datax

目录： 1、 该文件的功能 2、 模板代码 3、 部分变量解释 1、该文件的功能： 将csv文件中的数据导入到数据库中 2、代码 { " job " : { " content " :[ { " reader " : { " name " : " txtfilereader " , " parameter " : { " path " :[ " C:/Users/Lenovo/Desktop/datax_test1.csv " ], " encoding " : " gbk " , " column " : [ { " index " : 0 , " type " : " string " }, { " index " : 1 , " type " : " string " } ], " fileldDelimiter " : " , " } }, " writer " : { " name " : " mysqlwriter " , " parameter " : { " username " : " root " , " password " : " root " , " column " : [ " datax_test1 " , " datax_test2 " ], " preSql " : [], " connection " : [ { " jdbcUrl " : "

2019正睿CSP-S模拟赛十连测day7 今天上午刚考完初赛，全员90+，就只有我是80（有可能80-？），慌得一匹，洛谷讨论一面又有一堆人估分比我高，还问有没有救，我原地自闭。教练说一星期后才能出分数线，那我这一个星期看来都要在自闭中度过了。 今天这场比赛就是在自闭中度过的，感觉没能很好地集中精力做题，一直在想初赛（也许集中精力也不能打上去？），最后的分数是 100+50+0(期望10)=150(rank=25) T1感觉还是比较送的，乱搞之中出正解，玩了玩搞了搞终于在一个小时之后弄了出来，T2有一个一眼的递归式，写了个记忆化上去，T3一看根本连思路都没有，直接自爆了。 link to this contest A. dls的生日礼物 首先判掉无解的情况，就是存在三个区间互相有交 现在对于任意一个位置都最多只会被两个区间覆盖，每个联通块只能相间分布，两种情况，并且与其它联通块相独立，于是答案就是$2^{联通块个数}$ 1 #include<bits/stdc++.h> 2 #define FOR(i,a,b) for (register int i=(a);i<=(b);i++) 3 #define For(i,a,b) for (register int i=(a);i>=(b);i--) 4 #define mem(i,j) memset(i,j,sizeof(i)) 5

# 时间序列预测分析 就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。 #时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点，RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。通过这种方法，RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点。 #LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种RNN的变型，可以处理rnn模型的局限性 #这里实现pytorch的LSTM来预测未来的风速的模型 #导包（都用得到） import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import pandas as pd from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #原始数据 #时间序列问题，时间的那一列是不代入训练或者测试的，所以时间列可以删除。是用前几行的预测下一行的。通俗点[1

在这个金灿灿的收获季节，经过 Apache DolphinScheduler PPMC 们的推荐和投票，Apache DolphinScheduler 收获了 5 位新Committer 。他们是：nauu(朱凯)、Rubik-W(温合民)、gabrywu、liwenhe1993、clay4444。 对于成为 Committer ，小伙伴们说道： 朱凯 ： 非常荣幸能够成为DolphinSchedule 的 Committer。这既是一份喜悦，也是一份责任。我将以终为始，继续打怪升级，助力 DS 早日毕业。 温合民 ： 很荣幸成为DS Committer团队的一员。通过技术调研了解到DS，最终选型决定引入DS，高效的社区支持使项目最终顺利落地。DS是我参与开源的第一个项目，深受益于开源，同时也想为开源做一些力所能及的贡献，希望未来能更多的为DS添砖加瓦，愿DS顺利毕业。 社区介绍： Apache DolphinScheduler 是一个非常多样化的社区，至今贡献者已近100名， 他们分别来自 30 多家不同的公司。 微信群用户3000人。 Apache DolphinScheduler 部分用户案例(排名不分先后) 已经有300多家企业和科研机构在使用DolphinScheduler，来处理各类调度和定时任务，另有 近500家 公司开通了海豚调度的试用： Apache

1、datax 介绍安装 1.1 简单介绍 DataX是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。 DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整个同步框架中。 Reader：Reader为数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。 Writer： Writer为数据写入模块，负责不断向Framework取数据，并将数据写入到目的端。 Framework：Framework用于连接reader和writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题。 DataX3.0六大核心优势：可靠的数据质量监控、丰富的数据转换功能、精准的速度控制、强劲的同步性能、健壮的容错机制、极简的使用体验 1.2 安装环境 Linux（windows 实测也可） JDK(1.8以上，推荐1.8) Python(推荐Python2.6.X，2.7 实测也可) Apache Maven 3.x (服务器上也不装、只用来编译datax) 1.3 支持数据库类型 类型 数据源 Reader(读) Writer(写) 文档

