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Spark
...经常会遇到各种各样的异常。其中,UnknownHostException是一种常见的网络连接错误。当我们试图访问一个不存在或者不可达的主机时,就会抛出这个异常。那么,假设我们现在正用Apache Spark来对付大数据这块硬骨头,我们该如何巧妙又体面地解决这个问题呢?这篇文章就打算给大家伙分享一些超级实用的招数! 二、什么是UnknownHostException? 首先,让我们了解一下什么是UnknownHostException。在Java的世界里,有一个特别的异常类,它专门负责处理这样一种情况:当你试图解析一个压根儿就不在DNS服务器上的主机名或者IP地址时,系统就会抛出这个异常,告诉你这次解析尝试失败了。简单来说,就是我们的应用程序试图访问一个不存在的服务器。 三、UnknownHostException在Spark中的常见表现 在Spark应用中,UnknownHostException通常会在以下几种情况下出现: 1. 尝试连接到外部数据源时 例如,Hive、Kafka等。 2. 在使用Spark SQL进行操作时,需要从外部系统读取数据。 3. 使用Spark Streaming进行实时流处理时,可能会因为无法建立与上游系统的连接而抛出此异常。 四、解决UnknownHostException的方法 那么,我们该如何优雅地处理UnknownHostException呢?以下是几种常用的方法: 方法一:增加重试次数 当遇到UnknownHostException时,我们可以选择增加重试次数。这样,如果服务器只是暂时不可用,那么程序仍有可能成功运行。下面是使用Scala编写的一个示例: scala val conf = new SparkConf().setAppName("MyApp") val sc = new SparkContext(conf) val maxRetries = 5 var retryCount = 0 while (retryCount < maxRetries) { try { // 这里是你的代码... ... break } catch { case e: UnknownHostException => if (retryCount == maxRetries - 1) { throw e } println(s"Received UnknownHostException, retrying in ${maxRetries - retryCount} seconds...") Thread.sleep(maxRetries - retryCount 1000) retryCount += 1 } } 在这个示例中,我们设置了最大重试次数为5次。每次重试之间会等待一段时间,避免过度消耗资源。 方法二:使用备用数据源 如果主数据源经常出现问题,我们可以考虑使用备用数据源。这可以保证即使主数据源不可用,我们的程序仍然能够正常运行。以下是一个简单的示例: scala val conf = new SparkConf().setAppName("MyApp") val sc = new SparkContext(conf) val master = "spark://:7077" val spark = SparkSession.builder() .appName("MyApp") .master(master) .getOrCreate() // 查询数据 val data = spark.sql("SELECT FROM my_table") // 处理数据 data.show() 在这个示例中,我们设置了两个Spark配置项:spark.master和spark.sql.warehouse.dir。这两个选项分别指定了Spark集群的Master节点和数据仓库目录。这样子做的话,我们就能保证,就算某个地方的数据出了岔子,我们的程序依旧能稳稳当当地运行下去,一点儿不受影响。 方法三:检查网络连接 最后,我们还可以尝试检查网络连接是否存在问题。比如,咱们可以试试给那个疑似出问题的服务器丢个ping包瞧瞧,看看它是不是还健在,能给出正常回应不。要是搞不定的话,可能就得瞅瞅咱们的网络配置是否出了啥问题,或者直接找IT部门的大神们求救了。 五、总结 总的来说,处理UnknownHostException的关键在于找到问题的原因并采取适当的措施。不管是多试几次,还是找个备胎数据源来顶上,都能实实在在地让咱们的程序更加稳如磐石。在使用Spark开发应用的时候,我们还能充分挖掘Spark的硬核实力,比如灵活运用SQL查询功能,实时处理数据流等招数,这都能让咱们的应用性能嗖嗖提升,更上一层楼。希望通过这篇文章,你能学到一些实用的技巧,并在未来的开发工作中游刃有余。
2024-01-09 16:02:17
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星辰大海-t
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...单的总金额,存入MySQL数据库shtd_store的nationeverymonth表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式,查询出前5条,将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; spark.sql("select nationkey,regexp_replace(nationname,'\'','') as nationname,regionkey,regexp_replace(regionname,'\'','') as regionname,sum(totalnum) as totalorder,sum(totalprice) as totalconsumption,year,month from nationeverymonth group by nationkey,regionkey,month,nationname,year,regionname;") 我为了方便查询和之后的操作,将上面的查询结果导入到新表nationeverymonths 查表 接下来将hive中的数据导入mysql中 package com.atguigu.spark.sqlimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport java.util.Propertiesobject DataHiveToMySQL {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()val result=spark.sql("select from ods.nationeverymonths")val props=new Properties()props.setProperty("user","root")props.setProperty("password","123456")props.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")result.write.mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://192.168.230.132:3306/user?serverTimezone=UTC&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false", "nationeverymonth", props)println("导入成功")spark.stop()} } 运行可见导入成功 进入MySQL中查看结果 可见数据成功导入 接下来按照要求查询: 2.请根据dwd层表计算出某年每个国家的平均消费额和所有国家平均消费额相比较结果(“高/低/相同”),存入MySQL数据库shtd_store的nationavgcmp表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式,查询出前5条,将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; 在解这道题的时候遇见一个问题,在求所有国家平均消费额的时候一直报错,由于没有数据这道题的题意还是有点没看明白,于是我就用了最简单的办法先新增一列,再单独将所有国家平均消费额求出来然后再插入,如果各位大佬有解决这个问题的办法希望能指导一下 先将每个国家的平均消费额求出来 spark.sql("select nationkey,nationname,avg(totalconsumption) as nationavgconsumption from nationeverymonths group by nationkey,nationname") 再新增一列所有国家平均消费额 spark.sql("alter table nationeverymonths add columns(avg_allstring)") 再将查询到的所有国家平均消费额导入进去 spark.sql("insert overwrite table nationeverymonths1 select nationkey,nationname,avg_totalconsumpt,1500 from nationeverymonths1") 再次查表 按照题意添加比较结果字段 spark.sql("select ,case when avg_totalconsumpt>avg_all then '高' when avg_totalconsumpt<avg_all then '低' when avg_totalconsumpt=avg_all then '相同' else 'null' end as comparison from nationeverymonths1").show 最后的排序语句和题一一样 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/guo_0423/article/details/126352162。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-01 10:55:33
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Apache Solr
...he Solr在执行数据导入过程中可能抛出的一个异常类。当索引全量导入(Full Import)失败时,如文中所述由于驱动配置或JNDI名称未指定,就会触发此类异常。这个错误提示通常意味着Solr无法正确连接到外部数据源或者执行SQL查询来获取索引数据。 CoreContainer , 在Apache Solr中,CoreContainer是管理Solr核心集合(Solr Core)的主要容器类。它负责加载、初始化、监控和卸载Solr核心,并在集群环境下协调多个节点之间的状态和服务。在文章给出的代码示例中,CoreContainer用于启动Solr集群并查询其包含的核心集合的状态信息。 JMX (Java Management Extensions) , JMX是一种Java技术标准,用于管理和监控Java应用程序的各种资源,包括内存使用情况、线程池状态以及服务配置等。在Solr安全漏洞排查部分,建议关闭不必要的JMX服务以减少潜在的安全风险,防止恶意用户通过JMX接口远程访问和操控系统。 全文索引 (Full-text Indexing) , 全文索引是一种将文档内容转换为可搜索格式的过程,允许用户搜索文本中的任何词组或短语。在Apache Solr中,全文索引是其主要功能之一,能够对大量非结构化数据进行高效检索。当遇到“全文索引导入失败”的问题时,需要排查与全文索引构建过程相关的配置和数据源连接问题。
2023-05-31 15:50:32
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山涧溪流-t
Hadoop
...Base:如何与NoSQL数据库进行数据交互? 引言 在大数据的世界里,数据量的爆炸式增长使得数据管理成为了一项挑战。Hadoop,作为分布式计算的先驱,提供了处理大规模数据的能力。哎呀,你知道的,HBase在Hadoop这个大家庭里可是个大明星呢!它就像个超级仓库,能把海量的数据整齐地放好,不管是半结构化的数据,还是那些乱七八糟的非结构化数据,HBase都能搞定。你想想,当你需要快速查询或者修改这些数据的时候,HBase就像是你的私人管家,既快又精准,简直是太方便了!所以,无论是大数据分析、实时数据分析还是构建大规模的数据库系统,HBase都是你不可多得的好帮手!本文将深入探讨HBase如何与NoSQL数据库进行数据交互,以及这种交互在实际应用场景中的价值。 HBase概述 HBase是一种基于列存储的NoSQL数据库,它构建在Hadoop的HDFS之上,利用MapReduce进行数据处理。哎呀,HBase这东西啊,它就是借鉴了Google的Bigtable的思路,就是为了打造一个既能跑得快,又稳当,还能无限长大的数据仓库。简单来说,就是想给咱的数据找个既好用又耐用的家,让数据处理起来更顺畅,不卡壳,还能随着业务增长不断扩容,就跟咱们搬新房子一样,越住越大,越住越舒服!其数据模型支持多维查询,适合处理大量数据并提供快速访问。 与NoSQL数据库的集成 HBase的出现,让开发者能够利用Hadoop的强大计算能力同时享受NoSQL数据库的灵活性。哎呀,你知道的啦,在咱们的实际操作里,HBase这玩意儿可是个好帮手,能和各种各样的NoSQL数据库玩得转,不管是数据共享、搬家还是联合作战查情报,它都能搞定!就像是咱们团队里的多面手,哪里需要就往哪一站,灵活得很呢!以下是几种常见的集成方式: 1. 外部数据源集成 通过简单的API调用,HBase可以读取或写入其他NoSQL数据库的数据,如MongoDB、Cassandra等。这通常涉及数据复制或同步流程,确保数据的一致性和完整性。 2. 数据融合 在大数据分析项目中,HBase可以与其他Hadoop生态系统内的组件(如MapReduce、Spark)结合,处理从各种来源收集的数据,包括但不限于NoSQL数据库。通过这种方式,可以构建更复杂的数据模型和分析流程。 3. 实时数据处理 借助HBase的实时查询能力,可以集成到流处理系统中,如Apache Kafka和Apache Flink,实现数据的实时分析和决策支持。 示例代码实现 下面我们将通过一个简单的示例,展示如何使用HBase与MongoDB进行数据交互。这里假设我们已经安装了HBase和MongoDB,并且它们在本地运行。 步骤一:连接HBase java import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory; public class HBaseConnection { public static void main(String[] args) { String hbaseUrl = "localhost:9090"; try { Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(HBaseConfiguration.create(), hbaseUrl); System.out.println("Connected to HBase"); } catch (Exception e) { System.err.println("Error connecting to HBase: " + e.getMessage()); } } } 步骤二:连接MongoDB java import com.mongodb.MongoClient; import com.mongodb.client.MongoDatabase; public class MongoDBConnection { public static void main(String[] args) { String mongoDbUrl = "mongodb://localhost:27017"; try { MongoClient client = new MongoClient(mongoDbUrl); MongoDatabase database = client.getDatabase("myDatabase"); System.out.println("Connected to MongoDB"); } catch (Exception e) { System.err.println("Error connecting to MongoDB: " + e.getMessage()); } } } 步骤三:数据交换 为了简单起见,我们假设我们有一个简单的HBase表和一个MongoDB集合,我们将从HBase读取数据并将其写入MongoDB。 java import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.client.Table; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; import com.mongodb.client.MongoCollection; import com.mongodb.client.model.Filters; import com.mongodb.client.model.UpdateOptions; import com.mongodb.client.model.UpdateOneModel; public class DataExchange { public static void main(String[] args) { // 连接HBase String hbaseUrl = "localhost:9090"; try { Connection hbaseConnection = ConnectionFactory.createConnection(HBaseConfiguration.create(), hbaseUrl); Table hbaseTable = hbaseConnection.getTable(TableName.valueOf("users")); // 连接MongoDB String mongoDbUrl = "mongodb://localhost:27017"; MongoClient mongoClient = new MongoClient(mongoDbUrl); MongoDatabase db = mongoClient.getDatabase("myDatabase"); MongoCollection collection = db.getCollection("users"); // 从HBase读取数据 Put put = new Put(Bytes.toBytes("123")); hbaseTable.put(put); // 将HBase数据写入MongoDB Document doc = new Document("_id", "123").append("name", "John Doe"); UpdateOneModel updateModel = new UpdateOneModel<>(Filters.eq("_id", "123"), new Document("$set", doc), new UpdateOptions().upsert(true)); collection.updateOne(updateModel); System.out.println("Data exchange completed."); } catch (Exception e) { System.err.println("Error during data exchange: " + e.getMessage()); } } } 请注意,上述代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体环境和需求进行调整。 结论 Hadoop的HBase与NoSQL数据库的集成不仅拓展了数据处理的边界,还极大地提升了数据分析的效率和灵活性。通过灵活的数据交换策略,企业能够充分利用现有数据资源,构建更加智能和响应式的业务系统。无论是数据融合、实时分析还是复杂查询,HBase的集成能力都为企业提供了强大的数据处理工具包。嘿,你知道吗?科技这玩意儿真是越来越神奇了!随着每一步发展,咱们就像在探险一样,发现越来越多的新玩法,新点子。就像是在拼图游戏里,一块块新的碎片让我们能更好地理解这个大数据时代,让它变得更加丰富多彩。我们不仅能看到过去,还能预测未来,这感觉简直酷毙了!所以,别忘了,每一次技术的进步,都是我们在向前跑,探索未知世界的一个大步。
2024-08-10 15:45:14
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柳暗花明又一村
Spark
.... 引言 最近在使用Spark进行大数据处理时,遇到了一个让我抓狂的问题:“Lost task 00 in stage 00 TID 0, localhost, executor driver: java.lang.RuntimeException”。这个问题不仅耽误了我很多时间,还让我一度怀疑自己的代码水平。不过,经过一番研究和尝试,我发现了解决这个问题的一些有效方法。接下来,我会分享我的经验,希望能帮助遇到相同问题的小伙伴们。 2. 问题背景 在使用Spark处理数据的过程中,我们经常会遇到各种各样的错误。这个错误信息一般意味着有个任务在运行时出了岔子,最后没能顺利完成。在这个案例中,具体是task 00在stage 00中的TID 0执行失败了,而且异常发生在executor driver上。这看起来像是一个简单的错误,但背后可能隐藏着一些复杂的原因。 3. 分析原因 首先,我们需要分析一下这个错误的根本原因。在Spark里,如果一个任务运行时出了问题抛了异常,系统就会把它标成“丢失”状态,而且不会自动重新来过。这事儿可能是因为好几个原因,比如内存不够用、代码写得不太对劲,或者是有个外部的东西不给力。 - 内存不足:Spark任务可能会因为内存不足而失败。我们可以检查executor和driver的内存配置是否合理。 - 代码逻辑错误:代码中可能存在逻辑错误,导致某些操作无法正确执行。 - 外部依赖问题:如果任务依赖于外部资源(如数据库连接、文件系统等),这些资源可能存在问题。 4. 解决方案 在找到问题原因后,我们需要采取相应的措施来解决问题。这里列出了一些常见的解决方案: 4.1 检查内存配置 内存不足是导致任务失败的一个常见原因。咱们可以调节一下executor和driver的内存设置,让它们手头宽裕点,好顺利完成任务。 scala val spark = SparkSession.builder() .appName("ExampleApp") .config("spark.executor.memory", "4g") // 设置executor内存为4GB .config("spark.driver.memory", "2g") // 设置driver内存为2GB .getOrCreate() 4.2 优化代码逻辑 代码中的逻辑错误也可能导致任务失败。我们需要仔细检查代码,确保所有的操作都能正常执行。 scala val data = spark.read.text("input.txt") val words = data.flatMap(line => line.split("\\s+")) val wordCounts = words.groupBy($"value").count() wordCounts.show() // 显示结果 4.3 处理外部依赖 如果任务依赖于外部资源,我们需要确保这些资源是可用的。例如,如果任务需要访问数据库,我们需要检查数据库连接是否正常。 scala val jdbcDF = spark.read .format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name") .option("dbtable", "table_name") .option("user", "username") .option("password", "password") .load() jdbcDF.show() 4.4 日志分析 最后,我们可以通过查看日志来获取更多的信息。日志中可能会包含更详细的错误信息,帮助我们更好地定位问题。 bash spark-submit --class com.example.MyJob --master local[] my-job.jar 5. 总结 通过以上步骤,我成功解决了这个令人头疼的问题。虽然过程中遇到了不少困难,但最终还是找到了合适的解决方案。希望我的经验能对大家有所帮助。如果还有其他问题,欢迎随时交流讨论! --- 这篇文章涵盖了从问题背景到具体解决方案的全过程,希望对你有所帮助。如果你在实际操作中遇到其他问题,不妨多查阅官方文档或者向社区求助,相信总能找到答案。
2025-03-02 15:38:28
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林中小径
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...实并删除相应内容。 Spark Streaming电商广告点击综合案例 需求分析和技术架构 广告点击系统实时分析 广告来自于广告或者移动App等,广告需要设定在具体的广告位,当用户点击广告的时候,一般都会通过ajax或Socket往后台发送日志数据,在这里我们是要做基于SparkStreaming做实时在线统计。那么数据就需要放进消息系统(Kafka)中,我们的Spark Streaming应用程序就会去Kafka中Pull数据过来进行计算和消费,并把计算后的数据放入到持久化系统中(MySQL) 广告点击系统实时分析的意义:因为可以在线实时的看见广告的投放效果,就为广告的更大规模的投入和调整打下了坚实的基础,从而为公司带来最大化的经济回报。 核心需求: 1、实时黑名单动态过滤出有效的用户广告点击行为:因为黑名单用户可能随时出现,所以需要动态更新; 2、在线计算广告点击流量; 3、Top3热门广告; 4、每个广告流量趋势; 5、广告点击用户的区域分布分析 6、最近一分钟的广告点击量; 7、整个广告点击Spark Streaming处理程序724小时运行; 数据格式: 时间、用户、广告、城市等 技术细节: 在线计算用户点击的次数分析,屏蔽IP等; 使用updateStateByKey或者mapWithState进行不同地区广告点击排名的计算; Spark Streaming+Spark SQL+Spark Core等综合分析数据; 使用Window类型的操作; 高可用和性能调优等等; 流量趋势,一般会结合DB等; Spark Core / /package com.tom.spark.SparkApps.sparkstreaming;import java.util.Date;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.Properties;import java.util.Random;import kafka.javaapi.producer.Producer;import kafka.producer.KeyedMessage;import kafka.producer.ProducerConfig;/ 数据生成代码,Kafka Producer产生数据/public class MockAdClickedStat {/ @param args/public static void main(String[] args) {final Random random = new Random();final String[] provinces = new String[]{"Guangdong", "Zhejiang", "Jiangsu", "Fujian"};final Map<String, String[]> cities = new HashMap<String, String[]>();cities.put("Guangdong", new String[]{"Guangzhou", "Shenzhen", "Dongguan"});cities.put("Zhejiang", new String[]{"Hangzhou", "Wenzhou", "Ningbo"});cities.put("Jiangsu", new String[]{"Nanjing", "Suzhou", "Wuxi"});cities.put("Fujian", new String[]{"Fuzhou", "Xiamen", "Sanming"});final String[] ips = new String[] {"192.168.112.240","192.168.112.239","192.168.112.245","192.168.112.246","192.168.112.247","192.168.112.248","192.168.112.249","192.168.112.250","192.168.112.251","192.168.112.252","192.168.112.253","192.168.112.254",};/ Kafka相关的基本配置信息/Properties kafkaConf = new Properties();kafkaConf.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");kafkaConf.put("metadeta.broker.list", "Master:9092,Worker1:9092,Worker2:9092");ProducerConfig producerConfig = new ProducerConfig(kafkaConf);final Producer<Integer, String> producer = new Producer<Integer, String>(producerConfig);new Thread(new Runnable() {public void run() {while(true) {//在线处理广告点击流的基本数据格式:timestamp、ip、userID、adID、province、cityLong timestamp = new Date().getTime();String ip = ips[random.nextInt(12)]; //可以采用网络上免费提供的ip库int userID = random.nextInt(10000);int adID = random.nextInt(100);String province = provinces[random.nextInt(4)];String city = cities.get(province)[random.nextInt(3)];String clickedAd = timestamp + "\t" + ip + "\t" + userID + "\t" + adID + "\t" + province + "\t" + city;producer.send(new KeyedMessage<Integer, String>("AdClicked", clickedAd));try {Thread.sleep(50);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }).start();} } package com.tom.spark.SparkApps.sparkstreaming;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.HashMap;import java.util.HashSet;import java.util.Iterator;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Set;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import kafka.serializer.StringDecoder;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import org.apache.spark.sql.DataFrame;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.RowFactory;import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;import org.apache.spark.sql.types.StructType;import org.apache.spark.streaming.Durations;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairInputDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContextFactory;import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;import com.google.common.base.Optional;import scala.Tuple2;/ 数据处理,Kafka消费者/public class AdClickedStreamingStats {/ @param args/public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stub//好处:1、checkpoint 2、工厂final SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingOnKafkaDirect").setMaster("hdfs://Master:7077/");final String checkpointDirectory = "hdfs://Master:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_Data";JavaStreamingContextFactory factory = new JavaStreamingContextFactory() {public JavaStreamingContext create() {// TODO Auto-generated method stubreturn createContext(checkpointDirectory, conf);} };/ 可以从失败中恢复Driver,不过还需要指定Driver这个进程运行在Cluster,并且在提交应用程序的时候制定--supervise;/JavaStreamingContext javassc = JavaStreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, factory);/ 第三步:创建Spark Streaming输入数据来源input Stream: 1、数据输入来源可以基于File、HDFS、Flume、Kafka、Socket等 2、在这里我们指定数据来源于网络Socket端口,Spark Streaming连接上该端口并在运行的时候一直监听该端口的数据 (当然该端口服务首先必须存在),并且在后续会根据业务需要不断有数据产生(当然对于Spark Streaming 应用程序的运行而言,有无数据其处理流程都是一样的) 3、如果经常在每间隔5秒钟没有数据的话不断启动空的Job其实会造成调度资源的浪费,因为并没有数据需要发生计算;所以 实际的企业级生成环境的代码在具体提交Job前会判断是否有数据,如果没有的话就不再提交Job;///创建Kafka元数据来让Spark Streaming这个Kafka Consumer利用Map<String, String> kafkaParameters = new HashMap<String, String>();kafkaParameters.put("metadata.broker.list", "Master:9092,Worker1:9092,Worker2:9092");Set<String> topics = new HashSet<String>();topics.add("SparkStreamingDirected");JavaPairInputDStream<String, String> adClickedStreaming = KafkaUtils.createDirectStream(javassc, String.class, String.class, StringDecoder.class, StringDecoder.class,kafkaParameters, topics);/因为要对黑名单进行过滤,而数据是在RDD中的,所以必然使用transform这个函数; 但是在这里我们必须使用transformToPair,原因是读取进来的Kafka的数据是Pair<String,String>类型, 另一个原因是过滤后的数据要进行进一步处理,所以必须是读进的Kafka数据的原始类型 在此再次说明,每个Batch Duration中实际上讲输入的数据就是被一个且仅被一个RDD封装的,你可以有多个 InputDStream,但其实在产生job的时候,这些不同的InputDStream在Batch Duration中就相当于Spark基于HDFS 数据操作的不同文件来源而已罢了。/JavaPairDStream<String, String> filteredadClickedStreaming = adClickedStreaming.transformToPair(new Function<JavaPairRDD<String,String>, JavaPairRDD<String,String>>() {public JavaPairRDD<String, String> call(JavaPairRDD<String, String> rdd) throws Exception {/ 在线黑名单过滤思路步骤: 1、从数据库中获取黑名单转换成RDD,即新的RDD实例封装黑名单数据; 2、然后把代表黑名单的RDD的实例和Batch Duration产生的RDD进行Join操作, 准确的说是进行leftOuterJoin操作,也就是说使用Batch Duration产生的RDD和代表黑名单的RDD实例进行 leftOuterJoin操作,如果两者都有内容的话,就会是true,否则的话就是false 我们要留下的是leftOuterJoin结果为false; /final List<String> blackListNames = new ArrayList<String>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doQuery("SELECT FROM blacklisttable", null, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {while(result.next()){blackListNames.add(result.getString(1));} }});List<Tuple2<String, Boolean>> blackListTuple = new ArrayList<Tuple2<String,Boolean>>();for(String name : blackListNames) {blackListTuple.add(new Tuple2<String, Boolean>(name, true));}List<Tuple2<String, Boolean>> blacklistFromListDB = blackListTuple; //数据来自于查询的黑名单表并且映射成为<String, Boolean>JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(rdd.context());/ 黑名单的表中只有userID,但是如果要进行join操作的话就必须是Key-Value,所以在这里我们需要 基于数据表中的数据产生Key-Value类型的数据集合/JavaPairRDD<String, Boolean> blackListRDD = jsc.parallelizePairs(blacklistFromListDB);/ 进行操作的时候肯定是基于userID进行join,所以必须把传入的rdd进行mapToPair操作转化成为符合格式的RDD/JavaPairRDD<String, Tuple2<String, String>> rdd2Pair = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Tuple2<String, String>>() {public Tuple2<String, Tuple2<String, String>> call(Tuple2<String, String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString userID = t._2.split("\t")[2];return new Tuple2<String, Tuple2<String,String>>(userID, t);} });JavaPairRDD<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> joined = rdd2Pair.leftOuterJoin(blackListRDD);JavaPairRDD<String, String> result = joined.filter(new Function<Tuple2<String,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> tuple)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubOptional<Boolean> optional = tuple._2._2;if(optional.isPresent() && optional.get()){return false;} else {return true;} }}).mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, String, String>() {public Tuple2<String, String> call(Tuple2<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn t._2._1;} });return result;} });//广告点击的基本数据格式:timestamp、ip、userID、adID、province、cityJavaPairDStream<String, Long> pairs = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t) throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} });/ 第4.3步:在单词实例计数为1基础上,统计每个单词在文件中出现的总次数/JavaPairDStream<String, Long> adClickedUsers= pairs.reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long i1, Long i2) throws Exception{return i1 + i2;} });/判断有效的点击,复杂化的采用机器学习训练模型进行在线过滤 简单的根据ip判断1天不超过100次;也可以通过一个batch duration的点击次数判断是否非法广告点击,通过一个batch来判断是不完整的,还需要一天的数据也可以每一个小时来判断。