利用Spark从HBase读取数据并用Spark SQL保存至MySQL-ITADN社区

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本项目演示了如何使用Apache Spark从HBase数据库高效地读取大量数据，并通过Spark SQL处理后将结果存储到MySQL中，实现大数据分析流程。使用Spark从HBase读取数据，并将其插入到MySQL中。

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本教程介绍如何使用Apache Spark通过JDBC连接MySQL数据库，并执行读取和存储操作，帮助用户掌握高效的数据处理方法。使用Spark的JDBC功能从MySQL读取和保存数据。

Spark-Solr: 利用SolrJ将数据从Solr读入Spark RDD并从Spark向Solr索引对象的工具

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Spark-Solr是一个高效的工具，它使用SolrJ库实现数据在Apache Solr与Spark RDD之间的双向传输，支持大规模数据分析和处理。 Lucidworks Spark与Solr的集成项目包括用于从Solr读取数据并将其作为Spark DataFrame或RDD使用的工具，以及使用SolrJ将对象索引到Solr中的工具。例如，可以索引和查询Twitter的数据，也可以对纽约市黄色出租车CSV数据进行同样的操作。在配置和调优方面，可以通过设置如max_rows request_handler等参数来优化查询性能；通过使用分片内拆分提高读取并行度的分裂(split_field)、splits_per_shard 和 flatten_multivalued 参数；以及跳过非文档值(skip_non_dv)功能。此外，还可以利用样本种子(sample_seed)和百分比(sample_pct)参数来控制数据抽样。在查询时间方面，可以配置软提交间隔(soft_commit_secs)，设定批处理大小(batch_size)，生成唯一键(gen_uniq_key)以及指定Solr字段类型(solr_field_types)等。

工业OPC数据读取并存储至SQL

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本项目实现通过OPC技术从工业设备中提取实时数据，并将其安全有效地传输和存储到SQL数据库中，便于数据分析与监控。标题中的“工业OPC客户端读取，并存SQL”指的是一个基于C#编程语言开发的应用程序，该程序设计用于从OPC（OLE for Process Control）服务器读取数据，并将这些数据存储到SQL Server数据库中。OPC是工业自动化领域常用的一种接口标准，它允许不同厂商的软件和硬件之间进行通信。描述中的“c#编写的 OPC 客户端读取程序”表明这个程序使用了C#语言编写，并作为OPC客户端与特定的OPC服务器交互以获取所需数据。通常通过OPC DA（Data Access）或OPC UA（Unified Architecture）等接口来实现这一目的，以便从工业设备或系统中读取实时数据。标签“C# OPC automation”进一步强调了该程序使用C#语言实现了自动化功能。由于其现代、面向对象的特点和适用于开发Windows桌面应用程序及企业级服务的能力，使得C#成为理想的编程选择以创建OPC客户端应用。根据从压缩包文件名列表中推测出的信息： 1. `App.config`：此配置文件包含了数据库连接字符串与OPC服务器信息等设置。 2. `Frm_Main.Designer.cs` 和 `Frm_Main.cs`：主窗体的代码文件，分别包括设计时布局和运行逻辑。用户界面可能包含用于显示数据及执行读取操作的控件。 3. `Program.cs`：应用程序启动点，包含了程序开始与结束的相关逻辑。 4. `OPC Client.csproj`：定义了项目的结构、依赖项以及编译设置的Visual Studio项目文件。 5. `OPC Client.sln`：包含整个项目及其子项目的解决方案文件。 6. `OPC Client.v11.suo`：存储个性化设定（如窗口布局和断点）而不影响程序运行的用户特定选项文件。 7. `from.gif`：可能用于UI界面中的图标或指示性图形文件。 8. `Frm_Main.resx`：包含窗体本地化字符串和其他资源的资源文件。结合以上信息，可以推测出该程序的工作流程如下： 1. 启动时从配置文件中加载OPC服务器和SQL Server的相关设置。 2. 用户通过主界面触发读取操作；程序建立与OPC服务器连接并获取所需数据项。 3. 获取到的数据会被处理并在用户界面上显示，同时可能被保存至数据库。这些具体的操作通常在`Frm_Main.cs`的事件处理函数中完成。 4. 数据存储后，应用程序保持连接以等待后续读取请求或根据需要关闭OPC连接。该程序结合了多个领域的知识和技术，包括但不限于C#编程、OPC通信、SQL Server操作（如ADO.NET 或 Entity Framework）及UI设计等。它是工业自动化和信息化集成的一个典型示例。

Spark-Excel：利用Apache POI读取Excel文件的Spark扩展插件

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Spark-Excel是一款基于Apache POI开发的Spark插件，专门用于在大数据处理中高效读取和分析Excel文件，简化数据导入流程。 spark-excel：这是一个用于通过Apache POI读取Excel文件的Spark插件。

