我使用官方的mongospark连接器。我的spark版本是2.0我的mongo版本是3.2.x我的sparkmongo连接器是1.1.0在我的数据库中，我有一个具有root角色的管理员，所以他有权限。我已经创建了一个配置如下:valreadConfig=ReadConfig(Map("spark.mongodb.auth.uri"->"mongodb://:@:27017/admin","spark.mongodb.input.uri"->"mongodb://:27017/MyDatabase.myCollection"))但是当我尝试读取一些数据时，出现错误“未授权执行命令。”我
“数据智能”(DataIntelligence)有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代表了用户的反馈，获取结果的及时性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策，更好的进行产品迭代，实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用。本文主要讲述知乎的实时数仓实践以及架构的演进，这包括以下几个方面实时数仓1.0版本，主题：ETL逻辑实时化，技术方案：SparkStreaming。实时数仓2.0版本，主题：数据分层，指标计算实时化，技术方案：FlinkStreaming。实时数仓未
我正在开发一款具有基本用户注册/登录功能的Android应用程序。目前我已经在我的本地主机上运行了WAMP服务器。我想更进一步，采用AmazonRDS(MySQL)实例并将我的php文件托管在某个服务器(可能是EC2实例)上，并允许Android应用程序向php文件发出HTTP请求，后者又连接到MySQL实例。到目前为止，我已经创建了一个MySQL实例和一个EC2实例(使用LAMP设置)。我无法从EC2实例连接到MySQL实例(我通过Puttyssh进入EC2，并尝试使用此命令连接到MySQL实例mysql-hdevo.*.ap-southeast-1.rds.amazonaws.co
我正在使用ApacheSpark分析查询日志。我在设置spark时已经遇到了一些困难。现在我使用独立集群来处理查询。首先，我使用Java中的示例代码来计算工作正常的单词数。但是当我尝试将它连接到MySQL服务器时，问题就出现了。我正在使用64位ubuntu14.04LTS。Spark版本1.4.1，Mysql5.1。这是我的代码，当我使用MasterUrl而不是[Local*]时，我收到错误消息找不到合适的驱动程序。我已经包含了日志。importjava.io.Serializable;importjava.util.HashMap;importjava.util.List;impor
Spark的五种JOIN策略解析https://www.cnblogs.com/jmx-bigdata/p/14021183.html万字详解整个数据仓库建设体系（好文值得收藏）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MzU2MDYzOA==&mid=2247484692&idx=1&sn=f624672e62ba6cd4cc69bdb6db28756a&scene=21#wechat_redirectGIS中将矢量数据转换栅格数据算法https://malagis.com/gis-vector-grid-data-conversion-algorithm.h
我希望能够在mySQL中使用loaddatainfile命令，但我不想从本地文件加载数据，而是想从CSV文件加载它。即，如果文件在本地存储中，它看起来像:LOADDATAINFILE'C:\\abc.csv'INTOTABLEabc但如果它在S3中，我不确定我怎么能做这样的事情。这可能吗？注意:这不是RDS机器，所以这个命令似乎不起作用:http://docs.aws.amazon.com/datapipeline/latest/DeveloperGuide/dp-template-copys3tords.html 最佳答案 mys
我正在为使用MySQL作为数据存储的应用程序构建分析功能。我们有一个基于微服务的架构，也使用Kafka。我们的用例还没有真正需要“实时”分析，但可以在以后添加。对于我的用例，我想将Tableau用作可视化平台，报告将直接嵌入到Web应用程序中。对于容量和用例，我认为不需要基于Hadoop的系统，但KafkaConnect、Spark和Flink是可能的。我打算构建一个基于星型模式的报告数据库，与主要生产数据库分开，由维度和事实表组成，并允许Tableau对此进行报告。我的微服务将使用Avro模式注册表将事件推送到相关主题，然后报告微服务将使用这些事件并更新星型模式。现在回答我的问题:将
当您的用户数量增加时，EC2上基于Lamp的站点的常见瓶颈是什么(以及什么往往最先被打破)？假设:-体面的数据库设计-cron上有一些Ram和CPU密集型进程，但在正常使用期间没有ram/cpu密集型的东西。 最佳答案 好问题-我们用Nginx替换了A，我们的PHP现在是fpm。这使我们能够设置更多的应用程序平衡器来处理流量高峰等等。我们还将主数据库移动到CouchDB(BigCouch)，但通常没有办法在不知道您的应用程序做什么的情况下避免灾难。EC2瓶颈EC2瓶颈或问题更容易概括和确定。磁盘输入/输出例如，一个非常普遍的瓶颈是磁
我在Spark中有一个ETL作业，它还连接到MySQL以获取一些数据。从历史上看，我一直这样做如下:hiveContext.read().jdbc(dbProperties.getProperty("myDbInfo"),"(SELECTid,nameFROMusers)r",newProperties()).registerTempTable("tmp_users");Row[]res=hiveContext.sql("SELECT"+"u.name,"+"SUM(s.revenue)ASrevenue"+"FROM"+"statss"+"INNERJOINtmp_usersu"+"
我正在尝试从AWSEMR-Zeppelin笔记本连接到MySQL实例。将mysql连接器加载到此位置-/usr/lib/spark/jars/mysql-connector-java-5.0.4-bin.jar。并将其添加为齐柏林飞艇解释器中的工件。启动驱动程序，Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")res77:Class[_]=classcom.mysql.jdbc.Driver像这里一样使用Scala代码，试验1，valjdbcDF=spark.read.format("jdbc").options(Map("url"->"jdbc:mysql