/JavaPairDStream<String, Long> filterClickedBatch = adClickedUsers.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {if (1 < v1._2){//更新一些黑名单的数据库表return false;} else { return true;} }});//filterClickedBatch.print();//写入数据库filterClickedBatch.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records,使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息:userID,adID,clickedCount,time//这里面有一个问题,可能出现两条记录的key是一样的,此时需要更新累加操作List<UserAdClicked> userAdClickedList = new ArrayList<UserAdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");UserAdClicked userClicked = new UserAdClicked();userClicked.setTimestamp(splited[0]);userClicked.setIp(splited[1]);userClicked.setUserID(splited[2]);userClicked.setAdID(splited[3]);userClicked.setProvince(splited[4]);userClicked.setCity(splited[5]);userAdClickedList.add(userClicked);}final List<UserAdClicked> inserting = new ArrayList<UserAdClicked>();final List<UserAdClicked> updating = new ArrayList<UserAdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final UserAdClicked clicked : userAdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclicked WHERE"+ " timestamp =? AND userID = ? AND adID = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getUserID(),clicked.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getIp(),insertRecord.getUserID(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclicked VALUES(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getIp(),updateRecord.getUserID(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity(),updateRecord.getClickedCount() + 1});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclicked SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND ip = ? AND userID = ? AND adID = ? "+ "AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });//再次过滤,从数据库中读取数据过滤黑名单JavaPairDStream<String, Long> blackListBasedOnHistory = filterClickedBatch.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {//广告点击的基本数据格式:timestamp,ip,userID,adID,province,cityString[] splited = v1._1.split("\t"); //提取key值String date =splited[0];String userID =splited[2];String adID =splited[3];//查询一下数据库同一个用户同一个广告id点击量超过50次列入黑名单//接下来 根据date、userID、adID条件去查询用户点击广告的数据表,获得总的点击次数//这个时候基于点击次数判断是否属于黑名单点击int clickedCountTotalToday = 81 ;if (clickedCountTotalToday > 50) {return true;}else {return false ;} }});//map操作,找出用户的idJavaDStream<String> blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy =blackListBasedOnHistory.map(new Function<Tuple2<String,Long>, String>() {public String call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1._1.split("\t")[2];} });//有一个问题,数据可能重复,在一个partition里面重复,这个好办;//但多个partition不能保证一个用户重复,需要对黑名单的整个rdd进行去重操作。//rdd去重了,partition也就去重了,一石二鸟,一箭双雕// 找出了黑名单,下一步就写入黑名单数据库表中JavaDStream<String> blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy = blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy.transform(new Function<JavaRDD<String>, JavaRDD<String>>() {public JavaRDD<String> call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn rdd.distinct();} });// 下一步写入到数据表中blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy.foreachRDD(new Function<JavaRDD<String>, Void>() {public Void call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<String>>() {public void call(Iterator<String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stub//插入的用户信息可以只包含:useID//此时直接插入黑名单数据表即可。//写入数据库List<Object[]> blackList = new ArrayList<Object[]>();while(t.hasNext()) {blackList.add(new Object[]{t.next()});}JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO blacklisttable values (?)", blackList);} });return null;} });/广告点击累计动态更新,每个updateStateByKey都会在Batch Duration的时间间隔的基础上进行广告点击次数的更新, 更新之后我们一般都会持久化到外部存储设备上,在这里我们存储到MySQL数据库中/JavaPairDStream<String, Long> updateStateByKeyDSteam = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} }).updateStateByKey(new Function2<List<Long>, Optional<Long>, Optional<Long>>() {public Optional<Long> call(List<Long> v1, Optional<Long> v2)throws Exception {// v1:当前的Key在当前的Batch Duration中出现的次数的集合,例如{1,1,1,。。。,1}// v2:当前的Key在以前的Batch Duration中积累下来的结果;Long clickedTotalHistory = 0L; if(v2.isPresent()){clickedTotalHistory = v2.get();}for(Long one : v1) {clickedTotalHistory += one;}return Optional.of(clickedTotalHistory);} });updateStateByKeyDSteam.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records,使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息:timestamp、adID、province、city//这里面有一个问题,可能出现两条记录的key是一样的,此时需要更新累加操作List<AdClicked> AdClickedList = new ArrayList<AdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");AdClicked adClicked = new AdClicked();adClicked.setTimestamp(splited[0]);adClicked.setAdID(splited[1]);adClicked.setProvince(splited[2]);adClicked.setCity(splited[3]);adClicked.setClickedCount(record._2);AdClickedList.add(adClicked);}final List<AdClicked> inserting = new ArrayList<AdClicked>();final List<AdClicked> updating = new ArrayList<AdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdClicked clicked : AdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedcount WHERE"+ " timestamp = ? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getAdID(),clicked.getProvince(), clicked.getCity()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedcount VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedcount SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });/ 对广告点击进行TopN计算,计算出每天每个省份Top5排名的广告 因为我们直接对RDD进行操作,所以使用了transfomr算子;/updateStateByKeyDSteam.transform(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, JavaRDD<Row>>() {public JavaRDD<Row> call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {JavaRDD<Row> rowRDD = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Long>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, Long> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=t._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];String clickedRecord = timestamp + "_" + adID + "_" + province;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, t._2);} }).reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }).map(new Function<Tuple2<String,Long>, Row>() {public Row call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=v1._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];return RowFactory.create(timestamp, adID, province, v1._2);} });StructType structType = DataTypes.createStructType(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("timestamp", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("adID", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("province", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("clickedCount", DataTypes.LongType, true)));HiveContext hiveContext = new HiveContext(rdd.context());DataFrame df = hiveContext.createDataFrame(rowRDD, structType);df.registerTempTable("topNTableSource");DataFrame result = hiveContext.sql("SELECT timestamp, adID, province, clickedCount, FROM"+ " (SELECT timestamp, adID, province,clickedCount, "+ "ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY province ORDER BY clickeCount DESC) rank "+ "FROM topNTableSource) subquery "+ "WHERE rank <= 5");return result.toJavaRDD();} }).foreachRDD(new Function<JavaRDD<Row>, Void>() {public Void call(JavaRDD<Row> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Row>>() {public void call(Iterator<Row> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubList<AdProvinceTopN> adProvinceTopN = new ArrayList<AdProvinceTopN>();while(t.hasNext()) {Row row = t.next();AdProvinceTopN item = new AdProvinceTopN();item.setTimestamp(row.getString(0));item.setAdID(row.getString(1));item.setProvince(row.getString(2));item.setClickedCount(row.getLong(3));adProvinceTopN.add(item);}// final List<AdProvinceTopN> inserting = new ArrayList<AdProvinceTopN>();// final List<AdProvinceTopN> updating = new ArrayList<AdProvinceTopN>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();Set<String> set = new HashSet<String>();for(AdProvinceTopN item: adProvinceTopN){set.add(item.getTimestamp() + "_" + item.getProvince());}//表的字段timestamp、adID、province、clickedCountArrayList<Object[]> deleteParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(String deleteRecord : set) {String[] splited = deleteRecord.split("_");deleteParametersList.add(new Object[]{splited[0],splited[1]});}jdbcWrapper.doBatch("DELETE FROM adprovincetopn WHERE timestamp = ? AND province = ?", deleteParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdProvinceTopN insertRecord : adProvinceTopN) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getClickedCount(),insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adprovincetopn VALUES (?, ?, ?, ?)", insertParametersList);} });return null;} });/ 计算过去半个小时内广告点击的趋势 广告点击的基本数据格式:timestamp、ip、userID、adID、province、city/filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String splited[] = t._2.split("\t");String adID = splited[3];String time = splited[0]; //Todo:后续需要重构代码实现时间戳和分钟的转换提取。此处需要提取出该广告的点击分钟单位return new Tuple2<String, Long>(time + "_" + adID, 1L);} }).reduceByKeyAndWindow(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }, new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 - v2;} }, Durations.minutes(30), Durations.milliseconds(5)).foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition)throws Exception {List<AdTrendStat> adTrend = new ArrayList<AdTrendStat>();// TODO Auto-generated method stubwhile(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("_");String time = splited[0];String adID = splited[1];Long clickedCount = record._2;/ 在插入数据到数据库的时候具体需要哪些字段?time、adID、clickedCount; 而我们通过J2EE技术进行趋势绘图的时候肯定是需要年、月、日、时、分这个维度的,所以我们在这里需要 年月日、小时、分钟这些时间维度;/AdTrendStat adTrendStat = new AdTrendStat();adTrendStat.setAdID(adID);adTrendStat.setClickedCount(clickedCount);adTrendStat.set_date(time); //Todo:获取年月日adTrendStat.set_hour(time); //Todo:获取小时adTrendStat.set_minute(time);//Todo:获取分钟adTrend.add(adTrendStat);}final List<AdTrendStat> inserting = new ArrayList<AdTrendStat>();final List<AdTrendStat> updating = new ArrayList<AdTrendStat>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdTrendStat trend : adTrend) {final AdTrendCountHistory adTrendhistory = new AdTrendCountHistory();jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedtrend WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?",new Object[]{trend.get_date(), trend.get_hour(), trend.get_minute(),trend.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);adTrendhistory.setClickedCountHistoryLong(count);updating.add(trend);} else { inserting.add(trend);} }});}//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.get_date(),insertRecord.get_hour(),insertRecord.get_minute(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedtrend VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.get_date(),updateRecord.get_hour(),updateRecord.get_minute(),updateRecord.getAdID()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedtrend SET clickedCount = ? WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?", updateParametersList);} });return null;} });;/ Spark Streaming 执行引擎也就是Driver开始运行,Driver启动的时候是位于一条新的线程中的,当然其内部有消息循环体,用于 接收应用程序本身或者Executor中的消息,/javassc.start();javassc.awaitTermination();javassc.close();}private static JavaStreamingContext createContext(String checkpointDirectory, SparkConf conf) {// If you do not see this printed, that means the StreamingContext has been loaded// from the new checkpointSystem.out.println("Creating new context");// Create the context with a 5 second batch sizeJavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(10));ssc.checkpoint(checkpointDirectory);return ssc;} }class JDBCWrapper {private static JDBCWrapper jdbcInstance = null;private static LinkedBlockingQueue<Connection> dbConnectionPool = new LinkedBlockingQueue<Connection>();static {try {Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }public static JDBCWrapper getJDBCInstance() {if(jdbcInstance == null) {synchronized (JDBCWrapper.class) {if(jdbcInstance == null) {jdbcInstance = new JDBCWrapper();} }}return jdbcInstance; }private JDBCWrapper() {for(int i = 0; i < 10; i++){try {Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://Master:3306/sparkstreaming","root", "root");dbConnectionPool.put(conn);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } }public synchronized Connection getConnection() {while(0 == dbConnectionPool.size()){try {Thread.sleep(20);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }return dbConnectionPool.poll();}public int[] doBatch(String sqlText, List<Object[]> paramsList){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;int[] result = null;try {conn.setAutoCommit(false);preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(Object[] parameters: paramsList) {for(int i = 0; i < parameters.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, parameters[i]);} preparedStatement.addBatch();}result = preparedStatement.executeBatch();conn.commit();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }}return result; }public void doQuery(String sqlText, Object[] paramsList, ExecuteCallBack callback){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;ResultSet result = null;try {preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(int i = 0; i < paramsList.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, paramsList[i]);} result = preparedStatement.executeQuery();try {callback.resultCallBack(result);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }}interface ExecuteCallBack {void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception;}class UserAdClicked {private String timestamp;private String ip;private String userID;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getIp() {return ip;}public void setIp(String ip) {this.ip = ip;}public String getUserID() {return userID;}public void setUserID(String userID) {this.userID = userID;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdClicked {private String timestamp;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdProvinceTopN {private String timestamp;private String adID;private String province;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendStat {private String _date;private String _hour;private String _minute;private String adID;private Long clickedCount;public String get_date() {return _date;}public void set_date(String _date) {this._date = _date;}public String get_hour() {return _hour;}public void set_hour(String _hour) {this._hour = _hour;}public String get_minute() {return _minute;}public void set_minute(String _minute) {this._minute = _minute;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendCountHistory{private Long clickedCountHistoryLong;public Long getClickedCountHistoryLong() {return clickedCountHistoryLong;}public void setClickedCountHistoryLong(Long clickedCountHistoryLong) {this.clickedCountHistoryLong = clickedCountHistoryLong;} } 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/tom_8899_li/article/details/71194434。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-14 19:16:35
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Spark
一、 引言 Spark Structured Streaming 是一种用于处理实时数据的强大工具。它其实运用了两种不同的时间观念,一种叫做“eventtime”,另一种是“processingtime”。打个比方,就好比我们在处理事情时,有的是按照事情发生的实际时间(eventtime)来处理,而有的则是按照我们开始处理这个事情的时间(processingtime)为准。这两种时间概念,在应对延迟数据和实时数据的问题上,各有各的独特用法和特点,可以说是各显神通呢!这篇东西呢,咱们会仔仔细细地掰扯这两种时间概念的处理手法,还会一起聊聊它们在实际生活中怎么用、有哪些应用场景,保准让你看得明明白白! 二、 Processing Time 的处理方式及应用场景 Processing Time 是 Spark Structured Streaming 中的一种时间概念,它的基础是应用程序的时间,而不是系统的时间。也就是说, Processing Time 代表了程序从开始运行到处理数据所花费的时间。 在处理实时数据时, Processing Time 可能是一个很好的选择,因为它可以让您立即看到新的数据并进行相应的操作。比如,假如你现在正在关注你网站的访问情况,这个Processing Time功能就能马上告诉你,现在到底有多少人在逛你的网站。 以下是使用 Processing Time 处理实时数据的一个简单示例: java val dataStream = spark.readStream.format("socket").option("host", "localhost").option("port", 9999).load() .selectExpr("CAST(text AS STRING)") .withWatermark("text", "1 second") .as[(String, Long)] val query = dataStream.writeStream .format("console") .outputMode("complete") .start() query.awaitTermination() 在这个示例中,我们创建了一个 socket 数据源,然后将其转换为字符串类型,并设置 watermark 为 1 秒。这就意味着,如果我们收到的数据上面的时间戳已经超过1秒了,那这个数据就会被我们当作是迟到了的小淘气,然后选择性地忽略掉它。 三、 Event Time 的处理方式及应用场景 Event Time 是 Spark Structured Streaming 中的另一种时间概念,它是根据事件的实际发生时间来确定的。这就意味着,就算大家在同一秒咔嚓一下按下发送键,由于网络这个大迷宫里可能会有延迟、堵车等各种状况,不同信息到达目的地的顺序可能会乱套,处理起来自然也就可能前后颠倒了。 在处理延迟数据时, Event Time 可能是一个更好的选择,因为它可以根据事件的实际发生时间来确定数据的处理顺序,从而避免丢失数据。比如,你正在处理电子邮件的时候,Event Time这个功能就相当于你的超级小助手,它能确保你按照邮件发送的时间顺序,逐一、有序地处理这些邮件,就像排队一样井然有序。 以下是使用 Event Time 处理延迟数据的一个简单示例: python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Structured Streaming").getOrCreate() data_stream = spark \ .readStream \ .format("kafka") \ .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \ .option("subscribe", "my-topic") \ .load() \ .selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)") query = data_stream \ .writeStream \ .format("console") \ .outputMode("append") \ .start() query.awaitTermination() 在这个示例中,我们从 kafka 主题读取数据,并设置 watermark 为 1 分钟。这就意味着,如果我们超过一分钟没收到任何新消息,那我们就会觉得这个topic已经没啥动静了,到那时咱就可以结束查询啦。 四、 结论 在 Spark Structured Streaming 中, Processing Time 和 Event Time 是两种不同的时间概念,它们分别适用于处理实时数据和处理延迟数据。理解这两种时间概念以及如何在实际场景中使用它们是非常重要的。希望这篇文章能够帮助你更好地理解和使用 Spark Structured Streaming。
2023-11-30 14:06:21
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夜色朦胧-t
Impala
一、引言 在这个数据驱动的时代,Impala作为一种开源的列式查询引擎,因其快速的性能和与Hadoop生态系统紧密集成的能力,成为大数据分析的得力助手。这宝贝简直就是为即兴问答量身打造的,数据分析达人现在可以嗖嗖地得到想要的信息,再也不用眼巴巴等数据慢慢悠悠加载了,就像点外卖一样快捷!接下来,咱们来聊聊Impala这家伙如何耍帅地跟数据打交道,不管是从外面拖进来大包小包的数据,还是把查询结果整理得漂漂亮亮地送出去,咱们都要细细说说。 二、1. 数据导入 无缝连接HDFS与外部数据源 Impala的强大之处在于其能够直接与Hadoop分布式文件系统(HDFS)交互,同时也支持从其他数据源如CSV、Parquet、ORC等进行数据导入。以下是使用Impala导入CSV文件的一个示例: sql -- 假设我们有一个名为mydata.csv的文件在HDFS上 CREATE TABLE my_table ( id INT, name STRING, value FLOAT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; -- 使用Impala导入CSV数据 LOAD DATA INPATH '/user/hadoop/mydata.csv' INTO TABLE my_table; 这个命令会创建一个新表,并从指定路径读取CSV数据,将其结构映射到表的定义上。 三、 2. 数据导出 灵活格式与定制输出Impala提供了多种方式来导出查询结果,包括CSV、JSON、AVRO等常见格式。例如,下面的代码展示了如何导出查询结果到CSV文件: sql -- 查询结果导出到CSV SELECT FROM my_table INTO OUTFILE '/tmp/output.csv' LINES TERMINATED BY '\n'; 这个命令将当前查询的所有结果写入到本地文件/tmp/output.csv,每一行数据以换行符分隔。 四、 3. 性能优化 数据压缩与分区为了提高数据导入和导出的效率,Impala支持压缩数据和使用分区。比如,我们可以使用ADD FILEFORMAT和ADD PARTITION来优化存储: sql -- 创建一个压缩的Parquet表 CREATE EXTERNAL TABLE compressed_table ( ... ) PARTITIONED BY (date DATE, region STRING) STORED AS PARQUET COMPRESSION 'SNAPPY'; -- 分区数据导入 LOAD DATA INPATH '/user/hadoop/mydata.parquet' INTO TABLE compressed_table PARTITION (date='2022-01-01', region='US'); 这样,Impala在读取和写入时会利用压缩减少I/O开销,同时通过分区可以按需处理特定部分的数据,提升性能。 五、4. 结合Power Pivot Excel中的数据魔法 对于需要将Impala数据快速引入Excel的场景,Power Pivot是一个便捷的选择。首先,确保你有Impala的连接权限,然后在Excel中使用Power Query(原名Microsoft Query)来连接: 1. 新建Power Query工作表 -> 获取数据 -> 选择“From Other Sources” -> “From Impala” 2. 输入Impala服务器地址、数据库和查询,点击“Connect” 这将允许用户在Excel中直接操作Impala数据,进行数据分析和可视化,而无需将数据下载到本地。 六、结论 总的来说,Impala以其高效的性能和易于使用的接口,使得数据的导入和导出变得轻而易举。数据分析师啊,他们就像是烹饪大厨,把数据这个大锅铲得溜溜转。他们巧妙地运用那些像配方一样的数据存储格式和分区技巧,把这些数字玩得服服帖帖。然后,他们就能一心一意去挖掘那些能让人眼前一亮的业务秘密,而不是整天跟Excel这种工具磨磨唧唧的搞技术活儿。你知道吗,不同的工具就像超能力一样,各有各的绝活儿。要想工作起来得心应手,关键就在于你得清楚它们的个性,然后灵活地用起来,就像打游戏一样,选对技能才能大杀四方,提高效率!
