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redis当中的Sentinel架构

redis当中的Sentinel架构引入哨兵(Sentinel)机制,当主节点宕机时,哨兵会在从节点中选取一个节点作为主节点,提供数据写入服务。例如:在Server1 掉线后:升级Server2 为新的主服务器:第一步:三台机器修改哨兵配置文件三台机器执行以下命令修改redis的哨兵配置文件cd /export/servers/redis-3.2.8vim sentinel...

scala的正则表达式

正则表达式在scala中,可以很方便地使用正则表达式来匹配数据。定义Regex类scala中提供了Regex类来定义正则表达式要构造一个RegEx对象,直接使用String类的r方法即可建议使用三个双引号来表示正则表达式,不然就得对正则中的反斜杠来进行转义val regEx = """正则表达式""".rfindAllMatchIn方法使用findAllMatchIn方法可以获取...

#scala
千亿数仓项目(数仓理论_商品维度数据装载(拉链表))

商品维度数据装载(拉链表)拉链表设计:1.采集当日全量数据存储到 ND(当日) 表中。2.可从历史表中取出昨日全量数据存储到 OD(上日数据)表中。3.用ND-OD为当日新增和变化的数据(即日增量数据)。两个表进行全字段比较,将结果记录到tabel_I表中。4.用OD-ND为状态到此结束需要封链的数据。 (需要修改END_DATE);两个表进行全字段比较,将结果记录到tabel_U表中 。5.历史

使用hive删除分区语法

可以用 ALTER TABLE DROP PARTITION 来删除分区。分区的元数据和数据将被一并删除。例:alter table dc_dwa.dwa_d_sheet_remedy_s1 drop partition(month_id=202106,day_id=05);(这是删除两个分区)

#hive
hive常用的开窗函数用法

一row_number() over()使用row_number函数,对表中的数据按照省份分组,按照人数倒序排序并进行标记:selectprovince_name,city_name,pc_cnt,row_number() over(partition by province_name order by pc_cnt desc) as rnfromwedw_tmp.t_rn;然后,利用上面的结果,

使用spark向hbase表添加数据

使用spark向hbase表添加数据(数据库、表、数据自己定), 使用spark将hbase表中的数据查询出来打入控制台。(在spark向hbase表添加数据需要:先开启zk、hbase,进入hbase shell窗口)数据:List((“1”,“apple”,“11”), (“2”,“banana”,“12”), (“3”,“pear”,“13”))代码:object hbase {...

#spark
创建一个数据库,包括四个表:学生表(Student)、课程表(Course)、成绩表(Score)以及教师信息表(Teacher)

创建一个数据库,包括四个表:学生表(Student)、课程表(Course)、成绩表(Score)以及教师信息表(Teacher)。四个表的结构分别如表1-1的表(一)~表(四)所示,数据如表1-2的表…表(一)Student (学生表)属性名数据类型可否为空含 义Snovarchar (20)否学号Snamevarchar (20)否学生姓名Ssexvarchar ...

#mysql
创建一个数据库,包括四个表:学生表(Student)、课程表(Course)、成绩表(Score)以及教师信息表(Teacher)

创建一个数据库,包括四个表:学生表(Student)、课程表(Course)、成绩表(Score)以及教师信息表(Teacher)。四个表的结构分别如表1-1的表(一)~表(四)所示,数据如表1-2的表…表(一)Student (学生表)属性名数据类型可否为空含 义Snovarchar (20)否学号Snamevarchar (20)否学生姓名Ssexvarchar ...

#mysql
spark的两种查询风格

两种查询风格1、准备工作读取文件并转换为DataFrame或DataSetval lineRDD= sc.textFile(“hdfs://node01:8020/person.txt”).map(_.split(" "))case class Person(id:Int, name:String, age:Int)val personRDD = lineRDD.map(x =>...

#spark
Flink第一章的简介

Flink 简介1.1 Flink 的引入这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop、Storm, 以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河,也以 内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展。 Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计 算的系统身影。就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着。 在国外一些社区,有很多

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