HBase批量写入

多行插入作者信息的时候，用INSERT配合UNION挺省事的。以前都一条一条插，有点磨人。这个写法就清爽，一次搞定好几行，效率高，代码也不长。嗯，适合刚上手 SQL 的朋友练手。 INSERT INTO + SELECT + UNION的组合，其实就是拼接多个SELECT，每一行数据用UNION连着。你要是懒得写列名也行，前提是字段个数和顺序得对上，不然容易出错。 比如你要往Authors表里塞几个作者信息，可以这么写： INSERT INTO Authors (AuthorName, Sex, Age, Email, TelPhone) SELECT '张笑林', 1, 30, 'zxl@1

使用前务必查看使用说明，本程序能够批量下载Excel中的文件链接并自动命名写入Excel，解决了使用迅雷下载时文件名无法对应的问题，确保下载文件名与链接一一对应。

面向 Hadoop 1.x 环境的老版本HBase，稳定、兼容性好，适合做老系统维护或者轻量级的大数据实验。hbase-0.98.0-hadoop1这个压缩包，算是比较经典的版本之一。和现在的 YARN 体系不同，它还是基于JobTracker/TaskTracker架构的，部署简单，资源调度也直观。从架构上说，HBase挺适合做高并发随机写入的场景，比如实时日志。它走的列式存储，每次读写只拉取特定列，响应也快，空间也省。Region拆得好，扩展性也不错。基本概念还是那些——表、行、列族、列和timestamp版本号，习惯了之后用起来挺顺手的。你可以像操作二维表一样存超大规模的数据，还能版本化

步骤 1：从HDFS中读取文件 首先，通过Hadoop的API从HDFS中读取数据文件。可以使用Hadoop提供的FileSystem类进行文件读取操作。 步骤 2：使用GroupBy进行排序 接着，使用Python的pandas或Spark的groupby方法对数据进行分组和排序操作，依据需求选择合适的字段进行排序。 步骤 3：写入HBase 最后，使用HBase的客户端API将经过排序的数据写入HBase表中。通过HBase的Put操作将每条记录写入指定的表和列族。 此过程涉及到数据的读取、处理和存储，确保数据在传输和存储过程中的一致性与完整性。

在Flink的实际应用中，经常需要将处理后的流数据写入数据库。默认的单条写入方式容易造成数据库压力大、写入效率低，甚至引发反压问题。为了提高写入效率，将介绍如何利用Flink的批量写入技术优化数据写入流程。 1. 使用窗口进行数据批量处理 通过TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.milliseconds(windowSize))来创建基于处理时间的滑动窗口，可以在窗口结束时一次性写入窗口内积累的数据。 2. 自定义批量写入的DbSinkFunction 创建一个继承RichSinkFunction的DbSinkFunction类，在invoke()方法中

批量存图片到 ACCESS 数据库这事，其实用 C#搞起来还挺顺的。尤其你做头像上传、图床小项目，或者啥后台图文系统的时候，这招真好使。核心思路就是图片转字节流，用 ADO.NET 丢进 BLOB 字段里，简单粗暴但有效。 ACCESS 的轻量特性挺适合初学者或做测试用。你用OleDbConnection接上库，再配合OleDbCommand写插入语句，顺手就能搞定图片入库这件事。 文件批量这块，C#自带的Directory.GetFiles()就好用。如果文件多，Parallel.ForEach()并行跑起来，速度嗖嗖的。记得控制一下并发量，ACCESS 数据库不太扛压。 磁盘操作也没啥门槛

JSON写入器用于将对象转换为JSON字符串

Java连接HBase进行数据操作是大数据处理中常见的任务。作为Apache Hadoop生态系统的一部分，HBase提供高性能、高可扩展性的列族NoSQL数据库解决方案。本示例代码将指导开发者如何在Java环境中与HBase交互，包括配置项目依赖和关键JAR包。要执行HBase操作，需正确引用如hbase-client.jar、hbase-common.jar等所列JAR包。示例代码详细说明了连接HBase、创建表等关键操作的实现。

文件写入的操作流程，Hadoop 里做得还蛮有讲究的。 块式存储的思路，用得比较巧。HDFS 把文件切成一块块，128MB 一块，每块还会备份个两三份。写入时不是直接写磁盘，而是先从NameNode拿到块的位置，流式写入DataNode。嗯，效率还挺高。 数据是走管道式传输的，也就是你写入一块，它会串行传到多个DataNode上。这种设计虽然看着复杂点，但好处是副本同步得快，出问题也能迅速补上。 写数据的时候，client会先跟NameNode申块，再找出对应的DataNode，按顺序写。每写一段就确认一下。写失败？直接换块重写，逻辑得还算稳。 如果你搞分布式文件系统，Hadoop 的写入机制

将 stop 后的多挂计数修改为与当前计数不同的值。