2024-04-02 10:35:23
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百转千回
ClickHouse
...ClickHouse外部表时遇到的问题及解决方案:文件系统权限和文件不存在问题详解 1. 引言 ClickHouse,作为一款高性能的列式数据库管理系统,以其卓越的实时数据分析能力广受青睐。不过在实际动手操作的时候,特别是当我们想要利用它的“外部表”功能和外界的数据源打交道的时候,确实会碰到一些让人头疼的小插曲。比如说,可能会遇到文件系统权限设置得不对劲儿,或者压根儿就找不到要找的文件这些让人抓狂的问题。本文将深入探讨这些问题,并通过实例代码解析如何解决这些问题。 2. ClickHouse外部表简介 在ClickHouse中,外部表是一种特殊的表类型,它并不直接存储数据,而是指向存储在文件系统或其他数据源中的数据。这种方式让数据的导入导出变得超级灵活,不过呢,也给我们带来了些新麻烦。具体来说,就是在权限控制和文件状态追踪这两个环节上,挑战可是不小。 3. 文件系统权限不正确的处理方法 3.1 问题描述 假设我们已创建一个指向本地文件系统的外部表,但在查询时收到错误提示:“Access to file denied”,这通常意味着ClickHouse服务账户没有足够的权限访问该文件。 sql CREATE TABLE external_table (event Date, id Int64) ENGINE = File(Parquet, '/path/to/your/file.parquet'); SELECT FROM external_table; -- Access to file denied 3.2 解决方案 首先,我们需要确认ClickHouse服务运行账户对目标文件或目录拥有读取权限。可以通过更改文件或目录的所有权或修改访问权限来实现: bash sudo chown -R clickhouse:clickhouse /path/to/your/file.parquet sudo chmod -R 750 /path/to/your/file.parquet 这里,“clickhouse”是ClickHouse服务默认使用的系统账户名,您需要将其替换为您的实际环境下的账户名。对了,你知道吗?这个“750”啊,就像是个门锁密码一样,代表着一种常见的权限分配方式。具体来说呢,就是文件的所有者,相当于家的主人,拥有全部权限——想读就读,想写就写,还能执行操作;同组的其他用户呢,就好比是家人或者室友,他们能读取文件内容,也能执行相关的操作,但就不能随意修改了;而那些不属于这个组的其他用户呢,就像是门外的访客,对于这个文件来说,那可是一点权限都没有,完全进不去。 4. 文件不存在的问题及其解决策略 4.1 问题描述 当我们在创建外部表时指定的文件路径无效或者文件已被删除时,尝试从该表查询数据会返回“File not found”的错误。 sql CREATE TABLE missing_file_table (data String) ENGINE = File(TSV, '/nonexistent/path/file.tsv'); SELECT FROM missing_file_table; -- File not found 4.2 解决方案 针对此类问题,我们的首要任务是确保指定的文件路径是存在的并且文件内容有效。若文件确实已被移除,那么重新生成或恢复文件是最直接的解决办法。另外,你还可以琢磨一下在ClickHouse的配置里头开启自动监控和重试功能,这样一来,万一碰到文件临时抽风、没法用的情况,它就能自己动手解决问题了。 另外,对于周期性更新的外部数据源,推荐结合ALTER TABLE ... UPDATE语句或MaterializeMySQL等引擎动态更新外部表的数据源路径。 sql -- 假设新文件已经生成,只需更新表结构即可 ALTER TABLE missing_file_table MODIFY SETTING path = '/new/existing/path/file.tsv'; 5. 结论与思考 在使用ClickHouse外部表的过程中,理解并妥善处理文件系统权限和文件状态问题是至关重要的。只有当数据能够被安全、稳定地访问,才能充分发挥ClickHouse在大数据分析领域的强大效能。这也正好敲响我们的小闹钟,在我们捣鼓数据架构和运维流程的设计时,千万不能忘了把权限控制和数据完整性这两块大骨头放进思考篮子里。这样一来,咱们才能稳稳当当地保障整个数据链路健健康康地运转起来。
2023-09-29 09:56:06
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落叶归根
Superset
数据更新延迟:在Superset中遇到的问题与解决方案 引言 在数据驱动的世界里,及时准确地获取最新信息至关重要。哎呀,你用Superset这种数据可视化工具的时候,可能会碰到一个问题,就是数据更新有点慢,有时候显示的数据就不是最新的了。就像是看新闻,刚刚发生的大事还没来得及报道,你看到的还是昨天的旧闻一样。这可让人着急呢!本文将深入探讨这一问题的原因,并提供解决策略,帮助大家在使用Superset时避免或解决数据更新延迟的问题。 原因分析 1. 数据源设置问题 错误配置了数据源,例如使用了实时性较差的数据源或者没有正确设置刷新频率。 2. 数据加载时间 数据从源到Superset的加载时间过长,特别是在处理大量数据时。 3. 缓存机制 Superset内部或外部缓存机制可能没有及时更新,导致显示的是旧数据。 4. 网络延迟 数据传输过程中遇到的网络问题也可能导致数据更新延迟。 解决方案 1. 检查数据源配置 - 确保数据源设置正确无误,包括连接参数、查询语句、刷新频率等。例如,在SQL数据库中,确保查询语句能够高效获取数据,同时设置合理的查询间隔时间,避免频繁请求导致性能下降。 python from superset.connectors.sqla import SqlaJsonConnector connector = SqlaJsonConnector( sql="SELECT FROM your_table", cache_timeout=60, 设置数据源的缓存超时时间为60秒 metadata=metadata, ) 2. 优化数据加载流程 - 对于大数据集,考虑使用分页查询或者增量更新策略,减少单次加载的数据量。 - 使用更高效的数据库查询优化技巧,比如索引、查询优化、存储优化等。 3. 调整缓存策略 - 在Superset配置文件中调整缓存相关参数,例如cache_timeout和cache_timeout_per_user,确保缓存机制能够及时响应数据更新。 python 在Superset配置文件中添加或修改如下配置项 "CACHE_CONFIG": { "CACHE_TYPE": "filesystem", "CACHE_DIR": "/path/to/cache", "CACHE_DEFAULT_TIMEOUT": 300, "CACHE_THRESHOLD": 1000, "CACHE_KEY_PREFIX": "superset_cache" } 4. 监控网络状况 - 定期检查网络连接状态,确保数据传输稳定。可以使用网络监控工具进行测试,比如ping命令检查与数据源服务器的连通性。 - 考虑使用CDN(内容分发网络)或其他加速服务来缩短数据传输时间。 5. 实施定期数据验证 - 定期验证数据源的有效性和数据更新情况,确保数据实时性。 - 使用自动化脚本或工具定期检查数据更新状态,一旦发现问题立即采取措施。 结论 数据更新延迟是数据分析过程中常见的挑战,但通过细致的配置、优化数据加载流程、合理利用缓存机制、监控网络状况以及定期验证数据源的有效性,我们可以有效地解决这一问题。Superset这个家伙,可真是个厉害的数据大厨,能做出各种各样的图表和分析,简直是五花八门,应有尽有。它就像个宝藏一样,里面藏着无数种玩法,关键就看你能不能灵活变通,找到最适合你手头活儿的那把钥匙。别看它外表冷冰冰的,其实超级接地气,等着你去挖掘它的无限可能呢!哎呀,用上这些小窍门啊,你就能像变魔法一样,让数据处理的速度嗖嗖地快起来,而且准确得跟贴纸一样!这样一来,做决定的时候,你就不用再担心数据老掉牙或者有误差了,全都是新鲜出炉的,准得很!
2024-08-21 16:16:57
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青春印记
转载文章
... Identity的数据库架构,其办法是在用户类上定义一些自定义属性。也会演示如何使用数据库迁移,这样可以运用自定义属性,而不必删除ASP.NET Identity数据库中的数据。还会解释ASP.NET Identity如何支持声明(Claims)概念,并演示如何将它们灵活地用来对动作方法进行授权访问。最后向你展示ASP.NET Identity很容易通过第三方部件来认证用户,以此结束本章以及本书。将要演示的是使用Google账号认证,但ASP.NET Identity对于Microsoft、Facebook以及Twitter账号,都有内建的支持。表15-1是本章概要。 Table 15-1. Chapter Summary 表15-1. 本章概要 Problem 问题 Solution 解决方案 Listing 清单号 Store additional information about users. 存储用户的附加信息 Define custom user properties. 定义自定义用户属性 1–3, 8–11 Update the database schema without deleting user data. 更新数据库架构而不删除用户数据 Perform a database migration. 执行数据库迁移 4–7 Perform fine-grained authorization. 执行细粒度授权 Use claims. 使用声明(Claims) 12–14 Add claims about a user. 添加用户的声明(Claims) Use the ClaimsIdentity.AddClaims method. 使用ClaimsIdentity.AddClaims方法 15–19 Authorize access based on claim values. 基于声明(Claims)值授权访问 Create a custom authorization filter attribute. 创建一个自定义的授权过滤器注解属性 20–21 Authenticate through a third party. 通过第三方认证 Install the NuGet package for the authentication provider, redirect requests to that provider, and specify a callback URL that creates the user account. 安装认证提供器的NuGet包,将请求重定向到该提供器,并指定一个创建用户账号的回调URL。 22–25 15.1 Preparing the Example Project 15.1 准备示例项目 In this chapter, I am going to continue working on the Users project I created in Chapter 13 and enhanced in Chapter 14. No changes to the application are required, but start the application and make sure that there are users in the database. Figure 15-1 shows the state of my database, which contains the users Admin, Alice, Bob, and Joe from the previous chapter. To check the users, start the application and request the /Admin/Index URL and authenticate as the Admin user. 本章打算继续使用第13章创建并在第14章增强的Users项目。对应用程序无需做什么改变,但需要启动应用程序,并确保数据库中有一些用户。图15-1显示了数据库的状态,它含有上一章的用户Admin、Alice、Bob以及Joe。为了检查用户,请启动应用程序,请求/Admin/Index URL,并以Admin用户进行认证。 Figure 15-1. The initial users in the Identity database 图15-1. Identity数据库中的最初用户 I also need some roles for this chapter. I used the RoleAdmin controller to create roles called Users and Employees and assigned the users to those roles, as described in Table 15-2. 本章还需要一些角色。我用RoleAdmin控制器创建了角色Users和Employees,并为这些角色指定了一些用户,如表15-2所示。 Table 15-2. The Types of Web Forms Code Nuggets 表15-2. 角色及成员(作者将此表的标题写错了——译者注) Role 角色 Members 成员 Users Alice, Joe Employees Alice, Bob Figure 15-2 shows the required role configuration displayed by the RoleAdmin controller. 图15-2显示了由RoleAdmin控制器所显示出来的必要的角色配置。 Figure 15-2. Configuring the roles required for this chapter 图15-2. 配置本章所需的角色 15.2 Adding Custom User Properties 15.2 添加自定义用户属性 When I created the AppUser class to represent users in Chapter 13, I noted that the base class defined a basic set of properties to describe the user, such as e-mail address and telephone number. Most applications need to store more information about users, including persistent application preferences and details such as addresses—in short, any data that is useful to running the application and that should last between sessions. In ASP.NET Membership, this was handled through the user profile system, but ASP.NET Identity takes a different approach. 我在第13章创建AppUser类来表示用户时曾做过说明,基类定义了一组描述用户的基本属性,如E-mail地址、电话号码等。大多数应用程序还需要存储用户的更多信息,包括持久化应用程序爱好以及地址等细节——简言之,需要存储对运行应用程序有用并且在各次会话之间应当保持的任何数据。在ASP.NET Membership中,这是通过用户资料(User Profile)系统来处理的,但ASP.NET Identity采取了一种不同的办法。 Because the ASP.NET Identity system uses Entity Framework to store its data by default, defining additional user information is just a matter of adding properties to the user class and letting the Code First feature create the database schema required to store them. Table 15-3 puts custom user properties in context. 因为ASP.NET Identity默认是使用Entity Framework来存储其数据的,定义附加的用户信息只不过是给用户类添加属性的事情,然后让Code First特性去创建需要存储它们的数据库架构即可。表15-3描述了自定义用户属性的情形。 Table 15-3. Putting Cusotm User Properties in Context 表15-3. 自定义用户属性的情形 Question 问题 Answer 回答 What is it? 什么是自定义用户属性? Custom user properties allow you to store additional information about your users, including their preferences and settings. 自定义用户属性让你能够存储附加的用户信息,包括他们的爱好和设置。 Why should I care? 为何要关心它? A persistent store of settings means that the user doesn’t have to provide the same information each time they log in to the application. 设置的持久化存储意味着,用户不必每次登录到应用程序时都提供同样的信息。 How is it used by the MVC framework? 在MVC框架中如何使用它? This feature isn’t used directly by the MVC framework, but it is available for use in action methods. 此特性不是由MVC框架直接使用的,但它在动作方法中使用是有效的。 15.2.1 Defining Custom Properties 15.2.1 定义自定义属性 Listing 15-1 shows how I added a simple property to the AppUser class to represent the city in which the user lives. 清单15-1演示了如何给AppUser类添加一个简单的属性,用以表示用户生活的城市。 Listing 15-1. Adding a Property in the AppUser.cs File 清单15-1. 在AppUser.cs文件中添加属性 using System;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;namespace Users.Models { public enum Cities {LONDON, PARIS, CHICAGO}public class AppUser : IdentityUser {public Cities City { get; set; } }} I have defined an enumeration called Cities that defines values for some large cities and added a property called City to the AppUser class. To allow the user to view and edit their City property, I added actions to the Home controller, as shown in Listing 15-2. 这里定义了一个枚举,名称为Cities,它定义了一些大城市的值,另外给AppUser类添加了一个名称为City的属性。为了让用户能够查看和编辑City属性,给Home控制器添加了几个动作方法,如清单15-2所示。 Listing 15-2. Adding Support for Custom User Properties in the HomeController.cs File 清单15-2. 在HomeController.cs文件中添加对自定义属性的支持 using System.Web.Mvc;using System.Collections.Generic;using System.Web;using System.Security.Principal;using System.Threading.Tasks;using Users.Infrastructure;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Models;namespace Users.Controllers {public class HomeController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {return View(GetData("Index"));}[Authorize(Roles = "Users")]public ActionResult OtherAction() {return View("Index", GetData("OtherAction"));}private Dictionary<string, object> GetData(string actionName) {Dictionary<string, object> dict= new Dictionary<string, object>();dict.Add("Action", actionName);dict.Add("User", HttpContext.User.Identity.Name);dict.Add("Authenticated", HttpContext.User.Identity.IsAuthenticated);dict.Add("Auth Type", HttpContext.User.Identity.AuthenticationType);dict.Add("In Users Role", HttpContext.User.IsInRole("Users"));return dict;} [Authorize]public ActionResult UserProps() {return View(CurrentUser);}[Authorize][HttpPost]public async Task<ActionResult> UserProps(Cities city) {AppUser user = CurrentUser;user.City = city;await UserManager.UpdateAsync(user);return View(user);}private AppUser CurrentUser {get {return UserManager.FindByName(HttpContext.User.Identity.Name);} }private AppUserManager UserManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();} }} } I added a CurrentUser property that uses the AppUserManager class to retrieve an AppUser instance to represent the current user. I pass the AppUser object as the view model object in the GET version of the UserProps action method, and the POST method uses it to update the value of the new City property. Listing 15-3 shows the UserProps.cshtml view, which displays the City property value and contains a form to change it. 我添加了一个CurrentUser属性,它使用AppUserManager类接收了表示当前用户的AppUser实例。在GET版本的UserProps动作方法中,传递了这个AppUser对象作为视图模型。而在POST版的方法中用它更新了City属性的值。清单15-3显示了UserProps.cshtml视图,它显示了City属性的值,并包含一个修改它的表单。 Listing 15-3. The Contents of the UserProps.cshtml File in the Views/Home Folder 清单15-3. Views/Home文件夹中UserProps.cshtml文件的内容 @using Users.Models@model AppUser@{ ViewBag.Title = "UserProps";}<div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Custom User Properties</div><table class="table table-striped"><tr><th>City</th><td>@Model.City</td></tr></table></div> @using (Html.BeginForm()) {<div class="form-group"><label>City</label>@Html.DropDownListFor(x => x.City, new SelectList(Enum.GetNames(typeof(Cities))))</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Save</button>} Caution Don’t start the application when you have created the view. In the sections that follow, I demonstrate how to preserve the contents of the database, and if you start the application now, the ASP.NET Identity users will be deleted. 警告:创建了视图之后不要启动应用程序。在以下小节中,将演示如何保留数据库的内容,如果现在启动应用程序,将会删除ASP.NET Identity的用户。 15.2.2 Preparing for Database Migration 15.2.2 准备数据库迁移 The default behavior for the Entity Framework Code First feature is to drop the tables in the database and re-create them whenever classes that drive the schema have changed. You saw this in Chapter 14 when I added support for roles: When the application was started, the database was reset, and the user accounts were lost. Entity Framework Code First特性的默认行为是,一旦修改了派生数据库架构的类,便会删除数据库中的数据表,并重新创建它们。在第14章可以看到这种情况,在我添加角色支持时:当重启应用程序后,数据库被重置,用户账号也丢失。 Don’t start the application yet, but if you were to do so, you would see a similar effect. Deleting data during development is usually not a problem, but doing so in a production setting is usually disastrous because it deletes all of the real user accounts and causes a panic while the backups are restored. In this section, I am going to demonstrate how to use the database migration feature, which updates a Code First schema in a less brutal manner and preserves the existing data it contains. 不要启动应用程序,但如果你这么做了,会看到类似的效果。在开发期间删除数据没什么问题,但如果在产品设置中这么做了,通常是灾难性的,因为它会删除所有真实的用户账号,而备份恢复是很痛苦的事。在本小节中,我打算演示如何使用数据库迁移特性,它能以比较温和的方式更新Code First的架构,并保留架构中的已有数据。 The first step is to issue the following command in the Visual Studio Package Manager Console: 第一个步骤是在Visual Studio的“Package Manager Console(包管理器控制台)”中发布以下命令: Enable-Migrations –EnableAutomaticMigrations This enables the database migration support and creates a Migrations folder in the Solution Explorer that contains a Configuration.cs class file, the contents of which are shown in Listing 15-4. 它启用了数据库的迁移支持,并在“Solution Explorer(解决方案资源管理器)”创建一个Migrations文件夹,其中含有一个Configuration.cs类文件,内容如清单15-4所示。 Listing 15-4. The Contents of the Configuration.cs File 清单15-4. Configuration.cs文件的内容 namespace Users.Migrations {using System;using System.Data.Entity;using System.Data.Entity.Migrations;using System.Linq;internal sealed class Configuration: DbMigrationsConfiguration<Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext> {public Configuration() {AutomaticMigrationsEnabled = true;ContextKey = "Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext";}protected override void Seed(Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext context) {// This method will be called after migrating to the latest version.// 此方法将在迁移到最新版本时调用// You can use the DbSet<T>.AddOrUpdate() helper extension method// to avoid creating duplicate seed data. E.g.// 例如,你可以使用DbSet<T>.AddOrUpdate()辅助器方法来避免创建重复的种子数据//// context.People.AddOrUpdate(// p => p.FullName,// new Person { FullName = "Andrew Peters" },// new Person { FullName = "Brice Lambson" },// new Person { FullName = "Rowan Miller" }// );//} }} Tip You might be wondering why you are entering a database migration command into the console used to manage NuGet packages. The answer is that the Package Manager Console is really PowerShell, which is a general-purpose tool that is mislabeled by Visual Studio. You can use the console to issue a wide range of helpful commands. See http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=108518 for details. 提示:你可能会觉得奇怪,为什么要在管理NuGet包的控制台中输入数据库迁移的命令?答案是“Package Manager Console(包管理控制台)”是真正的PowerShell,这是Visual studio冒用的一个通用工具。你可以使用此控制台发送大量的有用命令,详见http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=108518。 The class will be used to migrate existing content in the database to the new schema, and the Seed method will be called to provide an opportunity to update the existing database records. In Listing 15-5, you can see how I have used the Seed method to set a default value for the new City property I added to the AppUser class. (I have also updated the class file to reflect my usual coding style.) 这个类将用于把数据库中的现有内容迁移到新的数据库架构,Seed方法的调用为更新现有数据库记录提供了机会。在清单15-5中可以看到,我如何用Seed方法为新的City属性设置默认值,City是添加到AppUser类中自定义属性。(为了体现我一贯的编码风格,我对这个类文件也进行了更新。) Listing 15-5. Managing Existing Content in the Configuration.cs File 清单15-5. 在Configuration.cs文件中管理已有内容 using System.Data.Entity.Migrations;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Users.Infrastructure;using Users.Models;namespace Users.Migrations {internal sealed class Configuration: DbMigrationsConfiguration<AppIdentityDbContext> {public Configuration() {AutomaticMigrationsEnabled = true;ContextKey = "Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext";}protected override void Seed(AppIdentityDbContext context) {AppUserManager userMgr = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(context));AppRoleManager roleMgr = new AppRoleManager(new RoleStore<AppRole>(context)); string roleName = "Administrators";string userName = "Admin";string password = "MySecret";string email = "admin@example.com";if (!roleMgr.RoleExists(roleName)) {roleMgr.Create(new AppRole(roleName));}AppUser user = userMgr.FindByName(userName);if (user == null) {userMgr.Create(new AppUser { UserName = userName, Email = email },password);user = userMgr.FindByName(userName);}if (!userMgr.IsInRole(user.Id, roleName)) {userMgr.AddToRole(user.Id, roleName);}foreach (AppUser dbUser in userMgr.Users) {dbUser.City = Cities.PARIS;}context.SaveChanges();} }} You will notice that much of the code that I added to the Seed method is taken from the IdentityDbInit class, which I used to seed the database with an administration user in Chapter 14. This is because the new Configuration class added to support database migrations will replace the seeding function of the IdentityDbInit class, which I’ll update shortly. Aside from ensuring that there is an admin user, the statements in the Seed method that are important are the ones that set the initial value for the City property I added to the AppUser class, as follows: 你可能会注意到,添加到Seed方法中的许多代码取自于IdentityDbInit类,在第14章中我用这个类将管理用户植入了数据库。