HBase-RDD: 从HBase读取并生成RDD.zip

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简介：HBase-RDD是一款工具或库，旨在简化从Apache HBase数据库中提取数据并将这些数据转换为Resilient Distributed Datasets (RDD)，以供大数据处理框架如Spark使用。此操作有助于高效地进行大规模数据分析与机器学习任务。 hbase-rdd项目使Apache Spark能够连接到HBase。现在可以在Scala 2.10和版本2.11上使用Spark与CDH5.0配合工作，在版本0.2.2-SNAPSHOT时，该功能支持Spark的使用。这段文字描述了如何通过hbase-rdd将数据从HBase读取并转换为RDD（弹性分布式数据集），以便在Apache Spark中进行处理和分析。

Spark-Redis：用于从Redis集群读写的Spark连接器

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Spark-Redis是一款专为Apache Spark设计的高效连接器，它支持与Redis集群的数据交互，实现快速、简便地读取和写入操作。 Spark-Redis 是一个用于读取和写入数据的库。它允许从 Spark 作为 RDD 访问 Redis 的所有数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和排序集合。此外，该库还支持使用 DataFrames 和 Spark SQL 语法进行操作，并且可以与独立数据库或集群数据库一起使用。当与 Redis 集群配合使用时，Spark-Redis 能够识别其分区方案并根据重新分片和节点故障事件做出相应调整。此库还兼容 Spark 流（DStream）以及结构化流。版本兼容性和分支该库包含多个分支，每个分支对应于不同受支持的 Spark 版本。例如，“branch-2.3”可以与特定版本的 Spark 兼容使用。

使用C#开发的Handsontable从SQL数据库读取、更新和保存数据

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本项目利用C#编程语言实现与Handsontable的数据交互功能，能够高效地从SQL数据库中读取信息，并支持对表格数据进行实时编辑及同步保存，极大提升了数据处理效率。本实例通过Handsontable与SQL结合，在VS2010开发平台上实现从SQL2008数据库读取数据显示到Handsontable，并支持在线编辑后更新回数据库的功能。App_Data目录中的sql.sql文件包含三张表，用于存储数据的更新和保存信息。该实例是根据学校学生体育测试素质填报表格设计的，在Handsontable中设置了输入规则以防止录入错误发生。只需更改数据连接为自己的数据库地址即可使用本实例。

利用Scrapy和MySQL抓取并存储博客数据至数据库中

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本项目运用Python Scrapy框架高效地爬取了大量博客文章信息，并使用MySQL数据库进行结构化存储，便于后续的数据分析与挖掘工作。 ### 写在前面本期内容：基于scrapy+mysql爬取博客信息并保存到数据库中。 #### 实验需求： - 环境配置：anaconda丨pycharm - Python版本：3.11.4 - 工具库：scrapy, mysql #### 实验描述：本次实验实现了使用Scrapy框架爬取博客专栏的目录信息并将其保存到MySQL数据库中。本实验涉及Python网络爬虫技术和MySQL基本操作，需要具备一定的基础知识。 ### 实验框架： - Scrapy是一个基于Python的开源网络爬虫框架，用于快速、高效地获取网页数据。它具有强大的抓取能力，并支持多线程和分布式爬虫，能够并行处理多个网页。Scrapy提供了方便的API及丰富的功能，可以自定义爬虫规则与处理流程，并支持数据持久化存储和导出。此外，它还配备了可视化的调试工具以及强大的反爬策略，帮助开发者更轻松地构建和管理网络爬虫项目。Scrapy广泛应用于数据抓取、搜索引擎优化（SEO）和大数据分析等领域。 - MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，由Oracle Corporation开发并维护。

Spark Streaming与HBase集成：存储来自Kafka的数据

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本文介绍了如何将Apache Spark Streaming与HBase结合使用，实现高效地从Kafka实时接收数据并将其存储到HBase中。 SparkStreaming_HBase将从Kafka收集的数据保存到HBase中，数据来源为日志生成器。编写一个Python工程用于产生行为日志：每次运行会生成设定数量的日志记录，并通过Linux定时器每60秒执行一次，产生的行为日志会被保存在文件里。使用Flume来收集新产生的行为日志，再利用Kafka进行数据的收集和存储；然后用SparkStreaming实时处理这些数据，最后将结果写入HBase中。数据格式如下： ``` 63.132.29.46 2019-10-15 00:36:16 GET /class/131.html HTTP/1.1 404 - 46.98.10.132 2019-10-15 00:36:16 GET /class/112.html HTTP/1.1 200 - 46.29.167.10 2019-10-15 ```

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利用Spark从HBase读取数据并用Spark SQL保存至MySQL

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