 将 DF 数据写入 MongoDB 数据库对应的表中的方法 * * @param df
今天在整理一些资料，将图片的名字信息保存到表格中，由于数据有些多所以就写了一个小程序用来自动将相应的文件夹下的文件名字信息全部写入到csv文件中，一秒钟搞定文件信息的保存，省时省力！...for dir in dirs: path_lists.append(os.path.join(root_path, dir)) return path_lists #将所有目录下的文件信息放到列表中...def get_Write_file_infos(path_lists): # 文件信息列表 file_infos_list=[] for path in path_lists...: # 遍历并写入文件信息 for root, dirnames, filenames in os.walk(path): for filename...#追加字典到列表中 file_infos_list.append(file_infos) return file_infos_list #写入
还有一种方式，可以通过将数据写入本地文件，然后通过sparksql的load或者hive的export等方式导入HDFS。...2、计算的框架选用Spark以及RHadoop,这里Spark的主要用途有两种，一种是对于数据处理与上层应用所指定的规则的数据筛选过滤，(通过Scala编写spark代码提交至sparksubmit)。...3、MongoDB内存数据的应用主要在于对于单个用户的实时的查询，也是通过对spark数据梳理后的标签宽表进行数据格式转换(json格式）导入mongodb,前台应用可通过连接mongodb进行数据转换...后台的数据宽表是与spark相关联，通过连接mysql随后cache元数据进行filter,select,map,reduce等对元数据信息的整理,再与真实存在于Hdfs的数据进行处理。...面向应用 1、从刚才的数据整理、数据平台的计算，都已经将服务于上层应用的标签大宽表生成。（用户所对应的各类标签信息）。
因为不仅做到对于错误信息做到记录，还需要记录程序在运行时的访问日志，所以将日志信息写入到关系型数据库中就不是特别合适了。 ...而 MongoDB 作为一个文档型的 NoSQL 数据库，相比于传统的关系型数据库，NoSQL 数据库具有更好的扩展性、以及能提供更出色的性能，因此，我最终选择将日志信息记录到 MongoDB 中。...例如，这里，我添加了 NLog.Web.AspNetCore 这个程序集从而达到 NLog 对于 ASP.NET Core 的支持，以及添加了 NLog.Mongo 这个程序集用来将日志信息输出到 MongoDB...因为我们是需要将日志信息写入 MongoDB 中的，这里我也添加了一个子节点用来设置写入 MongoDB 数据库中的数据字段。 ...Server 以及在 ASP.NET Core 项目中使用 NLog 将日志信息记录到 MongoDB 中。
如何导入数据 数据可能有各种格式，虽然常见的是HDFS，但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB，所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。...当然，首先你需要在自己电脑上安装spark环境，简单说下，在这里下载spark，同时需要配置好JAVA，Scala环境。...uri，分别是input和output，对应读取的数据库和写入的数据库，最后面的packages相当于引入的包的名字，我一般喜欢在代码中定义。...读取数据 df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").option("uri","mongodb://127.0.0.1/...("spark.mongodb.output.uri", output_uri)\ .config('spark.jars.packages','org.mongodb.spark:mongo-spark-connector
client：切分文件，访问HDFS，与namenode交互，获取文件位置信息，与DataNode交互，读取和写入数据。...map task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map（）并执行，将输出结果写入到本地磁盘（如果为map—only作业，则直接写入HDFS）。...他将数据从产生，传输，处理并写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。...spark采用Scala语言实现，使用Scala作为应用框架。 spark采用基于内存的分布式数据集，优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。...与hadoop不同的是，spark与Scala紧密集成，Scala象管理本地collective对象那样管理分布式数据集。
MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB，如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。...Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点：Redis是完全在内存中保存数据的数据库，使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数...主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口...Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。...与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地 10、Memcached ——通用分布式内存缓存系统。