这是因为这个新添加的、用以支持数据库迁移的Configuration类,将代替IdentityDbInit类的种植功能,我很快便会更新这个类。除了要确保有admin用户之外,在Seed方法中的重要语句是那些为AppUser类的City属性设置初值的语句,如下所示: ...foreach (AppUser dbUser in userMgr.Users) { dbUser.City = Cities.PARIS;}context.SaveChanges();... You don’t have to set a default value for new properties—I just wanted to demonstrate that the Seed method in the Configuration class can be used to update the existing user records in the database. 你不一定要为新属性设置默认值——这里只是想演示Configuration类中的Seed方法,可以用它更新数据库中的已有用户记录。 Caution Be careful when setting values for properties in the Seed method for real projects because the values will be applied every time you change the schema, overriding any values that the user has set since the last schema update was performed. I set the value of the City property just to demonstrate that it can be done. 警告:在用于真实项目的Seed方法中为属性设置值时要小心,因为你每一次修改架构时,都会运用这些值,这会将自执行上一次架构更新之后,用户设置的任何数据覆盖掉。这里设置City属性的值只是为了演示它能够这么做。 Changing the Database Context Class 修改数据库上下文类 The reason that I added the seeding code to the Configuration class is that I need to change the IdentityDbInit class. At present, the IdentityDbInit class is derived from the descriptively named DropCreateDatabaseIfModelChanges<AppIdentityDbContext> class, which, as you might imagine, drops the entire database when the Code First classes change. Listing 15-6 shows the changes I made to the IdentityDbInit class to prevent it from affecting the database. 在Configuration类中添加种植代码的原因是我需要修改IdentityDbInit类。此时,IdentityDbInit类派生于描述性命名的DropCreateDatabaseIfModelChanges<AppIdentityDbContext> 类,和你相像的一样,它会在Code First类改变时删除整个数据库。清单15-6显示了我对IdentityDbInit类所做的修改,以防止它影响数据库。 Listing 15-6. Preventing Database Schema Changes in the AppIdentityDbContext.cs File 清单15-6. 在AppIdentityDbContext.cs文件是阻止数据库架构变化 using System.Data.Entity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Users.Models;using Microsoft.AspNet.Identity; namespace Users.Infrastructure {public class AppIdentityDbContext : IdentityDbContext<AppUser> {public AppIdentityDbContext() : base("IdentityDb") { }static AppIdentityDbContext() {Database.SetInitializer<AppIdentityDbContext>(new IdentityDbInit());}public static AppIdentityDbContext Create() {return new AppIdentityDbContext();} } public class IdentityDbInit : NullDatabaseInitializer<AppIdentityDbContext> {} } I have removed the methods defined by the class and changed its base to NullDatabaseInitializer<AppIdentityDbContext> , which prevents the schema from being altered. 我删除了这个类中所定义的方法,并将它的基类改为NullDatabaseInitializer<AppIdentityDbContext> ,它可以防止架构修改。 15.2.3 Performing the Migration 15.2.3 执行迁移 All that remains is to generate and apply the migration. First, run the following command in the Package Manager Console: 剩下的事情只是生成并运用迁移了。首先,在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中执行以下命令: Add-Migration CityProperty This creates a new migration called CityProperty (I like my migration names to reflect the changes I made). A class new file will be added to the Migrations folder, and its name reflects the time at which the command was run and the name of the migration. My file is called 201402262244036_CityProperty.cs, for example. The contents of this file contain the details of how Entity Framework will change the database during the migration, as shown in Listing 15-7. 这创建了一个名称为CityProperty的新迁移(我比较喜欢让迁移的名称反映出我所做的修改)。这会在文件夹中添加一个新的类文件,而且其命名会反映出该命令执行的时间以及迁移名称,例如,我的这个文件名称为201402262244036_CityProperty.cs。该文件的内容含有迁移期间Entity Framework修改数据库的细节,如清单15-7所示。 Listing 15-7. The Contents of the 201402262244036_CityProperty.cs File 清单15-7. 201402262244036_CityProperty.cs文件的内容 namespace Users.Migrations {using System;using System.Data.Entity.Migrations; public partial class Init : DbMigration {public override void Up() {AddColumn("dbo.AspNetUsers", "City", c => c.Int(nullable: false));}public override void Down() {DropColumn("dbo.AspNetUsers", "City");} }} The Up method describes the changes that have to be made to the schema when the database is upgraded, which in this case means adding a City column to the AspNetUsers table, which is the one that is used to store user records in the ASP.NET Identity database. Up方法描述了在数据库升级时,需要对架构所做的修改,在这个例子中,意味着要在AspNetUsers数据表中添加City数据列,该数据表是ASP.NET Identity数据库用来存储用户记录的。 The final step is to perform the migration. Without starting the application, run the following command in the Package Manager Console: 最后一步是执行迁移。无需启动应用程序,只需在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中运行以下命令即可: Update-Database –TargetMigration CityProperty The database schema will be modified, and the code in the Configuration.Seed method will be executed. The existing user accounts will have been preserved and enhanced with a City property (which I set to Paris in the Seed method). 这会修改数据库架构,并执行Configuration.Seed方法中的代码。已有用户账号会被保留,且增强了City属性(我在Seed方法中已将其设置为“Paris”)。 15.2.4 Testing the Migration 15.2.4 测试迁移 To test the effect of the migration, start the application, navigate to the /Home/UserProps URL, and authenticate as one of the Identity users (for example, as Alice with the password MySecret). Once authenticated, you will see the current value of the City property for the user and have the opportunity to change it, as shown in Figure 15-3. 为了测试迁移的效果,启动应用程序,导航到/Home/UserProps URL,并以Identity中的用户(例如Alice,口令MySecret)进行认证。一旦已被认证,便会看到该用户City属性的当前值,并可以对其进行修改,如图15-3所示。 Figure 15-3. Displaying and changing a custom user property 图15-3. 显示和个性自定义用户属性 15.2.5 Defining an Additional Property 15.2.5 定义附加属性 Now that database migrations are set up, I am going to define a further property just to demonstrate how subsequent changes are handled and to show a more useful (and less dangerous) example of using the Configuration.Seed method. Listing 15-8 shows how I added a Country property to the AppUser class. 现在,已经建立了数据库迁移,我打算再定义一个属性,这恰恰演示了如何处理持续不断的修改,也为了演示Configuration.Seed方法更有用(至少无害)的示例。清单15-8显示了我在AppUser类上添加了一个Country属性。 Listing 15-8. Adding Another Property in the AppUserModels.cs File 清单15-8. 在AppUserModels.cs文件中添加另一个属性 using System;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework; namespace Users.Models {public enum Cities {LONDON, PARIS, CHICAGO} public enum Countries {NONE, UK, FRANCE, USA}public class AppUser : IdentityUser {public Cities City { get; set; }public Countries Country { get; set; }public void SetCountryFromCity(Cities city) {switch (city) {case Cities.LONDON:Country = Countries.UK;break;case Cities.PARIS:Country = Countries.FRANCE;break;case Cities.CHICAGO:Country = Countries.USA;break;default:Country = Countries.NONE;break;} }} } I have added an enumeration to define the country names and a helper method that selects a country value based on the City property. Listing 15-9 shows the change I made to the Configuration class so that the Seed method sets the Country property based on the City, but only if the value of Country is NONE (which it will be for all users when the database is migrated because the Entity Framework sets enumeration columns to the first value). 我已经添加了一个枚举,它定义了国家名称。还添加了一个辅助器方法,它可以根据City属性选择一个国家。清单15-9显示了对Configuration类所做的修改,以使Seed方法根据City设置Country属性,但只当Country为NONE时才进行设置(在迁移数据库时,所有用户都是NONE,因为Entity Framework会将枚举列设置为枚举的第一个值)。 Listing 15-9. Modifying the Database Seed in the Configuration.cs File 清单15-9. 在Configuration.cs文件中修改数据库种子 using System.Data.Entity.Migrations;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Users.Infrastructure;using Users.Models; namespace Users.Migrations {internal sealed class Configuration: DbMigrationsConfiguration<AppIdentityDbContext> {public Configuration() {AutomaticMigrationsEnabled = true;ContextKey = "Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext";}protected override void Seed(AppIdentityDbContext context) {AppUserManager userMgr = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(context));AppRoleManager roleMgr = new AppRoleManager(new RoleStore<AppRole>(context)); string roleName = "Administrators";string userName = "Admin";string password = "MySecret";string email = "admin@example.com";if (!roleMgr.RoleExists(roleName)) {roleMgr.Create(new AppRole(roleName));}AppUser user = userMgr.FindByName(userName);if (user == null) {userMgr.Create(new AppUser { UserName = userName, Email = email },password);user = userMgr.FindByName(userName);}if (!userMgr.IsInRole(user.Id, roleName)) {userMgr.AddToRole(user.Id, roleName);} foreach (AppUser dbUser in userMgr.Users) {if (dbUser.Country == Countries.NONE) {dbUser.SetCountryFromCity(dbUser.City);} }context.SaveChanges();} }} This kind of seeding is more useful in a real project because it will set a value for the Country property only if one has not already been set—subsequent migrations won’t be affected, and user selections won’t be lost. 这种种植在实际项目中会更有用,因为它只会在Country属性未设置时,才会设置Country属性的值——后继的迁移不会受到影响,因此不会失去用户的选择。 1. Adding Application Support 1. 添加应用程序支持 There is no point defining additional user properties if they are not available in the application, so Listing 15-10 shows the change I made to the Views/Home/UserProps.cshtml file to display the value of the Country property. 应用程序中如果没有定义附加属性的地方,则附加属性就无法使用了,因此,清单15-10显示了我对Views/Home/UserProps.cshtml文件的修改,以显示Country属性的值。 Listing 15-10. Displaying an Additional Property in the UserProps.cshtml File 清单15-10. 在UserProps.cshtml文件中显示附加属性 @using Users.Models@model AppUser@{ ViewBag.Title = "UserProps";} <div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Custom User Properties</div><table class="table table-striped"><tr><th>City</th><td>@Model.City</td></tr> <tr><th>Country</th><td>@Model.Country</td></tr></table></div>@using (Html.BeginForm()) {<div class="form-group"><label>City</label>@Html.DropDownListFor(x => x.City, new SelectList(Enum.GetNames(typeof(Cities))))</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Save</button>} Listing 15-11 shows the corresponding change I made to the Home controller to update the Country property when the City value changes. 为了在City值变化时能够更新Country属性,清单15-11显示了我对Home控制器所做的相应修改。 Listing 15-11. Setting Custom Properties in the HomeController.cs File 清单15-11. 在HomeController.cs文件中设置自定义属性 using System.Web.Mvc;using System.Collections.Generic;using System.Web;using System.Security.Principal;using System.Threading.Tasks;using Users.Infrastructure;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Models; namespace Users.Controllers {public class HomeController : Controller {// ...other action methods omitted for brevity...// ...出于简化,这里忽略了其他动作方法... [Authorize]public ActionResult UserProps() {return View(CurrentUser);}[Authorize][HttpPost]public async Task<ActionResult> UserProps(Cities city) {AppUser user = CurrentUser;user.City = city;user.SetCountryFromCity(city);await UserManager.UpdateAsync(user);return View(user);}// ...properties omitted for brevity...// ...出于简化,这里忽略了一些属性...} } 2. Performing the Migration 2. 准备迁移 All that remains is to create and apply a new migration. Enter the following command into the Package Manager Console: 剩下的事情就是创建和运用新的迁移了。在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中输入以下命令: Add-Migration CountryProperty This will generate another file in the Migrations folder that contains the instruction to add the Country column. To apply the migration, execute the following command: 这将在Migrations文件夹中生成另一个文件,它含有添加Country数据表列的指令。为了运用迁移,可执行以下命令: Update-Database –TargetMigration CountryProperty The migration will be performed, and the value of the Country property will be set based on the value of the existing City property for each user. You can check the new user property by starting the application and authenticating and navigating to the /Home/UserProps URL, as shown in Figure 15-4. 这将执行迁移,Country属性的值将根据每个用户当前的City属性进行设置。通过启动应用程序,认证并导航到/Home/UserProps URL,便可以查看新的用户属性,如图15-4所示。 Figure 15-4. Creating an additional user property 图15-4. 创建附加用户属性 Tip Although I am focused on the process of upgrading the database, you can also migrate back to a previous version by specifying an earlier migration. Use the –Force argument make changes that cause data loss, such as removing a column. 提示:虽然我们关注了升级数据库的过程,但你也可以回退到以前的版本,只需指定一个早期的迁移即可。使用-Force参数进行修改,会引起数据丢失,例如删除数据表列。 15.3 Working with Claims 15.3 使用声明(Claims) In older user-management systems, such as ASP.NET Membership, the application was assumed to be the authoritative source of all information about the user, essentially treating the application as a closed world and trusting the data that is contained within it. 在旧的用户管理系统中,例如ASP.NET Membership,应用程序被假设成是用户所有信息的权威来源,本质上将应用程序视为是一个封闭的世界,并且只信任其中所包含的数据。 This is such an ingrained approach to software development that it can be hard to recognize that’s what is happening, but you saw an example of the closed-world technique in Chapter 14 when I authenticated users against the credentials stored in the database and granted access based on the roles associated with those credentials. I did the same thing again in this chapter when I added properties to the user class. Every piece of information that I needed to manage user authentication and authorization came from within my application—and that is a perfectly satisfactory approach for many web applications, which is why I demonstrated these techniques in such depth. 这是软件开发的一种根深蒂固的方法,使人很难认识到这到底意味着什么,第14章你已看到了这种封闭世界技术的例子,根据存储在数据库中的凭据来认证用户,并根据与凭据关联在一起的角色来授权访问。本章前述在用户类上添加属性,也做了同样的事情。我管理用户认证与授权所需的每一个数据片段都来自于我的应用程序——而且这是许多Web应用程序都相当满意的一种方法,这也是我如此深入地演示这些技术的原因。 ASP.NET Identity also supports an alternative approach for dealing with users, which works well when the MVC framework application isn’t the sole source of information about users and which can be used to authorize users in more flexible and fluid ways than traditional roles allow. ASP.NET Identity还支持另一种处理用户的办法,当MVC框架的应用程序不是有关用户的唯一信息源时,这种办法会工作得很好,而且能够比传统的角色授权更为灵活且流畅的方式进行授权。 This alternative approach uses claims, and in this section I’ll describe how ASP.NET Identity supports claims-based authorization. Table 15-4 puts claims in context. 这种可选的办法使用了“Claims(声明)”,因此在本小节中,我将描述ASP.NET Identity如何支持“Claims-Based Authorization(基于声明的授权)”。表15-4描述了声明(Claims)的情形。 提示:“Claim”在英文字典中不完全是“声明”的意思,根据本文的描述,感觉把它说成“声明”也不一定合适,所以在之后的译文中基本都写成中英文并用的形式,即“声明(Claims)”。根据表15-4中的声明(Claims)的定义:声明(Claims)是关于用户的一些信息片段。一个用户的信息片段当然有很多,每一个信息片段就是一项声明(Claim),用户的所有信息片段合起来就是该用户的声明(Claims)。请读者注意该单词的单复数形式——译者注 Table 15-4. Putting Claims in Context 表15-4. 声明(Claims)的情形 Question 问题 Answer 答案 What is it? 什么是声明(Claims)? Claims are pieces of information about users that you can use to make authorization decisions. Claims can be obtained from external systems as well as from the local Identity database. 声明(Claims)是关于用户的一些信息片段,可以用它们做出授权决定。声明(Claims)可以从外部系统获取,也可以从本地的Identity数据库获取。 Why should I care? 为何要关心它? Claims can be used to flexibly authorize access to action methods. Unlike conventional roles, claims allow access to be driven by the information that describes the user. 声明(Claims)可以用来对动作方法进行灵活的授权访问。与传统的角色不同,声明(Claims)让访问能够由描述用户的信息进行驱动。 How is it used by the MVC framework? 如何在MVC框架中使用它? This feature isn’t used directly by the MVC framework, but it is integrated into the standard authorization features, such as the Authorize attribute. 这不是直接由MVC框架使用的特性,但它集成到了标准的授权特性之中,例如Authorize注解属性。 Tip you don’t have to use claims in your applications, and as Chapter 14 showed, ASP.NET Identity is perfectly happy providing an application with the authentication and authorization services without any need to understand claims at all. 提示:你在应用程序中不一定要使用声明(Claims),正如第14章所展示的那样,ASP.NET Identity能够为应用程序提供充分的认证与授权服务,而根本不需要理解声明(Claims)。 15.3.1 Understanding Claims 15.3.1 理解声明(Claims) A claim is a piece of information about the user, along with some information about where the information came from. The easiest way to unpack claims is through some practical demonstrations, without which any discussion becomes too abstract to be truly useful. To get started, I added a Claims controller to the example project, the definition of which you can see in Listing 15-12. 一项声明(Claim)是关于用户的一个信息片段(请注意这个英文单词的单复数形式——译者注),并伴有该片段出自何处的某种信息。揭开声明(Claims)含义最容易的方式是做一些实际演示,任何讨论都会过于抽象根本没有真正的用处。为此,我在示例项目中添加了一个Claims控制器,其定义如清单15-12所示。 