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突破DBMS局限性,阿里借力Spark提升查询性能

我们知道SQL Server是一款技术上和商业上都很成功的产品,这一次微软选择拥抱Spark大数据生态,着实令人有些惊讶。国内的几款产品也丝毫不落后,阿里云的DRDS、腾讯云TDSQL也都各自推出了与Spark相融合的产品。

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E-Mapreduce如何处理RDS的数据

一、引言 目前网站的一些业务数据存在数据库中,这些数据往往需要做进一步的分析,如:需要根据一些日志数据关联分析,或者需要进行一些如机器学习的分析。在阿里云上,目前E-Mapreduce能满足这种分析的需求。

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MySQL因不能创建 PID 导致无法启动的解决办法

MySQL 启动报错信息如下: Starting mysqld (via systemctl): Job for mysqld.service failed because the control process exited with error code. See "systemctl status mysqld.service" and "journalctl -xe" for details、 [FAILED] 根据提示,使用 systemctl status mysqld.service 和 journalctl -xe 查看服务启动失败的原因。

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centos7安装Cloudera Manager

第一部分:准备工作一,修改hostname $vim /etc/sysconfig/network $source /etc/sysconfig/network

例如: NETWORKING=yes HOSTNAME=spark01

reboot重启服务器 二,关闭selinux查看SELin.

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知识点

1、mysql分库分表策略,mysql集群2、异常监控,上报3、ump监控4、jimdb原理5、jsf原理 1、jdk常用类库2、集合3、锁4、多线程5、NIO6、网络7、分布式系统设计8、soa,主流soa框架9、分布式缓存10、消息队列11、分布式中间件原理及使用12、spring13、spr...

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记录一次spark连接mysql遇到的问题

在使用spark连接mysql的过程中报错了,错误如下

08:51:32.495 [main] ERROR - Error loading factory org.apache.calcite.jdbc.

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欢迎访问我的独立博客 tracefact.net

欢迎访问我的独立博客 tracefact.net

长期以来,我都同时维护着两个博客,博客园和 tracefact.net,感觉有点分散精力,所以博客园以后不再每篇文章都同步更新了,只挑选一些个人认为最好的文章。

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Spark 写出MySQL报错,java.sql.BatchUpdateException

spark DataFrame 写出到MySQL时报如下错误:

java.sql.BatchUpdateException: Column ‘name’ specified twice at sun.reflect

原因: 写出的DataFrame 表结构和MySQL中创建的表结构不一致, 2个 DataFrame join 后的结果中有两列都是“name”列。

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使用EMR来进行mysqlbinlog日志准实时传输

如何利用阿里云的sls插件功能和emr来进行mysql binlog的准实时传输

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[Spark][Python]Spark 访问 mysql , 生成 dataframe 的例子:

[Spark][Python]Spark 访问 mysql , 生成 dataframe 的例子: mydf001=sqlContext.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost/loudacre")\ .

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