简介： 本文由美团研究员、实时计算负责人鞠大升分享，主要介绍 Flink 助力美团数仓增量生产的应用实践。内容包括：1、数仓增量生产；2、流式数据集成；3、流式数据处理；4、流式 OLAP 应用；5、未来规划。 一、数仓增量生产 1.美团数仓架构 先介绍一下美团数仓的架构以及增量生产。如下图所示，这是美团数仓的简单架构，我把它叫做三横四纵。所谓三横，第一是贯穿全链路的元数据以及血缘，贯穿数据集成、数据处理、数据消费、以及数据应用的全过程链路。另外一块贯穿全链路的是数据安全，包括受限域的认证系统、权限系统、整体的审计系统。根据数据的流向，我们把数据处理的过程分为数据集成、数据处理、数据消费、以及数据应用这 4 个阶段。 在数据集成阶段，我们对于公司内部的，比如说用户行为数据、日志数据、DB 数据、还有文件数据，都有相应的集成的系统把数据统一到我们的数据处理的存储中，比如说 Kafka 中。 在数据处理阶段，分为流式处理链路、批处理链路以及基于这套链路的数仓工作平台（万象平台）。生产出来的数据，经过 Datalink 导入到消费的存储中，最终通过应用以不同的形式呈现出来。 我们目前在 Flink 上面应用比较广泛的地方，包括从 Kafka 把数据导到 Hive，包括实时的处理，数据导出的过程。今天的分享就集中在这些方面。 2.美团 Flink 应用概况 美团的 Flink 目前大概有

简介： 本文由美团研究员、实时计算负责人鞠大升分享，主要介绍 Flink 助力美团数仓增量生产的应用实践。内容包括：1、数仓增量生产；2、流式数据集成；3、流式数据处理；4、流式 OLAP 应用；5、未来规划。 一、数仓增量生产 1.美团数仓架构 先介绍一下美团数仓的架构以及增量生产。如下图所示，这是美团数仓的简单架构，我把它叫做三横四纵。所谓三横，第一是贯穿全链路的元数据以及血缘，贯穿数据集成、数据处理、数据消费、以及数据应用的全过程链路。另外一块贯穿全链路的是数据安全，包括受限域的认证系统、权限系统、整体的审计系统。根据数据的流向，我们把数据处理的过程分为数据集成、数据处理、数据消费、以及数据应用这 4 个阶段。 在数据集成阶段，我们对于公司内部的，比如说用户行为数据、日志数据、DB 数据、还有文件数据，都有相应的集成的系统把数据统一到我们的数据处理的存储中，比如说 Kafka 中。 在数据处理阶段，分为流式处理链路、批处理链路以及基于这套链路的数仓工作平台（万象平台）。生产出来的数据，经过 Datalink 导入到消费的存储中，最终通过应用以不同的形式呈现出来。 我们目前在 Flink 上面应用比较广泛的地方，包括从 Kafka 把数据导到 Hive，包括实时的处理，数据导出的过程。今天的分享就集中在这些方面。 2.美团 Flink 应用概况 美团的 Flink 目前大概有

DataX是阿里巴巴团队开发的一个很好开源项目，但是他们对如何使用只提供了python命令启动方式，这种方式对于只是想简单的用下DataX的人来说很是友好，仅仅需要几行代码就可以运行，但是如果你需要在DataX上进行二次开发，那么用python来控制程序加显得很没有掌控力度，也不容易和别的模块进行融合，今天来说下DataX纯Java代码的启动方式，也顺便来记录一下以后想用的时候加能直接用了 先把测绘的代码写上 就一行。 突然想起来还有好多代码没敲完！！！！先写到这，后面的下午6点前更新。 --------------------------------------------------- 机器太差了，给mysql创建1000万条数据一直创建不好，正好趁这个时间来继续更新 这里面启动的时候会加载两个配置文件 一个是datax.py 另一个是 xxx.json 先说第一个 这是一个python格式的配置文件，如果我们用纯java来启动的话需要把这个配置转换一下 转换成Java格式大致就是下面这些 java //JVM启动参数 -server -Xms1g -Xmx1g -Xms1g -Xmx1g -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/Users/xx/JavaProjects/DataX-master/core/src

最近，遇到某个集群的生产端发送延迟特别高，而且吞吐量上不去，检查集群负载却很低，且集群机器配置非常好，网络带宽也很大，于是使用 Kafka 压测脚本进行了压测。 昨天凌晨，在生产环境进行实战调优，经过不断参数改动，现将生产者相关参数设置为以下配置： linger.ms=50 batch.size=524288 compression.type=lz4 acks=1（用户要求消息至少要发送到分区 leader） max.request.size=5242880 buffer.memory=268435456 在生产环境的一台服务器上，使用以上参数对集群进行生产发送性能压测： 从上图可以看到，使用平均 4k 大小的消息体对集群进行压测， 单个 Producer 平均吞吐量达到 2000MB/s，50w/s+ ！ 作为对比，我还是使用同一台服务器，将调优参数去掉，再压一遍： 可以看到，最高的吞吐量也不过 500M/s，最低已经来到 2M/s 了。 虽然说实际客户端环境比压测环境复杂很多，但是使用压测工具已经能够证明，该集群的负载目前现在还远远没有达到瓶颈，且生产端还有待优化。 以上参数调优思想是： 1、buffer.memory=268435456 由于发送端发送频率非常快，加上由于 Spark 客户端频繁断开连接导致生产端 Sender 线程发送延迟增高，这就会造成客户端发送速率 >

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