Listing 15-12. The Contents of the ClaimsController.cs File 清单15-12. ClaimsController.cs文件的内容 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc; namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} }} } Tip You may feel a little lost as I define the code for this example. Don’t worry about the details for the moment—just stick with it until you see the output from the action method and view that I define. More than anything else, that will help put claims into perspective. 提示:你或许会对我为此例定义的代码感到有点失望。此刻对此细节不必着急——只要稍事忍耐,当看到该动作方法和视图的输出便会明白。尤为重要的是,这有助于洞察声明(Claims)。 You can get the claims associated with a user in different ways. One approach is to use the Claims property defined by the user class, but in this example, I have used the HttpContext.User.Identity property to demonstrate the way that ASP.NET Identity is integrated with the rest of the ASP.NET platform. As I explained in Chapter 13, the HttpContext.User.Identity property returns an implementation of the IIdentity interface, which is a ClaimsIdentity object when working using ASP.NET Identity. The ClaimsIdentity class is defined in the System.Security.Claims namespace, and Table 15-5 shows the members it defines that are relevant to this chapter. 可以通过不同的方式获得与用户相关联的声明(Claims)。方法之一就是使用由用户类定义的Claims属性,但在这个例子中,我使用了HttpContext.User.Identity属性,目的是演示ASP.NET Identity与ASP.NET平台集成的方式(请注意这句话所表示的含义:用户类的Claims属性属于ASP.NET Identity,而HttpContext.User.Identity属性则属于ASP.NET平台。由此可见,ASP.NET Identity已经融合到了ASP.NET平台之中——译者注)。正如第13章所解释的那样,HttpContext.User.Identity属性返回IIdentity的接口实现,当使用ASP.NET Identity时,该实现是一个ClaimsIdentity对象。ClaimsIdentity类是在System.Security.Claims命名空间中定义的,表15-5显示了它所定义的与本章有关的成员。 Table 15-5. The Members Defined by the ClaimsIdentity Class 表15-5. ClaimsIdentity类所定义的成员 Name 名称 Description 描述 Claims Returns an enumeration of Claim objects representing the claims for the user. 返回表示用户声明(Claims)的Claim对象枚举 AddClaim(claim) Adds a claim to the user identity. 给用户添加一个声明(Claim) AddClaims(claims) Adds an enumeration of Claim objects to the user identity. 给用户添加Claim对象的枚举。 HasClaim(predicate) Returns true if the user identity contains a claim that matches the specified predicate. See the “Applying Claims” section for an example predicate. 如果用户含有与指定谓词匹配的声明(Claim)时,返回true。参见“运用声明(Claims)”中的示例谓词 RemoveClaim(claim) Removes a claim from the user identity. 删除用户的声明(Claim)。 Other members are available, but the ones in the table are those that are used most often in web applications, for reason that will become obvious as I demonstrate how claims fit into the wider ASP.NET platform. 还有一些可用的其它成员,但表中的这些是在Web应用程序中最常用的,随着我演示如何将声明(Claims)融入更宽泛的ASP.NET平台,它们为什么最常用就很显然了。 In Listing 15-12, I cast the IIdentity implementation to the ClaimsIdentity type and pass the enumeration of Claim objects returned by the ClaimsIdentity.Claims property to the View method. A Claim object represents a single piece of data about the user, and the Claim class defines the properties shown in Table 15-6. 在清单15-12中,我将IIdentity实现转换成了ClaimsIdentity类型,并且给View方法传递了ClaimsIdentity.Claims属性所返回的Claim对象的枚举。Claim对象所示表示的是关于用户的一个单一的数据片段,Claim类定义的属性如表15-6所示。 Table 15-6. The Properties Defined by the Claim Class 表15-6. Claim类定义的属性 Name 名称 Description 描述 Issuer Returns the name of the system that provided the claim 返回提供声明(Claim)的系统名称 Subject Returns the ClaimsIdentity object for the user who the claim refers to 返回声明(Claim)所指用户的ClaimsIdentity对象 Type Returns the type of information that the claim represents 返回声明(Claim)所表示的信息类型 Value Returns the piece of information that the claim represents 返回声明(Claim)所表示的信息片段 Listing 15-13 shows the contents of the Index.cshtml file that I created in the Views/Claims folder and that is rendered by the Index action of the Claims controller. The view adds a row to a table for each claim about the user. 清单15-13显示了我在Views/Claims文件夹中创建的Index.cshtml文件的内容,它由Claims控制器中的Index动作方法进行渲染。该视图为用户的每项声明(Claim)添加了一个表格行。 Listing 15-13. The Contents of the Index.cshtml File in the Views/Claims Folder 清单15-13. Views/Claims文件夹中Index.cshtml文件的内容 @using System.Security.Claims@using Users.Infrastructure@model IEnumerable<Claim>@{ ViewBag.Title = "Claims"; }<div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Claims</div><table class="table table-striped"><tr><th>Subject</th><th>Issuer</th><th>Type</th><th>Value</th></tr>@foreach (Claim claim in Model.OrderBy(x => x.Type)) {<tr><td>@claim.Subject.Name</td><td>@claim.Issuer</td><td>@Html.ClaimType(claim.Type)</td><td>@claim.Value</td></tr>}</table></div> The value of the Claim.Type property is a URI for a Microsoft schema, which isn’t especially useful. The popular schemas are used as the values for fields in the System.Security.Claims.ClaimTypes class, so to make the output from the Index.cshtml view easier to read, I added an HTML helper to the IdentityHelpers.cs file, as shown in Listing 15-14. It is this helper that I use in the Index.cshtml file to format the value of the Claim.Type property. Claim.Type属性的值是一个微软模式(Microsoft Schema)的URI(统一资源标识符),这是特别有用的。System.Security.Claims.ClaimTypes类中字段的值使用的是流行模式(Popular Schema),因此为了使Index.cshtml视图的输出更易于阅读,我在IdentityHelpers.cs文件中添加了一个HTML辅助器,如清单15-14所示。Index.cshtml文件正是使用这个辅助器格式化了Claim.Type属性的值。 Listing 15-14. Adding a Helper to the IdentityHelpers.cs File 清单15-14. 在IdentityHelpers.cs文件中添加辅助器 using System.Web;using System.Web.Mvc;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using System;using System.Linq;using System.Reflection;using System.Security.Claims;namespace Users.Infrastructure {public static class IdentityHelpers {public static MvcHtmlString GetUserName(this HtmlHelper html, string id) {AppUserManager mgr= HttpContext.Current.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();return new MvcHtmlString(mgr.FindByIdAsync(id).Result.UserName);} public static MvcHtmlString ClaimType(this HtmlHelper html, string claimType) {FieldInfo[] fields = typeof(ClaimTypes).GetFields();foreach (FieldInfo field in fields) {if (field.GetValue(null).ToString() == claimType) {return new MvcHtmlString(field.Name);} }return new MvcHtmlString(string.Format("{0}",claimType.Split('/', '.').Last()));} }} Note The helper method isn’t at all efficient because it reflects on the fields of the ClaimType class for each claim that is displayed, but it is sufficient for my purposes in this chapter. You won’t often need to display the claim type in real applications. 注:该辅助器并非十分有效,因为它只是针对每个要显示的声明(Claim)映射出ClaimType类的字段,但对我要的目的已经足够了。在实际项目中不会经常需要显示声明(Claim)的类型。 To see why I have created a controller that uses claims without really explaining what they are, start the application, authenticate as the user Alice (with the password MySecret), and request the /Claims/Index URL. Figure 15-5 shows the content that is generated. 为了弄明白我为何要先创建一个使用声明(Claims)的控制器,而没有真正解释声明(Claims)是什么的原因,可以启动应用程序,以用户Alice进行认证(其口令是MySecret),并请求/Claims/Index URL。图15-5显示了生成的内容。 Figure 15-5. The output from the Index action of the Claims controller 图15-5. Claims控制器中Index动作的输出 It can be hard to make out the detail in the figure, so I have reproduced the content in Table 15-7. 这可能还难以认识到此图的细节,为此我在表15-7中重列了其内容。 Table 15-7. The Data Shown in Figure 15-5 表15-7. 图15-5中显示的数据 Subject(科目) Issuer(发行者) Type(类型) Value(值) Alice LOCAL AUTHORITY SecurityStamp Unique ID Alice LOCAL AUTHORITY IdentityProvider ASP.NET Identity Alice LOCAL AUTHORITY Role Employees Alice LOCAL AUTHORITY Role Users Alice LOCAL AUTHORITY Name Alice Alice LOCAL AUTHORITY NameIdentifier Alice’s user ID The table shows the most important aspect of claims, which is that I have already been using them when I implemented the traditional authentication and authorization features in Chapter 14. You can see that some of the claims relate to user identity (the Name claim is Alice, and the NameIdentifier claim is Alice’s unique user ID in my ASP.NET Identity database). 此表展示了声明(Claims)最重要的方面,这些是我在第14章中实现传统的认证和授权特性时,一直在使用的信息。可以看出,有些声明(Claims)与用户标识有关(Name声明是Alice,NameIdentifier声明是Alice在ASP.NET Identity数据库中的唯一用户ID号)。 Other claims show membership of roles—there are two Role claims in the table, reflecting the fact that Alice is assigned to both the Users and Employees roles. There is also a claim about how Alice has been authenticated: The IdentityProvider is set to ASP.NET Identity. 其他声明(Claims)显示了角色成员——表中有两个Role声明(Claim),体现出Alice被赋予了Users和Employees两个角色这一事实。还有一个是Alice已被认证的声明(Claim):IdentityProvider被设置到了ASP.NET Identity。 The difference when this information is expressed as a set of claims is that you can determine where the data came from. The Issuer property for all the claims shown in the table is set to LOCAL AUTHORITY, which indicates that the user’s identity has been established by the application. 当这种信息被表示成一组声明(Claims)时的差别是,你能够确定这些数据是从哪里来的。表中所显示的所有声明的Issuer属性(发布者)都被设置到了LOACL AUTHORITY(本地授权),这说明该用户的标识是由应用程序建立的。 So, now that you have seen some example claims, I can more easily describe what a claim is. A claim is any piece of information about a user that is available to the application, including the user’s identity and role memberships. And, as you have seen, the information I have been defining about my users in earlier chapters is automatically made available as claims by ASP.NET Identity. 因此,现在你已经看到了一些声明(Claims)示例,我可以更容易地描述声明(Claim)是什么了。一项声明(Claim)是可用于应用程序中的有关用户的一个信息片段,包括用户的标识以及角色成员等。而且,正如你所看到的,我在前几章定义的关于用户的信息,被ASP.NET Identity自动地作为声明(Claims)了。 15.3.2 Creating and Using Claims 15.3.2 创建和使用声明(Claims) Claims are interesting for two reasons. The first reason is that an application can obtain claims from multiple sources, rather than just relying on a local database for information about the user. You will see a real example of this when I show you how to authenticate users through a third-party system in the “Using Third-Party Authentication” section, but for the moment I am going to add a class to the example project that simulates a system that provides claims information. Listing 15-15 shows the contents of the LocationClaimsProvider.cs file that I added to the Infrastructure folder. 声明(Claims)比较有意思的原因有两个。第一个原因是应用程序可以从多个来源获取声明(Claims),而不是只能依靠本地数据库关于用户的信息。你将会看到一个实际的示例,在“使用第三方认证”小节中,将演示如何通过第三方系统来认证用户。不过,此刻我只打算在示例项目中添加一个类,用以模拟一个提供声明(Claims)信息的系统。清单15-15显示了我添加到Infrastructure文件夹中LocationClaimsProvider.cs文件的内容。 Listing 15-15. The Contents of the LocationClaimsProvider.cs File 清单15-15. LocationClaimsProvider.cs文件的内容 using System.Collections.Generic;using System.Security.Claims; namespace Users.Infrastructure {public static class LocationClaimsProvider {public static IEnumerable<Claim> GetClaims(ClaimsIdentity user) {List<Claim> claims = new List<Claim>();if (user.Name.ToLower() == "alice") {claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.PostalCode, "DC 20500"));claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.StateOrProvince, "DC"));} else {claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.PostalCode, "NY 10036"));claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.StateOrProvince, "NY"));}return claims;}private static Claim CreateClaim(string type, string value) {return new Claim(type, value, ClaimValueTypes.String, "RemoteClaims");} }} The GetClaims method takes a ClaimsIdentity argument and uses the Name property to create claims about the user’s ZIP code and state. This class allows me to simulate a system such as a central HR database, which would be the authoritative source of location information about staff, for example. GetClaims方法以ClaimsIdentity为参数,并使用Name属性创建了关于用户ZIP码(邮政编码)和州府的声明(Claims)。上述这个类使我能够模拟一个诸如中心化的HR数据库(人力资源数据库)之类的系统,它可能会成为全体职员的地点信息的权威数据源。 Claims are associated with the user’s identity during the authentication process, and Listing 15-16 shows the changes I made to the Login action method of the Account controller to call the LocationClaimsProvider class. 在认证过程期间,声明(Claims)是与用户标识关联在一起的,清单15-16显示了我对Account控制器中Login动作方法所做的修改,以便调用LocationClaimsProvider类。 Listing 15-16. Associating Claims with a User in the AccountController.cs File 清单15-16. AccountController.cs文件中用户用声明的关联 ...[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie); ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident));AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);}... You can see the effect of the location claims by starting the application, authenticating as a user, and requesting the /Claim/Index URL. Figure 15-6 shows the claims for Alice. You may have to sign out and sign back in again to see the change. 为了看看这个地点声明(Claims)的效果,可以启动应用程序,以一个用户进行认证,并请求/Claim/Index URL。图15-6显示了Alice的声明(Claims)。你可能需要退出,然后再次登录才会看到发生的变化。 Figure 15-6. Defining additional claims for users 图15-6. 定义用户的附加声明 Obtaining claims from multiple locations means that the application doesn’t have to duplicate data that is held elsewhere and allows integration of data from external parties. The Claim.Issuer property tells you where a claim originated from, which helps you judge how accurate the data is likely to be and how much weight you should give the data in your application. Location data obtained from a central HR database is likely to be more accurate and trustworthy than data obtained from an external mailing list provider, for example. 从多个地点获取声明(Claims)意味着应用程序不必复制其他地方保持的数据,并且能够与外部的数据集成。Claim.Issuer属性(图15-6中的Issuer数据列——译者注)能够告诉你一个声明(Claim)的发源地,这有助于让你判断数据的精确程度,也有助于让你决定这类数据在应用程序中的权重。例如,从中心化的HR数据库获取的地点数据可能要比外部邮件列表提供器获取的数据更为精确和可信。 1. Applying Claims 1. 运用声明(Claims) The second reason that claims are interesting is that you can use them to manage user access to your application more flexibly than with standard roles. The problem with roles is that they are static, and once a user has been assigned to a role, the user remains a member until explicitly removed. This is, for example, how long-term employees of big corporations end up with incredible access to internal systems: They are assigned the roles they require for each new job they get, but the old roles are rarely removed. (The unexpectedly broad systems access sometimes becomes apparent during the investigation into how someone was able to ship the contents of the warehouse to their home address—true story.) 声明(Claims)有意思的第二个原因是,你可以用它们来管理用户对应用程序的访问,这要比标准的角色管理更为灵活。角色的问题在于它们是静态的,而且一旦用户已经被赋予了一个角色,该用户便是一个成员,直到明确地删除为止。例如,这意味着大公司的长期雇员,对内部系统的访问会十分惊人:他们每次在获得新工作时,都会赋予所需的角色,但旧角色很少被删除。(在调查某人为何能够将仓库里的东西发往他的家庭地址过程中发现,有时会出现异常宽泛的系统访问——真实的故事) Claims can be used to authorize users based directly on the information that is known about them, which ensures that the authorization changes when the data changes. The simplest way to do this is to generate Role claims based on user data that are then used by controllers to restrict access to action methods. Listing 15-17 shows the contents of the ClaimsRoles.cs file that I added to the Infrastructure. 声明(Claims)可以直接根据用户已知的信息对用户进行授权,这能够保证当数据发生变化时,授权也随之而变。此事最简单的做法是根据用户数据来生成Role声明(Claim),然后由控制器用来限制对动作方法的访问。清单15-17显示了我添加到Infrastructure中的ClaimsRoles.cs文件的内容。 Listing 15-17. The Contents of the ClaimsRoles.cs File 清单15-17. ClaimsRoles.cs文件的内容 using System.Collections.Generic;using System.Security.Claims; namespace Users.Infrastructure {public class ClaimsRoles {public static IEnumerable<Claim> CreateRolesFromClaims(ClaimsIdentity user) {List<Claim> claims = new List<Claim>();if (user.HasClaim(x => x.Type == ClaimTypes.StateOrProvince&& x.Issuer == "RemoteClaims" && x.Value == "DC")&& user.HasClaim(x => x.Type == ClaimTypes.Role&& x.Value == "Employees")) {claims.Add(new Claim(ClaimTypes.Role, "DCStaff"));}return claims;} }} The gnarly looking CreateRolesFromClaims method uses lambda expressions to determine whether the user has a StateOrProvince claim from the RemoteClaims issuer with a value of DC and a Role claim with a value of Employees. If the user has both claims, then a Role claim is returned for the DCStaff role. Listing 15-18 shows how I call the CreateRolesFromClaims method from the Login action in the Account controller. CreateRolesFromClaims是一个粗糙的考察方法,它使用了Lambda表达式,以检查用户是否具有StateOrProvince声明(Claim),该声明来自于RemoteClaims发行者(Issuer),值为DC。也检查用户是否具有Role声明(Claim),其值为Employees。如果用户这两个声明都有,那么便返回一个DCStaff角色的Role声明。清单15-18显示了如何在Account控制器中的Login动作中调用CreateRolesFromClaims方法。 Listing 15-18. Generating Roles Based on Claims in the AccountController.cs File 清单15-18. 在AccountController.cs中根据声明生成角色 ...[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident)); ident.AddClaims(ClaimsRoles.CreateRolesFromClaims(ident));AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);}... I can then restrict access to an action method based on membership of the DCStaff role. Listing 15-19 shows a new action method I added to the Claims controller to which I have applied the Authorize attribute. 然后我可以根据DCStaff角色的成员,来限制对一个动作方法的访问。清单15-19显示了在Claims控制器中添加的一个新的动作方法,在该方法上已经运用了Authorize注解属性。 Listing 15-19. Adding a New Action Method to the ClaimsController.cs File 清单15-19. 