mysql大数据处理

mysql大数据处理相关知识

• 大数据开发-Spark-Streaming处理数据到mysql

  前面一篇讲到streamin读取kafka数据加工处理后写到kafka数据，大数据开发-Spark-开发Streaming处理数据 && 写入Kafka是针对比如推荐领域，实时标签等场景对于实时处理结果放到mysql也是一种常用方式，假设一些车辆调度的地理位置信息处理后写入到mysql 1.说明 数据表如下： create database test; use test; DROP TABLE IF EXISTS car_gps; CREATE TABLE IF NOT EXISTS car_gps( deployNum VARCHAR(30) COMMENT '调度编号', plateNum VARCHAR(10) COMMENT '车牌号',
• MySQL 处理非法数据

  默认情况下，MySQL按照以下规则处理“数据越界”和其他非正常数据1、对于数值数据或time数据列，超出合法范围的值将被阶段到最近的取值范围边界；2、对于字符串数据列（不包括enum、set)太长的字符串将被截断到数据列的最大长度，对于   ENUM类型数据，MySQL将不合法成员用空字符串代替。如果赋值给某个set数据列包含非法子字符串，那mysql会删除那些子字符串并把剩下的赋值给该数据列3、对于日期和时间数据列，非法数值会被转换成‘0’值替代当发生上述情况的时候，MySQL会生成警告， 可使用 show warnings 查看。4、对于字符串序列，太长的字符串将被截短到数据列的最大长度如果需要在插入或更新数据时进行更严格的检查，可以启用特殊的SQL MODE;sql_mode='strict_all_tables,strict_trans_tables'对于支持事务的表，这两种模式是一样的：如果发现某个值缺失或非法，MySQL将抛出错误，语句会停止运行并回滚。对于不
• MySQL常用命令 MySQL处理数据库和表的命令

  学习如何管理和导航MySQL数据库和表是要掌握的首要任务之一，下面的内容将主要对MySQL的数据库和表的一些常用命令进行总结，一些我们不得不掌握的命令，一些信手拈来的命令。一、处理数据库1、查看数据库获取服务器上的数据库列表通常很有用。执行show databases;命令就可以搞定。mysql> show databases;2、创建数据库mysql> create database db_test;Query OK, 1 row affected (0.00 sec)3、使用数据库数据库一旦创建，就可以通过“使用”（use命令）数据库，将其指定为默认的工作数据库。mysql> use db_test;Database changed4、删除数据库删除数据库的方式与创建的方式很相似。可以在mysql客户端中使用drop命令删除数据库，如下：mysql> drop database db_test;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)二、处理表这里
• JavaEE + Ajax处理 json 数据

  目录： 一、项目准备 二、编写前端表单界面 2.1 html 部分 2.2 js 部分（ajax 编写） 三、后端请求处理 3.1 mysql 建表 3.2 编写 BaseDao 3.3 编写 Student 实体类 3.4 编写 GetStuServlet 四、运行结果 一、项目准备 使用 searchStudent.jsp 编写查询学生的界面（使用模糊查询） 编写 GetStuServlet 用来处理查询请求，并通过JSONobj 序列化返回数据 使用 mysql 数据库，建一张名为 student 表，字段为 sid，sname，sage，sgender 需要用到 jquery库，

mysql大数据处理相关课程

• Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战 基于Spark3，在同一项目中，学习两套实时处理的解决方案：Spark Streaming和Structured Streaming，体验完整实时处理方案的全流程，为你梳理大数据常见面试题、大厂的实时解决方案，带你跨过面试最后一公里。

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• 快速入门Hadoop3.0大数据处理 近些年，大数据已经成为各大企业，乃至整个社会关注的重要资源，未来数据管理能力也将成为企业的核心竞争力。正因如此，大数据相关岗位的人员需求和薪资也水涨船高。 如果你是： —计算机专业在校生，未来准备从事大数据相关岗位的同学； —想要转行大数据的Java岗位工作者； —对大数据感兴趣的软件行业从业者，希望在大数据领域有所提升； 那么恭喜，你来对地方了！ 想学习大数据，就绕不开Hadoop，它是整个大数据生态体系的基础。本课程为Hadoop3.0入门课程，从0开始，带你手写代码。课程知识点完整详细，采用原理与实践结合的讲解方式，配套互联网企业真实项目进行讲解。 在本门课程中，你可以收获： —了解Hadoop的核心原理及Hadoop3.0中的新特性 —掌握Hadoop集群的安装部署 —掌握PB级海量日志数据的存储方法 —掌握企业中海量数据的计算方法 —掌握Sqoop在HDFS导出数据至MySQL中的使用 —掌握Hadoop中自定义序列化数据类型在数据分析中的应用 —掌握大数据任务自动化执行脚本的封装和监控 通过本课程的学习，你可以了解Hadoop中的三大核心组件及原理；独立完成Hadoop分布式集群的安装部署；实现大数据中的海量数据存储和海量数据计算。 目前各行各业都处于数据的快速增长期，特别是互联网行业，企业中对大数据的需求会越来越多，本门课程可以帮助大家快速入门大数据，提升自身技术能力。