Why Spark with MongoDB?...1、高性能，官方号称 100x faster，因为可以全内存运行，性能提升肯定是很明显的； 2、简单易用，支持 Java、Python、Scala、SQL 等多种语言，使得构建分析应用非常简单； 3、统一构建...MongoDB Spark Connector 为官方推出，用于适配 Spark 操作 MongoDB 数据；本文以 Python 为例，介绍 MongoDB Spark Connector 的使用，帮助你基于...from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "count app") words = sc.parallelize ( ["scala...: "orange", "qty" : 10 } { "_id" : 3, "type" : "banana", "qty" : 15 } > db.coll02.find() 准备操作脚本，将输入集合的数据按条件进行过滤
相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。...Spark允许用户将数据加载至集群存储器，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法 Spark也支持伪分布式（pseudo-distributed）本地模式，不过通常只用于开发或测试时以本机文件系统取代分布式存储系统...Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。 Spark让开发者可以快速的用Java、Scala或Python编写程序。...这里操作的数据库都是MongoDB，因为爬虫爬取的数据都是直接保存到Mongo。 之后再增加数据量，达到四千多万，读取数据花了8分钟，下图是正在处理和保存数据的Spark UI ?...刚开始使用的语言还是Python，目标是学Scala，看了些基础语法，和Python挺类似的，以后多写写，维持这个项目，记录各种坑。 ok，BB了这么多，下一篇就要开始真正的代码实战了。 ?
在多库多表的场景下(比如：百级别库表)，当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入...架构设计与解析 2.1 CDC数据实时写入MSK 图中标号1,2是将数据库中的数据通过CDC方式实时发送到MSK(Amazon托管的Kafka服务)。...CDC Topic并根据其每条数据中的元信息字段(数据库名称，表名称等)在单作业内分流写入不同的Hudi表，封装多表并行写入逻辑，一个Job即可实现整库多表同步的逻辑。...使用Spark写入Hudi我们主要关注U、D信息，数据带着U信息表示该条数据是一个更新操作，对于Hudi而言只要设定源表的主键为Hudi的recordKey，同时根据需求场景设定precombineKey...对于I,U,D信息，Flink的debezium ,maxwell,canal format会直接将消息解析 为Flink的changelog流，换句话说就是Flink会将I,U,D操作直接解析成Flink
1、MongoDB--最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。...Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外...Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。...与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 10、Memcached --通用分布式内存缓存系统。 ...如果以前没有NoSQL的使用经验，那么理解couchbase的时候关键有两点：延后写入和松散存储。
5）将 RDD 数据集装换成 DataFrame。 6）将 DF 加载到 MongoDB 中： 1. 将原来的 Collection 全部删除 2....通过 DF 的 write 方法将数据写入 3. 创建数据库索引 4. 关闭 MongoDB 连接 7）将 DF 加载到 ElasticSearch 中： 1....通过 DF 的 write 方法将数据写入 8）关闭 Spark 集群 二 离线推荐服务 2.1 基于统计性算法 1、目标 1、优质电影 1）获取所有历史数据中评分次数最多的电影的集合，统计每个电影的评分数...("collection", MONGODB_MOVIE_COLLECTION) .format("com.mongodb.spark.sql") .load() ....2.离线推荐算法已经将电影相似度矩阵提前计算到了 MongoDB 中。 3.Kafka 已经获取到了用户实时的评分数据。
前些时候和后台对接，需要用pyspark获取MongoDB、MySQL数据，本文将介绍如何使用PySpark与MongoDB、MySQL进行数据交互。...authSource=admin") \ .config("spark.jars.packages", "org.mongodb.spark:mongo-spark-connector...= spark.read \ .format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource") \ .load() # 打印数据...注意事项（踩坑必看）在使用此脚本时，需要注意以下几点：在配置Spark参数时，确保添加了spark.jars.packages设置，指定MongoDB Spark Connector的版本。...注意，最后的2.11是Scala版本，通常不需要更改；2.4.4是Spark版本，需要根据实际使用的Spark版本进行修改。
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