在ClaimsController.cs文件中添加一个新的动作方法 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc;namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} } [Authorize(Roles="DCStaff")]public string OtherAction() {return "This is the protected action";} }} Users will be able to access OtherAction only if their claims grant them membership to the DCStaff role. Membership of this role is generated dynamically, so a change to the user’s employment status or location information will change their authorization level. 只要用户的声明(Claims)承认他们是DCStaff角色的成员,那么他们便能访问OtherAction动作。该角色的成员是动态生成的,因此,若是用户的雇用状态或地点信息发生变化,也会改变他们的授权等级。 提示:请读者从这个例子中吸取其中的思想精髓。对于读物的理解程度,仁者见仁,智者见智,能领悟多少,全凭各人,译者感觉这里的思想有无数的可能。举例说明:(1)可以根据用户的身份进行授权,比如学生在校时是“学生”,毕业后便是“校友”;(2)可以根据用户所处的部门进行授权,人事部用户属于人事团队,销售部用户属于销售团队,各团队有其自己的应用;(3)下一小节的示例是根据用户的地点授权。简言之:一方面用户的各种声明(Claim)都可以用来进行授权;另一方面用户的声明(Claim)又是可以自定义的。于是可能的运用就无法估计了。总之一句话,这种基于声明的授权(Claims-Based Authorization)有无限可能!要是没有我这里的提示,是否所有读者在此处都会有所体会?——译者注 15.3.3 Authorizing Access Using Claims 15.3.3 使用声明(Claims)授权访问 The previous example is an effective demonstration of how claims can be used to keep authorizations fresh and accurate, but it is a little indirect because I generate roles based on claims data and then enforce my authorization policy based on the membership of that role. A more direct and flexible approach is to enforce authorization directly by creating a custom authorization filter attribute. Listing 15-20 shows the contents of the ClaimsAccessAttribute.cs file, which I added to the Infrastructure folder and used to create such a filter. 前面的示例有效地演示了如何用声明(Claims)来保持新鲜和准确的授权,但有点不太直接,因为我要根据声明(Claims)数据来生成了角色,然后强制我的授权策略基于角色成员。一个更直接且灵活的办法是直接强制授权,其做法是创建一个自定义的授权过滤器注解属性。清单15-20演示了ClaimsAccessAttribute.cs文件的内容,我将它添加在Infrastructure文件夹中,并用它创建了这种过滤器。 Listing 15-20. The Contents of the ClaimsAccessAttribute.cs File 清单15-20. ClaimsAccessAttribute.cs文件的内容 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc; namespace Users.Infrastructure {public class ClaimsAccessAttribute : AuthorizeAttribute {public string Issuer { get; set; }public string ClaimType { get; set; }public string Value { get; set; }protected override bool AuthorizeCore(HttpContextBase context) {return context.User.Identity.IsAuthenticated&& context.User.Identity is ClaimsIdentity&& ((ClaimsIdentity)context.User.Identity).HasClaim(x =>x.Issuer == Issuer && x.Type == ClaimType && x.Value == Value);} }} The attribute I have defined is derived from the AuthorizeAttribute class, which makes it easy to create custom authorization policies in MVC framework applications by overriding the AuthorizeCore method. My implementation grants access if the user is authenticated, the IIdentity implementation is an instance of ClaimsIdentity, and the user has a claim with the issuer, type, and value matching the class properties. Listing 15-21 shows how I applied the attribute to the Claims controller to authorize access to the OtherAction method based on one of the location claims created by the LocationClaimsProvider class. 我所定义的这个注解属性派生于AuthorizeAttribute类,通过重写AuthorizeCore方法,很容易在MVC框架应用程序中创建自定义的授权策略。在这个实现中,若用户是已认证的、其IIdentity实现是一个ClaimsIdentity实例,而且该用户有一个带有issuer、type以及value的声明(Claim),它们与这个类的属性是匹配的,则该用户便是允许访问的。清单15-21显示了如何将这个注解属性运用于Claims控制器,以便根据LocationClaimsProvider类创建的地点声明(Claim),对OtherAction方法进行授权访问。 Listing 15-21. Performing Authorization on Claims in the ClaimsController.cs File 清单15-21. 在ClaimsController.cs文件中执行基于声明的授权 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc;using Users.Infrastructure;namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} } [ClaimsAccess(Issuer="RemoteClaims", ClaimType=ClaimTypes.PostalCode,Value="DC 20500")]public string OtherAction() {return "This is the protected action";} }} My authorization filter ensures that only users whose location claims specify a ZIP code of DC 20500 can invoke the OtherAction method. 这个授权过滤器能够确保只有地点声明(Claim)的邮编为DC 20500的用户才能请求OtherAction方法。 15.4 Using Third-Party Authentication 15.4 使用第三方认证 One of the benefits of a claims-based system such as ASP.NET Identity is that any of the claims can come from an external system, even those that identify the user to the application. This means that other systems can authenticate users on behalf of the application, and ASP.NET Identity builds on this idea to make it simple and easy to add support for authenticating users through third parties such as Microsoft, Google, Facebook, and Twitter. 基于声明的系统,如ASP.NET Identity,的好处之一是任何声明都可以来自于外部系统,即使是将用户标识到应用程序的那些声明。这意味着其他系统可以代表应用程序来认证用户,而ASP.NET Identity就建立在这样的思想之上,使之能够简单而方便地添加第三方认证用户的支持,如微软、Google、Facebook、Twitter等。 There are some substantial benefits of using third-party authentication: Many users will already have an account, users can elect to use two-factor authentication, and you don’t have to manage user credentials in the application. In the sections that follow, I’ll show you how to set up and use third-party authentication for Google users, which Table 15-8 puts into context. 使用第三方认证有一些实际的好处:许多用户已经有了账号、用户可以选择使用双因子认证、你不必在应用程序中管理用户凭据等等。在以下小节中,我将演示如何为Google用户建立并使用第三方认证,表15-8描述了事情的情形。 Table 15-8. Putting Third-Party Authentication in Context 表15-8. 第三方认证情形 Question 问题 Answer 回答 What is it? 什么是第三方认证? Authenticating with third parties lets you take advantage of the popularity of companies such as Google and Facebook. 第三方认证使你能够利用流行公司,如Google和Facebook,的优势。 Why should I care? 为何要关心它? Users don’t like having to remember passwords for many different sites. Using a provider with large-scale adoption can make your application more appealing to users of the provider’s services. 用户不喜欢记住许多不同网站的口令。使用大范围适应的提供器可使你的应用程序更吸引有提供器服务的用户。 How is it used by the MVC framework? 如何在MVC框架中使用它? This feature isn’t used directly by the MVC framework. 这不是一个直接由MVC框架使用的特性。 Note The reason I have chosen to demonstrate Google authentication is that it is the only option that doesn’t require me to register my application with the authentication service. You can get details of the registration processes required at http://bit.ly/1cqLTrE. 提示:我选择演示Google认证的原因是,它是唯一不需要在其认证服务中注册我应用程序的公司。有关认证服务注册过程的细节,请参阅http://bit.ly/1cqLTrE。 15.4.1 Enabling Google Authentication 15.4.1 启用Google认证 ASP.NET Identity comes with built-in support for authenticating users through their Microsoft, Google, Facebook, and Twitter accounts as well more general support for any authentication service that supports OAuth. The first step is to add the NuGet package that includes the Google-specific additions for ASP.NET Identity. Enter the following command into the Package Manager Console: ASP.NET Identity带有通过Microsoft、Google、Facebook以及Twitter账号认证用户的内建支持,并且对于支持OAuth的认证服务具有更普遍的支持。第一个步骤是添加NuGet包,包中含有用于ASP.NET Identity的Google专用附件。请在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中输入以下命令: Install-Package Microsoft.Owin.Security.Google -version 2.0.2 There are NuGet packages for each of the services that ASP.NET Identity supports, as described in Table 15-9. 对于ASP.NET Identity支持的每一种服务都有相应的NuGet包,如表15-9所示。 Table 15-9. The NuGet Authenticaton Packages 表15-9. NuGet认证包 Name 名称 Description 描述 Microsoft.Owin.Security.Google Authenticates users with Google accounts 用Google账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.Facebook Authenticates users with Facebook accounts 用Facebook账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.Twitter Authenticates users with Twitter accounts 用Twitter账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.MicrosoftAccount Authenticates users with Microsoft accounts 用Microsoft账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.OAuth Authenticates users against any OAuth 2.0 service 根据任一OAuth 2.0服务认证用户 Once the package is installed, I enable support for the authentication service in the OWIN startup class, which is defined in the App_Start/IdentityConfig.cs file in the example project. Listing 15-22 shows the change that I have made. 一旦安装了这个包,便可以在OWIN启动类中启用此项认证服务的支持,启动类的定义在示例项目的App_Start/IdentityConfig.cs文件中。清单15-22显示了所做的修改。 Listing 15-22. Enabling Google Authentication in the IdentityConfig.cs File 清单15-22. 在IdentityConfig.cs文件中启用Google认证 using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.Owin;using Microsoft.Owin.Security.Cookies;using Owin;using Users.Infrastructure;using Microsoft.Owin.Security.Google;namespace Users {public class IdentityConfig {public void Configuration(IAppBuilder app) {app.CreatePerOwinContext<AppIdentityDbContext>(AppIdentityDbContext.Create);app.CreatePerOwinContext<AppUserManager>(AppUserManager.Create);app.CreatePerOwinContext<AppRoleManager>(AppRoleManager.Create); app.UseCookieAuthentication(new CookieAuthenticationOptions {AuthenticationType = DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie,LoginPath = new PathString("/Account/Login"),}); app.UseExternalSignInCookie(DefaultAuthenticationTypes.ExternalCookie);app.UseGoogleAuthentication();} }} Each of the packages that I listed in Table 15-9 contains an extension method that enables the corresponding service. The extension method for the Google service is called UseGoogleAuthentication, and it is called on the IAppBuilder implementation that is passed to the Configuration method. 表15-9所列的每个包都含有启用相应服务的扩展方法。用于Google服务的扩展方法名称为UseGoogleAuthentication,它通过传递给Configuration方法的IAppBuilder实现进行调用。 Next I added a button to the Views/Account/Login.cshtml file, which allows users to log in via Google. You can see the change in Listing 15-23. 下一步骤是在Views/Account/Login.cshtml文件中添加一个按钮,让用户能够通过Google进行登录。所做的修改如清单15-23所示。 Listing 15-23. Adding a Google Login Button to the Login.cshtml File 清单15-23. 在Login.cshtml文件中添加Google登录按钮 @model Users.Models.LoginModel@{ ViewBag.Title = "Login";}<h2>Log In</h2> @Html.ValidationSummary()@using (Html.BeginForm()) {@Html.AntiForgeryToken();<input type="hidden" name="returnUrl" value="@ViewBag.returnUrl" /><div class="form-group"><label>Name</label>@Html.TextBoxFor(x => x.Name, new { @class = "form-control" })</div><div class="form-group"><label>Password</label>@Html.PasswordFor(x => x.Password, new { @class = "form-control" })</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Log In</button>}@using (Html.BeginForm("GoogleLogin", "Account")) {<input type="hidden" name="returnUrl" value="@ViewBag.returnUrl" /><button class="btn btn-primary" type="submit">Log In via Google</button>} The new button submits a form that targets the GoogleLogin action on the Account controller. You can see this method—and the other changes I made the controller—in Listing 15-24. 新按钮递交一个表单,目标是Account控制器中的GoogleLogin动作。可从清单15-24中看到该方法,以及在控制器中所做的其他修改。 Listing 15-24. Adding Support for Google Authentication to the AccountController.cs File 清单15-24. 在AccountController.cs文件中添加Google认证支持 using System.Threading.Tasks;using System.Web.Mvc;using Users.Models;using Microsoft.Owin.Security;using System.Security.Claims;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Infrastructure;using System.Web; namespace Users.Controllers {[Authorize]public class AccountController : Controller {[AllowAnonymous]public ActionResult Login(string returnUrl) {if (HttpContext.User.Identity.IsAuthenticated) {return View("Error", new string[] { "Access Denied" });}ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View();}[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie); ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident));ident.AddClaims(ClaimsRoles.CreateRolesFromClaims(ident)); AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);} [HttpPost][AllowAnonymous]public ActionResult GoogleLogin(string returnUrl) {var properties = new AuthenticationProperties {RedirectUri = Url.Action("GoogleLoginCallback",new { returnUrl = returnUrl})};HttpContext.GetOwinContext().Authentication.Challenge(properties, "Google");return new HttpUnauthorizedResult();}[AllowAnonymous]public async Task<ActionResult> GoogleLoginCallback(string returnUrl) {ExternalLoginInfo loginInfo = await AuthManager.GetExternalLoginInfoAsync();AppUser user = await UserManager.FindAsync(loginInfo.Login);if (user == null) {user = new AppUser {Email = loginInfo.Email,UserName = loginInfo.DefaultUserName,City = Cities.LONDON, Country = Countries.UK};IdentityResult result = await UserManager.CreateAsync(user);if (!result.Succeeded) {return View("Error", result.Errors);} else {result = await UserManager.AddLoginAsync(user.Id, loginInfo.Login);if (!result.Succeeded) {return View("Error", result.Errors);} }}ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(loginInfo.ExternalIdentity.Claims);AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false }, ident);return Redirect(returnUrl ?? "/");}[Authorize]public ActionResult Logout() {AuthManager.SignOut();return RedirectToAction("Index", "Home");}private IAuthenticationManager AuthManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().Authentication;} }private AppUserManager UserManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();} }} } The GoogleLogin method creates an instance of the AuthenticationProperties class and sets the RedirectUri property to a URL that targets the GoogleLoginCallback action in the same controller. The next part is a magic phrase that causes ASP.NET Identity to respond to an unauthorized error by redirecting the user to the Google authentication page, rather than the one defined by the application: GoogleLogin方法创建了AuthenticationProperties类的一个实例,并为RedirectUri属性设置了一个URL,其目标为同一控制器中的GoogleLoginCallback动作。下一个部分是一个神奇阶段,通过将用户重定向到Google认证页面,而不是应用程序所定义的认证页面,让ASP.NET Identity对未授权的错误进行响应: ...HttpContext.GetOwinContext().Authentication.Challenge(properties, "Google");return new HttpUnauthorizedResult();... This means that when the user clicks the Log In via Google button, their browser is redirected to the Google authentication service and then redirected back to the GoogleLoginCallback action method once they are authenticated. 这意味着,当用户通过点击Google按钮进行登录时,浏览器被重定向到Google的认证服务,一旦在那里认证之后,便被重定向回GoogleLoginCallback动作方法。 I get details of the external login by calling the GetExternalLoginInfoAsync of the IAuthenticationManager implementation, like this: 我通过调用IAuthenticationManager实现的GetExternalLoginInfoAsync方法,我获得了外部登录的细节,如下所示: ...ExternalLoginInfo loginInfo = await AuthManager.GetExternalLoginInfoAsync();... The ExternalLoginInfo class defines the properties shown in Table 15-10. ExternalLoginInfo类定义的属性如表15-10所示: Table 15-10. The Properties Defined by the ExternalLoginInfo Class 表15-10. ExternalLoginInfo类所定义的属性 Name 名称 Description 描述 DefaultUserName Returns the username 返回用户名 Email Returns the e-mail address 返回E-mail地址 ExternalIdentity Returns a ClaimsIdentity that identities the user 返回标识该用户的ClaimsIdentity Login Returns a UserLoginInfo that describes the external login 返回描述外部登录的UserLoginInfo I use the FindAsync method defined by the user manager class to locate the user based on the value of the ExternalLoginInfo.Login property, which returns an AppUser object if the user has been authenticated with the application before: 我使用了由用户管理器类所定义的FindAsync方法,以便根据ExternalLoginInfo.Login属性的值对用户进行定位,如果用户之前在应用程序中已经认证,该属性会返回一个AppUser对象: ...AppUser user = await UserManager.FindAsync(loginInfo.Login);... If the FindAsync method doesn’t return an AppUser object, then I know that this is the first time that this user has logged into the application, so I create a new AppUser object, populate it with values, and save it to the database. I also save details of how the user logged in so that I can find them next time: 如果FindAsync方法返回的不是AppUser对象,那么我便知道这是用户首次登录应用程序,于是便创建了一个新的AppUser对象,填充该对象的值,并将其保存到数据库。我还保存了用户如何登录的细节,以便下次能够找到他们: ...result = await UserManager.AddLoginAsync(user.Id, loginInfo.Login);... All that remains is to generate an identity the user, copy the claims provided by Google, and create an authentication cookie so that the application knows the user has been authenticated: 剩下的事情只是生成该用户的标识了,拷贝Google提供的声明(Claims),并创建一个认证Cookie,以使应用程序知道此用户已认证: ...ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(loginInfo.ExternalIdentity.Claims);AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties { IsPersistent = false }, ident);... 15.4.2 Testing Google Authentication 15.4.2 测试Google认证 There is one further change that I need to make before I can test Google authentication: I need to change the account verification I set up in Chapter 13 because it prevents accounts from being created with e-mail addresses that are not within the example.com domain. Listing 15-25 shows how I removed the verification from the AppUserManager class. 在测试Google认证之前还需要一处修改:需要修改第13章所建立的账号验证,因为它不允许example.com域之外的E-mail地址创建账号。清单15-25显示了如何在AppUserManager类中删除这种验证。 Listing 15-25. Disabling Account Validation in the AppUserManager.cs File 清单15-25. 在AppUserManager.cs文件中取消账号验证 using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Microsoft.Owin;using Users.Models; namespace Users.Infrastructure {public class AppUserManager : UserManager<AppUser> {public AppUserManager(IUserStore<AppUser> store): base(store) {}public static AppUserManager Create(IdentityFactoryOptions<AppUserManager> options,IOwinContext context) {AppIdentityDbContext db = context.Get<AppIdentityDbContext>();AppUserManager manager = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(db)); manager.PasswordValidator = new CustomPasswordValidator {RequiredLength = 6,RequireNonLetterOrDigit = false,RequireDigit = false,RequireLowercase = true,RequireUppercase = true}; //manager.UserValidator = new CustomUserValidator(manager) {// AllowOnlyAlphanumericUserNames = true,// RequireUniqueEmail = true//};return manager;} }} Tip you can use validation for externally authenticated accounts, but I am just going to disable the feature for simplicity. 提示:也可以使用外部已认证账号的验证,但这里出于简化,取消了这一特性。 To test authentication, start the application, click the Log In via Google button, and provide the credentials for a valid Google account. When you have completed the authentication process, your browser will be redirected back to the application. If you navigate to the /Claims/Index URL, you will be able to see how claims from the Google system have been added to the user’s identity, as shown in Figure 15-7. 为了测试认证,启动应用程序,通过点击“Log In via Google(通过Google登录)”按钮,并提供有效的Google账号凭据。当你完成了认证过程时,浏览器将被重定向回应用程序。如果导航到/Claims/Index URL,便能够看到来自Google系统的声明(Claims),已被添加到用户的标识中了,如图15-7所示。 Figure 15-7. Claims from Google 图15-7. 来自Google的声明(Claims) 15.5 Summary 15.5 小结 In this chapter, I showed you some of the advanced features that ASP.NET Identity supports. I demonstrated the use of custom user properties and how to use database migrations to preserve data when you upgrade the schema to support them. I explained how claims work and how they can be used to create more flexible ways of authorizing users. I finished the chapter by showing you how to authenticate users via Google, which builds on the ideas behind the use of claims. 本章向你演示了ASP.NET Identity所支持的一些高级特性。演示了自定义用户属性的使用,还演示了在升级数据架构时,如何使用数据库迁移保护数据。我解释了声明(Claims)的工作机制,以及如何将它们用于创建更灵活的用户授权方式。最后演示了如何通过Google进行认证结束了本章,这是建立在使用声明(Claims)的思想基础之上的。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gz19871113/article/details/108591802。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-28 08:49:21