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• Java大数据实战，巧用Storm快速切入实时流处理领域 Storm是实时流处理领域的一柄利器，本课程采用最新的Storm版本1.1.0，从0开始由浅入深系统讲解，深入Storm内部机制，掌握Storm整合周边大数据框架的使用，从容应对大数据实时流处理！

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mysql大数据处理相关教程

• 常见的 MySQL 异常及处理方法 在使用 MySQL 的过程中，我们会碰到各种各样的问题，如数据库突然响应很慢、表碎片空间占比过大等。本小节我们一起来学习一些常见的 MySQL 异常，以及响应的处理方法。
• 2. Scrapy 数据处理流程 而下面这张图是非常经典的 Scrapy 框架的数据处理流程图，这张数据流图非常重要，它详细描述了 Scrapy 框架背后的运行流程。按照图中的序号，我来给大家描述下 Scrapy 框架中的数据处理流程：Scrapy框架数据流图Spider 构造 Request 请求并提交给 Scrapy 引擎；这步中存在中间件操作，可以对请求设置代理 IP 等后再发送给引擎；引擎将请求发生给调度器，调度器会根据请求中设置的优先级确定要执行的请求顺序；引擎从调度器中获取将要执行的请求；引擎通过下载中间件后，将请求传给下载器执行网页下载；得到 HTTP 响应结果并将其封装成 Response 类，然后经过下载中间件处理后传递回引擎；引擎接收到请求的响应结果后，通过爬虫的中间件将其发送给爬虫 (Spider) 去处理，对应我们前面案例中的 parse() 方法或者自定义的回调方法 book_list_parse()；爬虫会将网页数据抽取成一条数据实体 (Item) 以及新的请求(比如下一页的 URL)，再次发送给引擎处理；引擎将爬虫获取到的 Item 发送给项目管道 (Item Pipelines)，在项目管道中我们可以实现数据的持久化，比如保存到 MySQL 数据库或者 MongoDB 中 。同时，如果有新的请求也会发送给引擎，在继续从第二步开始重复执行，直到最后调度器中没有请求为止。大家将这八个步骤和我们前面实现的互动出版网数据爬取的代码进行实例分析，是不是会有更进一步的理解呢？这上面的架构图和数据流图对于我们学习和理解 Scrapy 框架都非常重要，大家一定要掌握！
• MySQL 的数据类型(1) 本小节主要讲解 MySQL 数据类型，MySQL 支持多种数据类型，学习好数据类型，才能更好的学习 MySQL 表的设计，让表的设计更加合理。
• 2. 数据预处理 这里我们要使用 Keras 内部内置的 ImageDataGenerator 来作为迭代器产生数据。train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)valid_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)在这里我们定义了两个图片数据迭代器，同时我们定义了 rescale 参数，在函数内部每张图片的每个像素数据都会乘以 1./255，以将其归一化到 [0, 1] 之间，因为机器学习之中模型的最好输入数据是在 [0, 1] 之间。然后我们使用文件夹中的数据来初始化这两个图片数据迭代器，这个功能是采用 flow_from_directory 函数来实现的：train_data_generator = train_image_generator.flow_from_directory( batch_size=BATCH_SIZE, directory=train_dataset_dir, shuffle=True, target_size=(Height, Width), class_mode='binary')valid_data_generator = valid_image_generator.flow_from_directory( batch_size=BATCH_SIZE, directory=valid_dataset_dir, shuffle=True, target_size=(Height, Width), class_mode='binary')其中的几个参数的解释如下：batch_size：数据批次的大小，我们之前定义为 64；directory：数据存放的文件夹；shuffle：数据是否打乱，这里我们选择进行打乱；target_size：输出图片的大小，这里我们将长宽都定义为 128；class_mode：分类模式，这里我们选择 “binary” 表示这是一个二分类问题，如果是多分类问题，我们可以选择 “categorical”。至此我们就完成了数据的预处理的工作。
• MySQL 创建数据库 前面章节介绍了如何登陆连接 MySQL 数据库，连接 MySQL 数据库之后就可以对数据库进行操作了，本小节将介绍如何创建一个属于自己项目的数据库。
• 5.后台处理新增数据 在上述的 execute 方法中，可以实例化一个模型类，然后循环插入数据来模拟自定义命令行来处理新增数据： protected function execute(Input $input, Output $output) { // 指令输出 $names = ["赵雷","孙空","钱学","王五","张红","李亮"]; for ($i = 0;$i < 200000;$i++){ $student = new StudentModel(); $student->name = $names[mt_rand(0,5)]; $student->age = mt_rand(18,25); $student->id_number = "42011720040506".mt_rand(1000,9999); $student->created_at = time(); $student->save(); } $output->writeln('执行完成'); }如下图所示：Tips： 上图内容表示使用命令向学生表插入 20 万条随机学生数据。再次执行 php think test 命令之后会消耗比较长的时间，耐心等待之后数据库数据如下图所示：Tips： 可以看到使用命令行后台处理数据是不会超时停止的，这是由于使用的是 php 的 CLI 模式。

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