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spark批量写入mysql
mysql
同步数据到hive---binlog方式
答:
mysql
同步数据到hive大部分公司目前都是走的jdbc的方式。这种方式有两个好处:也有不好的地方:这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic,格式使用json。格式如下:这一步的主要的细节在于
写入
到hdfs的结构,以及为什么不直接写入hive。不写入到hive表的原因在于,binlog的...
mysql
是否被雪藏
答:
MySQL
并没有被雪藏,它仍然是一种非常常用且受欢迎的关系型数据库管理系统。以下是一些原因解释和进一步拓展:1. 开源性:MySQL是一款开源软件,这意味着它的源代码是公开的,任何人都可以查看、使用和修改。这使得MySQL成为开发者和企业的首选,因为他们可以根据自己的需求进行自定义和优化。2. 可靠性和...
SmartNews 基于 Flink 的 Iceberg 实时数据湖实践
答:
数据湖基石 SmartNews的数据湖不仅存储广告事件和维表信息,还通过Kafka实时
写入
,同时以
MySQL
或Hive的形式存储实时和按小时划分的数据,作为ETL和实时报表的门户。技术挑战与应对 在实时处理中,他们面临去重、精确时间戳更新和近实时查询的挑战。SmartNews采用
Spark
处理广告事件,存储在S3并分区,通过Airflow...
大数据核心技术有哪些
答:
3、数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算。4、数据查询分析:Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供HQL(HiveSQL)查询功能。
Spark
启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。5、数据...
影响数据检索效率的几个因素
答:
不是说快就一定要C++,但是 python
写
for 循环是显然没有指望的。任何数据检索的环节只要包含 python/ruby 这些语言的逐条 for 循环就一定快不起来了。 结论 希望这四点可以被记住,成为一种指导性的优化数据检索效率的思维框架。无论你是设计一个
mysql
表结构,还是优化一个
spark
sql的应用。从这四个角度想想,都...
阿里云基于Flink CDC+Hudi实现多表全增量入湖实践
答:
在性能优化方面,Hudi Bucket Index和全量导入时的
写
放大问题得到了关注。通过调整Ckp间隔和compaction策略,以及优化Bucket数,我们提升了并发性能。增量调优则侧重于减小Stream Write buffer、调整Bucket Number,同时利用
Spark
作业进行Compaction,提供详尽的Metrics帮助性能分析。尽管如此,优化过程中仍面临一些...
目前哪些NoSQL数据库应用广泛,各有什么特点
答:
NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系,这样就非常容易扩展。也无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。大数据量,高性能 NoSQL数据库都具有非常高的
读写
性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。一般
MySQL
使用 Query Cach...
MySQL
各部分的执行顺序
答:
(虽然
mysql
在5.6之后基于sql的规则对group by进行拓展,支持这种写法。但在其它sql上面用别名having还是不行的) 我们可以从SQL运行时各部分的执行顺序来进行分析,当我们选择执行一个SQL语句的时候,它会按照以下的顺序来进行操作,这个执行顺序的设计是很巧妙的,我说一下我自己对于上述顺序的理解,...
技术选型 - OLAP大数据技术哪家强?
答:
Impala 的缺点也很明显,首先严重依赖Hive,而且稳定性也稍差,元数据需要单独的
mysql
/pgsql来存储,对数据源的支持比较少,很多nosql是不支持的。但是,估计是cloudera的国内市场推广做的不错,Impala在国内的市场不错。
Spark
SQL SparkSQL的前身是Shark,它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成,可以将结构...
大数据分析应该掌握哪些基础知识?
答:
MySQL
· DML语言、DDL语言、DCL语言 · 分组查询、Join查询、子查询、Union查询、函数 · 流程控制语句、事务的特点、事务的隔离级别等 JDBC · 使用JDBC完成数据库增删改查操作 · 批处理的操作 · 数据库连接池的原理及应用 · 常见数据库连接池C3P0、DBCP、Druid等 Maven · Maven环境搭建 · 本...
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