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Sqoop
...利用Sqoop进行大数据生态中RDBMS与Hadoop之间数据迁移时,偶尔会遇到ClassNotFoundException这一特定错误,尤其是在处理特殊类型数据库表列的时候。本文将针对这个问题进行深入剖析,并通过实例代码探讨解决方案。 1. Sqoop工具简介与常见应用场景 Sqoop(SQL-to-Hadoop)作为一款强大的数据迁移工具,主要用于在关系型数据库(如MySQL、Oracle等)和Hadoop生态组件(如HDFS、Hive等)间进行高效的数据导入导出操作。不过在实际操作的时候,由于各家数据库系统对数据类型的定义各不相同,Sqoop这家伙在处理一些特定的数据库表字段类型时,可能就会尥蹶子,给你抛出个ClassNotFoundException异常来。 2. “ClassNotFoundException”问题浅析 场景还原: 假设我们有一个MySQL数据库表,其中包含一种自定义的列类型MEDIUMBLOB。当尝试使用Sqoop将其导入到HDFS或Hive时,可能会遭遇如下错误: bash java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.MySQLBlobInputStream 这是因为Sqoop在默认配置下可能并不支持所有数据库特定的内置类型,尤其是那些非标准的或者用户自定义的类型。 3. 解决方案详述 3.1 自定义jdbc驱动类映射 为了解决上述问题,我们需要帮助Sqoop识别并正确处理这些特定的列类型。Sqoop这个工具超级贴心,它让用户能够自由定制JDBC驱动的类映射。你只需要在命令行耍个“小魔法”,也就是加上--map-column-java这个参数,就能轻松指定源表中特定列在Java环境下的对应类型啦,就像给不同数据类型找到各自合适的“变身衣裳”一样。 例如,对于上述的MEDIUMBLOB类型,我们可以将其映射为Java的BytesWritable类型: bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/mydatabase \ --table my_table \ --columns 'id, medium_blob_column' \ --map-column-java medium_blob_column=BytesWritable \ --target-dir /user/hadoop/my_table_data 3.2 扩展Sqoop的JDBC驱动 另一种更为复杂但更为彻底的方法是扩展Sqoop的JDBC驱动,实现对特定类型的支持。通常来说,这意味着你需要亲自操刀,写一个定制版的JDBC驱动程序。这个驱动要能“接班” Sqoop自带的那个驱动,专门对付那些原生驱动搞不定的数据类型转换问题。 java // 这是一个简化的示例,实际操作中需要对接具体的数据库API public class CustomMySQLDriver extends com.mysql.jdbc.Driver { // 重写方法以支持对MEDIUMBLOB类型的处理 @Override public java.sql.ResultSetMetaData getMetaData(java.sql.Connection connection, java.sql.Statement statement, String sql) throws SQLException { ResultSetMetaData metadata = super.getMetaData(connection, statement, sql); // 对于MEDIUMBLOB类型的列,返回对应的Java类型 for (int i = 1; i <= metadata.getColumnCount(); i++) { if ("MEDIUMBLOB".equals(metadata.getColumnTypeName(i))) { metadata.getColumnClassName(i); // 返回"java.sql.Blob" } } return metadata; } } 然后在Sqoop命令行中引用这个自定义的驱动: bash sqoop import \ --driver com.example.CustomMySQLDriver \ ... 4. 思考与讨论 尽管Sqoop在大多数情况下可以很好地处理数据迁移任务,但在面对一些特殊的数据库表列类型时,我们仍需灵活应对。无论是对JDBC驱动进行小幅度的类映射微调,还是大刀阔斧地深度定制,最重要的一点,就是要摸透Sqoop的工作机制,搞清楚它背后是怎么通过底层的JDBC接口,把那些Java对象两者之间巧妙地对应和映射起来的。想要真正玩转那个功能强大的Sqoop数据迁移神器,就得在实际操作中不断摸爬滚打、学习积累。这样,才能避免被“ClassNotFoundException”这类让人头疼的小插曲绊住手脚,顺利推进工作进程。
2023-04-02 14:43:37
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风轻云淡
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...媒资信息 需求分析 数据模型 Dao Service 测试 0x03 Logstash:扫描课程计划媒资 创建索引 创建模板文件 配置 mysql.conf 启动 logstash.bat Logstash多实例运行 0x04 搜素服务:查询课程媒资接口 需求分析 Api接口定义 Service Controller 测试 三、在线学习:接口开发 0x01 需求分析 0x02 搭建开发环境 0x03 Api接口 0x04 服务端开发 需求分析 搜索服务注册Eureka 搜索服务客户端 自定义错误代码 Service Controller 测试 0x05 前端开发 需求分析 api方法 配置代理 视频播放页面 简单的测试 完整的测试 1、上传文件 一些问题 ~~方案1:删除本地分块文件重新尝试上传~~ 方案2:检查前端提交的MD5值是否正确 2、为课程计划选择媒资信息 3、前端门户测试 四、待完善的一些功能 😁 认识作者 一、学习页面:查询课程计划 0x01 需求分析 到目前为止,我们已可以编辑课程计划信息并上传课程视频,下一步我们要实现在线学习页面动态读取章节对应的视频并进行播放。在线学习页面所需要的信息有两类: 课程计划信息 课程学习信息(视频地址、学习进度等) 如下图: 在线学习集成媒资管理的需求如下: 1、在线学习页面显示课程计划 2、点击课程计划播放该课程计划对应的视频 本章节实现学习页面动态显示课程计划,进入不同课程的学习页面右侧动态显示当前课程的课程计划。 0x02 Api接口 课程计划信息从哪里获取? 在课程发布完成后会自动发布到一个 course_pub 的表中,logstash 会自动将课程发布后的信息自动采集到 ES 索引库中,这些信息也包含课程计划信息。 所以考虑性能要求,课程发布后对课程的查询统一从 ES 索引库中查询。 前端通过请求 搜索服务 获取课程信息,需要单独在 搜索服务 中定义课程信息查询接口。 本接口接收课程id,查询课程所有信息返回给前端。 我们在搜素服务 API 下添加以下方法 @ApiOperation("根据id搜索课程发布信息")public Map<String,CoursePub> getdetail(String id); 返回的课程信息为 json 结构:key 为课程id,value 为课程内容。 0x03 服务端开发 在搜索服务中开发查询课程信息接口。 Controller 在搜素服务下添加以下方法 / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/@Override@GetMapping("/getdetail/{id}")public Map<String, CoursePub> getdetail(@PathVariable("id")String id) {return esCourseService.getdetail(id);} Service / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/public Map<String, CoursePub> getdetail(String id) {//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(es_index);//设置类型searchRequest.types(es_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//设置查询条件,根据id进行查询searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("id",id));//这里不使用source的原字段过滤,查询所有字段// searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name", "grade", "charge","pic"}, newString[]{});//设置搜索源对象searchRequest.source(searchSourceBuilder);//执行搜索SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取搜索结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); //获取最优结果Map<String,CoursePub> map = new HashMap<>();for (SearchHit hit: searchHits) {//从搜索结果中取值并添加到coursePub对象Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();String courseId = (String) sourceAsMap.get("id");String name = (String) sourceAsMap.get("name");String grade = (String) sourceAsMap.get("grade");String charge = (String) sourceAsMap.get("charge");String pic = (String) sourceAsMap.get("pic");String description = (String) sourceAsMap.get("description");String teachplan = (String) sourceAsMap.get("teachplan");CoursePub coursePub = new CoursePub();coursePub.setId(courseId);coursePub.setName(name);coursePub.setPic(pic);coursePub.setGrade(grade);coursePub.setTeachplan(teachplan);coursePub.setDescription(description);//设置map对象map.put(courseId,coursePub);}return map;} 测试 使用 swagger-ui 或 postman 测试查询课程信息接口。 0x04 前端开发 配置NGINX虚拟主机 学习中心的二级域名为 ucenter.xuecheng.com ,我们在 nginx 中配置 ucenter 虚拟主机。 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;} } 前端ucenterupstream ucenter_server_pool{server 127.0.0.1:7081 weight=10;server 127.0.0.1:13000 weight=10;} 在学习中心要调用搜索的 API,使用 Nginx 解决代理,如下图: 在 ucenter 虚拟主机下配置搜索 Api 代理路径 后台搜索(公开api)upstream search_server_pool{server 127.0.0.1:40100 weight=10;} 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/;} } 前端 API 方法 在学习中心 xc-ui-pc-leanring 对课程信息的查询属于基础常用功能,所以我们将课程查询的 api 方法定义在base 模块下,如下图: 在system.js 中定义课程查询方法: import http from './public'export const course_view = id => {return http.requestGet('/openapi/search/course/getdetail/'+id);} 前端 API 方法调用 在 learning_video.vue 页面中调用课程信息查询接口得到课程计划,将课程计划json 串转成对象。 xc-ui-pc-leanring/src/module/course/page/learning_video.vue 1、定义视图 课程计划 <!--课程计划部分代码--><div class="navCont"><div class="course-weeklist"><div class="nav nav-stacked" v-for="(teachplan_first, index) in teachplanList"><div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>{ {teachplan_first.pname} }<i class="pull-right"></i></div><li v-if="teachplan_first.children!=null" v-for="(teachplan_second, index) in teachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li><!-- <div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>第一章<i class="pull-right"></i></div><li ><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" >第一节</a></li>--><!--<li><i class="glyphicon glyphicon-unchecked"></i>为什么分为A、B、C部分</li>--></div></div></div> 课程名称 <div class="top text-center">{ {coursename} }</div> 定义数据对象 data() {return {url:'',//当前urlcourseId:'',//课程idchapter:'',//章节Idcoursename:'',//课程名称coursepic:'',//课程图片teachplanList:[],//课程计划playerOptions: {//播放参数autoplay: false,controls: true,sources: [{type: "application/x-mpegURL",src: ''}]},} } 在 created 钩子方法中获取课程信息 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败,请重新进入此页面!")return ;} let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;} })}, 测试 在浏览器请求:http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e581617f945f01617f9dabc40000/0 4028e581617f945f01617f9dabc40000:第一个参数为课程 id,测试时从 ES索引库找一个课程 id 0:第二个参数为课程计划 id,此参数用于点击课程计划播放视频。 如果出现跨域问题,但是确定已经配置了跨域,请尝试结束所以 nginx.exe 的进程 和 清空浏览器缓存。 如果还没有解决?重启电脑试试。 二、学习页面:获取视频播放地址 0x01 需求分析 用户进入在线学习页面,点击课程计划将播放该课程计划对应的教学视频。 业务流程如下: 业务流程说明: 1、用户进入在线学习页面,页面请求搜索服务获取课程信息(包括课程计划信息)并且在页面展示。 2、在线学习请求学习服务获取视频播放地址。 3、学习服务校验当前用户是否有权限学习,如果没有权限学习则提示用户。 4、学习服务校验通过,请求搜索服务获取课程媒资信息。 5、搜索服务请求ElasticSearch获取课程媒资信息。 为什么要请求 ElasticSearch 查询课程媒资信息? 出于性能的考虑,公开查询课程信息从搜索服务查询,分摊 mysql 数据库的访问压力。 什么时候将课程媒资信息存储到 ElasticSearch 中? 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch,因为课程发布后课程信息将基本不再修改。 0x02 课程发布:储存媒资信息 需求分析 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch 索引库,因为课程发布后课程信息将基本不再修改,具体的业务流程如下。 1、课程发布,向课程媒资信息表写入数据。 1)根据课程 id 删除 teachplanMediaPub 中的数据 2)根据课程 id 查询 teachplanMedia 数据 3)将查询到的 teachplanMedia 数据插入到 teachplanMediaPub 中 2、Logstash 定时扫描课程媒资信息表,并将课程媒资信息写入索引库。 数据模型 在 xc_course 数据库创建课程计划媒资发布表: CREATE TABLE teachplan_media_pub (teachplan_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程计划id',media_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '媒资文件id',media_fileoriginalname varchar(128) NOT NULL COMMENT '媒资文件的原始名称',media_url varchar(256) NOT NULL COMMENT '媒资文件访问地址',courseid varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程Id',timestamp timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT'logstash使用',PRIMARY KEY (teachplan_id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 数据模型类如下: package com.xuecheng.framework.domain.course;import lombok.Data;import lombok.ToString;import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;import javax.persistence.;import java.io.Serializable;import java.util.Date;@Data@ToString@Entity@Table(name="teachplan_media_pub")@GenericGenerator(name = "jpa-assigned", strategy = "assigned")public class TeachplanMediaPub implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -916357110051689485L;@Id@GeneratedValue(generator = "jpa-assigned")@Column(name="teachplan_id")private String teachplanId;@Column(name="media_id")private String mediaId;@Column(name="media_fileoriginalname")private String mediaFileOriginalName;@Column(name="media_url")private String mediaUrl;@Column(name="courseid")private String courseId;@Column(name="timestamp")private Date timestamp;//时间戳} Dao 创建 TeachplanMediaPub 表的 Dao,向 TeachplanMediaPub 存储信息采用先删除该课程的媒资信息,再添加该课程的媒资信息,所以这里定义根据课程 id 删除课程计划媒资方法: public interface TeachplanMediaPubRepository extends JpaRepository<TeachplanMediaPub, String> {//根据课程id删除课程计划媒资信息long deleteByCourseId(String courseId);} 从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息 //从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息public interface TeachplanMediaRepository extends JpaRepository<TeachplanMedia, String> {List<TeachplanMedia> findByCourseId(String courseId);} Service 编写保存课程计划媒资信息方法,并在课程发布时调用此方法。 1、保存课程计划媒资信息方法 本方法采用先删除该课程的媒资信息,再添加该课程的媒资信息,在 CourseService 下定义该方法 //保存课程计划媒资信息private void saveTeachplanMediaPub(String courseId){//查询课程媒资信息List<TeachplanMedia> byCourseId = teachplanMediaRepository.findByCourseId(courseId);if(byCourseId == null) return; //没有查询到媒资数据则直接结束该方法//将课程计划媒资信息储存到待索引表//删除原有的索引信息teachplanMediaPubRepository.deleteByCourseId(courseId);//一个课程可能会有多个媒资信息,遍历并使用list进行储存List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for (TeachplanMedia teachplanMedia: byCourseId) {TeachplanMediaPub teachplanMediaPub = new TeachplanMediaPub();BeanUtils.copyProperties(teachplanMedia, teachplanMediaPub);teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//保存所有信息teachplanMediaPubRepository.saveAll(teachplanMediaPubList);} 2、课程发布时调用此方法 修改课程发布的 coursePublish 方法: ....//保存课程计划媒资信息到待索引表saveTeachplanMediaPub(courseId);//页面urlString pageUrl = cmsPostPageResult.getPageUrl();return new CoursePublishResult(CommonCode.SUCCESS,pageUrl);..... 测试 测试课程发布后是否成功将课程媒资信息存储到 teachplan_media_pub 中,测试流程如下: 1、指定一个课程 2、为课程计划添加课程媒资 3、执行课程发布 4、观察课程计划媒资信息是否存储至 teachplan_media_pub 中 注意:由于此测试仅用于测试发布课程计划媒资信息的功能,可暂时将 cms页面发布的功能暂时屏蔽,提高测试效率。 测试结果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Vrzs5589-1595567273126)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image7)] 0x03 Logstash:扫描课程计划媒资 Logstash 定时扫描课程媒资信息表,并将课程媒资信息写入索引库。 创建索引 1、创建 xc_course_media 索引 2、并向此索引创建如下映射 POST: http://localhost:9200/xc_course_media/doc/_mapping {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }} 索引创建成功 创建模板文件 在 logstach 的 config 目录文件 xc_course_media_template.json 文件路径为 %ES_ROOT_DIR%/logstash6.8.8/config/xc_course_media_template.json %ES_ROOT_DIR% 为 ElasticSearch 和 logstash 的安装目录 内容如下: {"mappings" : {"doc" : {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }},"template" : "xc_course_media"} } 配置 mysql.conf 在logstash的 config 目录下配置 mysql_course_media.conf 文件供 logstash 使用,logstash 会根据 mysql_course_media.conf 文件的配置的地址从 MySQL 中读取数据向 ES 中写入索引。 参考https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html 配置输入数据源和输出数据源。 input {stdin {} jdbc {jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/xc_course?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true&serverTimezone=UTC" 数据库信息jdbc_user => "root"jdbc_password => "123123" MYSQL 驱动地址,修改为maven仓库对应的位置jdbc_driver_library => "D:/soft/apache-maven-3.5.4/repository/mysql/mysql-connector-java/5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40.jar" the name of the driver class for mysqljdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"jdbc_paging_enabled => "true"jdbc_page_size => "50000"要执行的sql文件statement_filepath => "/conf/course.sql"statement => "select from teachplan_media_pub where timestamp > date_add(:sql_last_value,INTERVAL 8 HOUR)"定时配置schedule => " "record_last_run => truelast_run_metadata_path => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_metadata"} } output {elasticsearch {ES的ip地址和端口hosts => "localhost:9200"hosts => ["localhost:9200","localhost:9202","localhost:9203"]ES索引库名称index => "xc_course_media"document_id => "%{teachplan_id}"document_type => "doc"template => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_template.json"template_name =>"xc_course_media"template_overwrite =>"true"} stdout {日志输出codec => json_lines} } 启动 logstash.bat 启动 logstash.bat 采集 teachplan_media_pub 中的数据,向 ES 写入索引。 logstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf 课程发布成功后,Logstash 会自动参加 teachplan_media_pub 表中新增的数据,效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ILPBxfXi-1595567273134)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image10)] Logstash多实例运行 由于之前我们还启动了一个 Logstash 对课程的发布信息进行采集,所以如果想两个 logstash 实例同时运行,因为每个实例都有一个.lock文件,所以不能使用同一个目录来存放数据,所以我们需要使用 --path.data= 为每个实例指定单独的数据目录,具体的代码如下: 该配置是在windows下进行的 课程发布实例 logstash_start_course_pub.bat @title logstash in course_publogstash.bat -f ..\config\mysql.conf --path.data=../data/course_pub 课程计划媒体发布实例 logstash_start_teachplan_media.bat @title logstash i n teachplan_media_publogstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf --path.data=../data/teachplan_media/ 同时运行效果如下 0x04 搜素服务:查询课程媒资接口 需求分析 搜索服务 提供查询课程媒资接口,此接口供学习服务调用。 Api接口定义 @ApiOperation("根据课程计划查询媒资信息")public TeachplanMediaPub getmedia(String teachplanId); Service 1、配置课程计划媒资索引库等信息 在 application.yml 中配置 xuecheng:elasticsearch:hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} 多个结点中间用逗号分隔course:index: xc_coursetype: docsource_field: id,name,grade,mt,st,charge,valid,pic,qq,price,price_old,status,studymodel,teachmode,expires,pub_time,start_time,end_timemedia:index: xc_course_mediatype: docsource_field: courseid,media_id,media_url,teachplan_id,media_fileoriginalname 2、service 方法开发 在 课程搜索服务 中定义课程媒资查询接口,为了适应后续需求,service 参数定义为数组,可一次查询多个课程计划的媒资信息。 / 根据一个或者多个课程计划id查询媒资信息 @param teachplanIds 课程id @return QueryResponseResult/public QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> getmedia(String [] teachplanIds){//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(media_index);//设置类型searchRequest.types(media_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//源字段过滤String[] media_index_arr = media_field.split(",");searchSourceBuilder.fetchSource(media_index_arr, new String[]{});//查询条件,根据课程计划id查询(可以传入多个课程计划id)searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termsQuery("teachplan_id", teachplanIds));searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();long totalHits = hits.getTotalHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits();//数据列表List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for(SearchHit hit:searchHits){TeachplanMediaPub teachplanMediaPub =new TeachplanMediaPub();Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();//取出课程计划媒资信息String courseid = (String) sourceAsMap.get("courseid");String media_id = (String) sourceAsMap.get("media_id");String media_url = (String) sourceAsMap.get("media_url");String teachplan_id = (String) sourceAsMap.get("teachplan_id");String media_fileoriginalname = (String) sourceAsMap.get("media_fileoriginalname");teachplanMediaPub.setCourseId(courseid);teachplanMediaPub.setMediaUrl(media_url);teachplanMediaPub.setMediaFileOriginalName(media_fileoriginalname);teachplanMediaPub.setMediaId(media_id);teachplanMediaPub.setTeachplanId(teachplan_id);//将对象加入到列表中teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//构建返回课程媒资信息对象QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = new QueryResult<>();queryResult.setList(teachplanMediaPubList);queryResult.setTotal(totalHits);return new QueryResponseResult<TeachplanMediaPub>(CommonCode.SUCCESS,queryResult);} Controller / 根据课程计划id搜索发布后的媒资信息 @param teachplanId @return/@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")@Overridepublic TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId) {//为了service的拓展性,所以我们service接收的是数组作为参数,以便后续开发查询多个ID的接口String[] teachplanIds = new String[]{teachplanId};//通过service查询ES获取课程媒资信息QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> mediaPubQueryResponseResult = esCourseService.getmedia(teachplanIds);QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = mediaPubQueryResponseResult.getQueryResult();if(queryResult!=null&& queryResult.getList()!=null&& queryResult.getList().size()>0){//返回课程计划对应课程媒资return queryResult.getList().get(0);} return new TeachplanMediaPub();} 测试 使用 swagger-ui 和 postman 测试课程媒资查询接口。 三、在线学习:接口开发 0x01 需求分析 根据下边的业务流程,本章节完成前端学习页面请求学习服务获取课程视频地址,并自动播放视频。 0x02 搭建开发环境 1、创建数据库 创建 xc_learning 数据库,学习数据库将记录学生的选课信息、学习信息。 导入:资料/xc_learning.sql 2、创建学习服务工程 参考课程管理服务工程结构,创建学习服务工程: 导入:资料/xc-service-learning.zip 项目工程结构如下 0x03 Api接口 此 api 接口是课程学习页面请求学习服务获取课程学习地址。 定义返回值类型: package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResponseResult;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;import lombok.ToString;@Data@ToString@NoArgsConstructorpublic class GetMediaResult extends ResponseResult {public GetMediaResult(ResultCode resultCode, String fileUrl) {super(resultCode);this.fileUrl = fileUrl;}//媒资文件播放地址private String fileUrl;} 定义接口,学习服务根据传入课程 ID、章节 Id(课程计划 ID)来取学习地址。 @Api(value = "录播课程学习管理",description = "录播课程学习管理")public interface CourseLearningControllerApi {@ApiOperation("获取课程学习地址")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId,String teachplanId);} 0x04 服务端开发 需求分析 学习服务根据传入课程ID、章节Id(课程计划ID)请求搜索服务获取学习地址。 搜索服务注册Eureka 学习服务要调用搜索服务查询课程媒资信息,所以需要将搜索服务注册到 eureka 中。 1、查看服务名称是否为 xc-service-search 注意修改application.xml中的服务名称:spring:application:name: xc‐service‐search 2、配置搜索服务的配置文件 application.yml,加入 Eureka 配置 如下: eureka:client:registerWithEureka: true 服务注册开关fetchRegistry: true 服务发现开关serviceUrl: Eureka客户端与Eureka服务端进行交互的地址,多个中间用逗号分隔defaultZone: ${EUREKA_SERVER:http://localhost:50101/eureka/,http://localhost:50102/eureka/}instance:prefer-ip-address: true 将自己的ip地址注册到Eureka服务中ip-address: ${IP_ADDRESS:127.0.0.1}instance-id: ${spring.application.name}:${server.port} 指定实例idribbon:MaxAutoRetries: 2 最大重试次数,当Eureka中可以找到服务,但是服务连不上时将会重试,如果eureka中找不到服务则直接走断路器MaxAutoRetriesNextServer: 3 切换实例的重试次数OkToRetryOnAllOperations: false 对所有操作请求都进行重试,如果是get则可以,如果是post,put等操作没有实现幂等的情况下是很危险的,所以设置为falseConnectTimeout: 5000 请求连接的超时时间ReadTimeout: 6000 请求处理的超时时间 3、添加 eureka 依赖 <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring‐cloud‐starter‐netflix‐eureka‐client</artifactId></dependency> 4、修改启动类,在class上添加如下注解: @EnableDiscoveryClient 搜索服务客户端 在 学习服务 创建搜索服务的客户端接口,此接口会生成代理对象,调用搜索服务: package com.xuecheng.learning.client;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;@FeignClient(value = "xc‐service‐search")public interface CourseSearchClient {@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")public TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId);} 自定义错误代码 我们在 com.xuecheng.framework.domain.learning.response 包下自定义一个错误消息模型 package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.ToString;@ToStringpublic enum LearningCode implements ResultCode {LEARNING_GET_MEDIA_ERROR(false,23001,"学习中心获取媒资信息错误!");//操作代码boolean success;//操作代码int code;//提示信息String message;private LearningCode(boolean success, int code, String message){this.success = success;this.code = code;this.message = message;}@Overridepublic boolean success() {return success;}@Overridepublic int code() {return code;}@Overridepublic String message() {return message;} } 该消息模型基于 ResultCode 来实现,代码如下 package com.xuecheng.framework.model.response;/ Created by mrt on 2018/3/5. 10000-- 通用错误代码 22000-- 媒资错误代码 23000-- 用户中心错误代码 24000-- cms错误代码 25000-- 文件系统/public interface ResultCode {//操作是否成功,true为成功,false操作失败boolean success();//操作代码int code();//提示信息String message(); 从 ResultCode 中我们可以看出,我们约定了用户中心的错误代码使用 23000,所以我们定义的一些错误信息的代码就从 23000 开始计数。 Service 在学习服务中定义 service 方法,此方法远程请求课程管理服务、媒资管理服务获取课程学习地址。 package com.xuecheng.learning.service.impl;import com.netflix.discovery.converters.Auto;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import com.xuecheng.framework.domain.learning.response.GetMediaResult;import com.xuecheng.framework.exception.ExceptionCast;import com.xuecheng.framework.model.response.CommonCode;import com.xuecheng.learning.client.CourseSearchClient;import com.xuecheng.learning.service.LearningService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class LearningServiceImpl implements LearningService {@AutowiredCourseSearchClient courseSearchClient;/ 远程调用搜索服务获取已发布媒体信息中的url @param courseId 课程id @param teachplanId 媒体信息id @return/@Overridepublic GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId, String teachplanId) {//校验学生权限,是否已付费等//远程调用搜索服务进行查询媒体信息TeachplanMediaPub mediaPub = courseSearchClient.getmedia(teachplanId);if(mediaPub == null) ExceptionCast.cast(CommonCode.FAIL);return new GetMediaResult(CommonCode.SUCCESS, mediaPub.getMediaUrl());} } Controller 调用 service 根据课程计划 id 查询视频播放地址: @RestController@RequestMapping("/learning/course")public class CourseLearningController implements CourseLearningControllerApi {@AutowiredLearningService learningService;@Override@GetMapping("/getmedia/{courseId}/{teachplanId}")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(@PathVariable String courseId, @PathVariable String teachplanId) {//获取课程学习地址return learningService.getMedia(courseId, teachplanId);} } 测试 使用 swagger-ui 或postman 测试学习服务查询课程视频地址接口。 0x05 前端开发 需求分析 需要在学习中心前端页面需要完成如下功能: 1、进入课程学习页面需要带上 课程 Id参数及课程计划Id的参数,其中 课程 Id 参数必带,课程计划 Id 可以为空。 2、进入页面根据 课程 Id 取出该课程的课程计划显示在右侧。 3、进入页面后判断如果请求参数中有课程计划 Id 则播放该章节的视频。 4、进入页面后判断如果 课程计划id 为0则需要取出本课程第一个 课程计划的Id,并播放第一个课程计划的视频。 进入到模块 xc-ui-pc-leanring/src/module/course api方法 let sysConfig = require('@/../config/sysConfig')let apiUrl = sysConfig.xcApiUrlPre;/获取播放地址/export const get_media = (courseId,chapter) => {return http.requestGet(apiUrl+'/api/learning/course/getmedia/'+courseId+'/'+chapter);} 配置代理 在 Nginx 中的 ucenter.xuecheng.com 虚拟主机中配置 /api/learning/ 的路径转发,此url 请转发到学习服务。 学习服务upstream learning_server_pool{server 127.0.0.1:40600 weight=10;}学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/; }学习服务location ^~ /api/learning/ {proxy_pass http://learning_server_pool/learning/;} } 视频播放页面 1、如果传入的课程计划id为0则取出第一个课程计划id 在 created 钩子方法中完成 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败,请重新进入此页面!")return ;}let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){console.log("准备开始播放视频")let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;//开始学习if(this.chapter == "0" || !this.chapter){//取出第一个教学计划this.chapter = this.getFirstTeachplan();console.log("第一个教学计划id为 ",this.chapter);this.study(this.chapter);}else{this.study(this.chapter);} }})}, 取出第一个章节 id,用户未输入课程计划 id 或者输入为 0 时,播放第一个。 //取出第一个章节getFirstTeachplan(){for(var i=0;i<this.teachplanList.length;i++){let firstTeachplan = this.teachplanList[i];//如果当前children存在,则取出第一个返回if(firstTeachplan.children && firstTeachplan.children.length>0){let secondTeachplan = firstTeachplan.children[0];return secondTeachplan.id;} }return ;}, 开始学习: //开始学习study(chapter){// 获取播放地址courseApi.get_media(this.courseId,chapter).then((res)=>{if(res.success){let fileUrl = sysConfig.videoUrl + res.fileUrl//播放视频this.playvideo(fileUrl)}else if(res.message){this.$message.error(res.message)}else{this.$message.error("播放视频失败,请刷新页面重试")} }).catch(res=>{this.$message.error("播放视频失败,请刷新页面重试")});}, 2、点击右侧课程章节切换播放 在原有代码基础上添加 click 事件,点击调用开始学习方法(study)。 <li v‐if="teachplan_first.children!=null" v‐for="(teachplan_second, index) inteachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon‐check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li> 3、地址栏路由url变更 这里需要注意一个问题,在用户点击课程章节切换播放时,地址栏的 url 也应该同步改变为当前所选择的课程计划 id 4、在线学习按钮 将 learnstatus 默认更改为 1,这样就能显示出马上学习的按钮,方便我们后续的集成测试。 文件路径为 xc-ui-pc-static-portal/include/course_detail_dynamic.html 部分代码块如下 <script>var body= new Vue({ //创建一个Vue的实例el: "body", //挂载点是id="app"的地方data: {editLoading: false,title:'测试',courseId:'',charge:'',//203001免费,203002收费learnstatus: 1 ,//课程状态,1:马上学习,2:立即报名、3:立即购买course:{},companyId:'template',company_stat:[],course_stat:{"s601001":"","s601002":"","s601003":""} }, 简单的测试 访问在线学习页面:http://ucenter.xuecheng.com//learning/课程id/课程计划id 通过 url 传入两个参数:课程id 和 课程计划id 如果没有课程计划则传入0 测试项目如下: 1、传入正确的课程id、课程计划id,自动播放本章节的视频 2、传入正确的课程id、课程计划id传入0,自动播放第一个视频 3、传入错误的课程id 或 课程计划id,提示错误信息。 4、通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 访问: http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/4028e58161bd18ea0161bd1f73190008 传入正确的课程id、课程计划id,自动播放本章节的视频 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ef0xxym7-1595567273153)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image17)] 传入正确的课程id、课程计划id传入0,自动播放第一个视频 访问 http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/0 识别出第一个课程计划的 id 需要注意的是这里的 chapter 参数是我自己在 study 函数里加上去的,可以忽略。 传入错误的课程id或课程计划id,提示错误信息。 通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 点击章节即可播放,但是点击制定章节后 url 没有发生改变,这个问题暂时还没有解决,关注笔记后面的内容。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TOGdxwb4-1595567273158)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image20)] 完整的测试 准备工作 启动 RabbitMQ,启动 Logstash、ElasticSearch 建议把所有后端服务都开起来 启动 前端静态门户、启动 nginx 、启动课程管理前端 我们整理一下测试的流程 上传两个媒资视频文件,用于测试 进入到课程管理,为课程计划选择媒资信息 发布课程,等待 logstash 将数据采集到 ElasticSearch 的索引库中 进入学成网主页,点击课程,进入到搜索门户页面 搜索课程,进入到课程详情页面 点击开始学习,进入到课程学习页面,选择课程计划中的一个章节进行学习。 1、上传文件 首先我们使用之前开发的媒资管理模块,上传两个视频文件用于测试。 第一个文件上传成功 一些问题 在上传第二个文件时,发生了错误,我们来检查一下问题出在了哪里 在媒体服务的控制台中可以看到,在 mergeChunks 方法在校验文件 md5 时候抛出了异常 我们在 MD5 校验这里打个断点,重新上传文件,分析一下问题所在。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OpEMZGI8-1595567273166)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image23)] 单步调试后发现,合并文件后的MD5值与用户上传的源文件值不相等 方案1:删除本地分块文件重新尝试上传 考虑到可能是在用户上传完 视频的分块文件时发生了一些问题,导致合并文件后与源文件的大小不等,导致MD5也不相同,这里我们把这个视频上传到本地的文件全部删除,在媒资上传页面重新上传文件。 对比所有分块文件的字节大小和本地源文件的大小,完全是相等的 删除所有文件后重新上传,md5值还是不等,考虑从调试一下文件合并的代码。 方案2:检查前端提交的MD5值是否正确 在查阅是否有其他的MD5值获取方案时,发现了一个使用 windows 本地命令获取文件MD5值的方法 certutil -hashfile .\19-在线学习接口-集成测试.avi md5 惊奇的发现,TM的原来是前端那边转换的MD5值不正确,后端这边是没有问题的。 从前面的图可以看出,本地和后端转换的都是以一个 f6f0 开头的MD5值 那么问题就出现在前端了,还需要花一些时间去分析一下,这里暂时就先告一段落,因为上传了几个文件测试中只有这一个文件出现了问题。 2、为课程计划选择媒资信息 进入到一个课程的管理页面 http://localhost:12000//course/manage/baseinfo/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000 将刚才我们上传的媒资文件的信息和课程计划绑定 选择效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-epKaqzCD-1595567273178)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image29)] 2、发布课程,等待 logstash 从 course_pub 以及 teachplan_media_pub 表中采集数据到 ElasticSearch 当中 发布成功后,我们可以从 teachplan_media_pub 表中看到刚才我们发布的媒资信息 再观察 Logstash 的控制台,发现两个 Logstash 的实例都对更新的课程发布信息进行了采集 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hTUve2ik-1595567273183)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image32)] 3、前端门户测试 打开我们的门户主站 http://www.xuecheng.com/ [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4wZe9R84-1595567273185)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image33)] 点击导航栏的课程,进入到我们的搜索门户页面 如果无法进入到搜索门户,请检查你的 xc-ui-pc-portal 前端工程是否已经启动 进入到搜索门户后,可以看到一些初始化时搜索的课程数据,默认是搜索第一页的数据,每页2个课程。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BJ1AKoJb-1595567273187)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image34)] 我们可以测试搜索一下前面我们选择媒资信息时所用的课程 点击课程,进入到课程详情页面,然后再点击开始学习。 点击马上学习后,会进入到该课程的在线学习页面,默认自动播放我们第一个课程计划中的视频。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tcuLWnf2-1595567273193)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image37)] 我们可以在右侧的目录中选择第二个课程计划,会自动播放所选的课程计划所对应的媒资视频播放地址,该 播放地址正是我们刚才通过 Logstash 自动采集到 ElasticSearch 的索引信息,效果图如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Cvi9Dr0Y-1595567273195)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image38)] 四、待完善的一些功能 课程发布前,校验课程计划里面是否包含二级课程计划 课程发布前,校验课程计划信息里面是否全部包含媒资信息 删除媒资信息,并且同步删除ES中的索引 在获取该课程的播放地址时校验用户的合法、 在线学习页面,点击右侧目录中的课程计划同时改变url中的课程计划地址 视频文件 19-在线学习接口-集成测试.avi 前端上传时提交的MD5值不正确 😁 认识作者 作者:👦 LCyee ,全干型代码🐕 自建博客:https://www.codeyee.com 记录学习以及项目开发过程中的笔记与心得,记录认知迭代的过程,分享想法与观点。 CSDN 博客:https://blog.csdn.net/codeyee 记录和分享一些开发过程中遇到的问题以及解决的思路。 欢迎加入微服务练习生的队伍,一起交流项目学习过程中的一些问题、分享学习心得等,不定期组织一起刷题、刷项目,共同见证成长。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/codeyee/article/details/107558901。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-16 12:41:01
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转载
Spark
...少必要的依赖库会导致Spark无法正常运行? 在大数据处理的世界里,Apache Spark作为一款高性能、通用的并行计算框架,凭借其对大规模数据处理的强大支持和优异性能赢得了广泛的赞誉。在实际操作Spark的过程中,咱们可能会碰上个让人头疼的问题。啥问题呢?就是由于关键的依赖库缺失了,导致Spark这个家伙没法正常启动或者执行任务,这确实挺让人挠头的。本文将深入探讨这一问题,并通过实例代码揭示它的重要性。 1. Spark与依赖库的关系 (1) 依赖库的重要性 在Spark的工作机制中,它自身提供了一系列核心功能库,如spark-core负责基本的分布式任务调度,spark-sql实现SQL查询等。为了应对各种业务需求,Spark往往需要和其他好伙伴——第三方库一起携手工作。比如,如果你想和数据库打交道,就可能得请出JDBC驱动这位“翻译官”。再比如,当你需要进行机器学习这类高大上的任务时,MLlib或者其他的深度学习库就成了你必不可少的得力助手啦。这些“依赖库”,你就想象成是Spark引擎运行必需的“小帮手”或者说是“关键零部件”。没有它们,就好比一辆汽车缺了心脏般的重要零件,哪怕引擎再猛如虎,也只能干瞪眼没法跑起来。 (2) 依赖传递性 在构建Spark应用时,我们需要通过构建工具(如Maven、Sbt)明确指定项目的依赖关系。这里说的依赖,可不是仅仅局限在Spark自己的核心组件里,还包括咱们应用“嗷嗷待哺”的其他第三方库。这些库之间,就好比是一群互相帮忙的朋友,关系错综复杂。如果其中任何一个朋友缺席了,那整个团队的工作可能就要乱套,咱们的应用也就没法正常运转啦。 2. 缺少依赖库引发的问题实例 假设我们要用Spark读取MySQL数据库中的数据,首先需要引入JDBC驱动依赖: scala // 在build.sbt文件中添加依赖 libraryDependencies += "mysql" % "mysql-connector-java" % "8.0.23" // 或在pom.xml文件中添加依赖 mysql mysql-connector-java 8.0.23 然后在代码中尝试连接MySQL: scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder.appName("mysqlExample").getOrCreate() val jdbcDF = spark.read.format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("dbtable", "mytable") .load() jdbcDF.show() 如果此时没有正确引入并配置MySQL JDBC驱动,上述代码在运行时就会抛出类似于NoClassDefFoundError: com/mysql/jdbc/Driver的异常,表明Spark找不到相应的类定义,这就是典型的因缺少依赖库而导致的运行错误。 3. 如何避免和解决依赖库缺失问题 (1) 全面且精确地声明依赖 在项目初始化阶段,务必详细列出所有必需的依赖库及其版本信息,确保它们能在构建过程中被正确下载和打包。 (2) 利用构建工具管理依赖 利用Maven、Gradle或Sbt等构建工具,可以自动解析和管理项目依赖关系,减少手动管理带来的疏漏。 (3) 检查和更新依赖 定期检查和更新项目依赖库,以适应新版本API的变化以及修复潜在的安全漏洞。 (4) 理解依赖传递性 深入理解各个库之间的依赖关系,防止因间接依赖导致的问题。当遇到问题时,可通过查看构建日志或使用mvn dependency:tree命令来排查依赖树结构。 总结来说,依赖库对于Spark这类复杂的应用框架而言至关重要。只有妥善管理和维护好这些“零部件”,才能保证Spark引擎稳定高效地运转。所以,开发者们在尽情享受Spark带来的各种便捷时,也千万不能忽视对依赖库的管理和配置这项重要任务。只有这样,咱们的大数据探索之路才能走得更顺溜,一路绿灯,畅通无阻。
2023-04-22 20:19:25
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灵动之光
Spark
Spark在物联网设备数据同步与协调 1. 引言 嗨,朋友们!今天我们要聊一个超级酷炫的话题——Spark如何帮助我们在物联网设备之间实现高效的数据同步与协调。哎呀,这可是我头一回仔细琢磨这个话题,心里那个激动啊,还带着点小紧张,就跟要上台表演似的。话说回来,Spark这个大数据处理工具,在对付海量数据时确实有一手。不过,说到像物联网设备这种分布广、要求快速响应的情况,事情就没那么简单了。那么,Spark到底能不能胜任这项任务呢?让我们一起探索一下吧! 2. Spark基础介绍 2.1 Spark是什么? Spark是一种开源的大数据分析引擎,它能够快速处理大量数据。它的核心是一个叫RDD的东西,其实就是个能在集群里到处跑的数据集,可以让你轻松地并行处理任务。Spark还提供了多种高级API,包括DataFrame和Dataset,它们可以简化数据处理流程。 2.2 为什么选择Spark? 简单来说,Spark之所以能成为我们的首选,是因为它具备以下优势: - 速度快:Spark利用内存计算来加速数据处理。 - 易于使用:提供了多种高级API,让开发变得更加直观。 - 灵活:支持批处理、流处理、机器学习等多种数据处理模式。 2.3 实战代码示例 假设我们有一个简单的数据集,存储在HDFS上,我们想用Spark读取并处理这些数据。下面是一个简单的Scala代码示例: scala // 导入Spark相关包 import org.apache.spark.sql.SparkSession // 创建SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("IoT Data Sync") .getOrCreate() // 读取数据 val dataDF = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://path/to/iot_data.csv") // 显示前5行数据 dataDF.show(5) // 关闭SparkSession spark.stop() 3. 物联网设备数据同步与协调挑战 3.1 数据量大 物联网设备产生的数据量通常是海量的,而且这些数据往往需要实时处理。你可以想象一下,如果有成千上万的传感器在不停地吐数据,那得有多少数字在那儿疯跑啊!简直像海里的沙子一样多。 3.2 实时性要求高 物联网设备的数据往往需要实时处理。比如,在一个智能工厂里,如果传感器没能及时把数据传给中央系统做分析,那可能就会出大事儿,比如生产线罢工或者隐藏的安全隐患突然冒出来。 3.3 设备多样性 物联网设备种类繁多,不同设备可能采用不同的通信协议。这就意味着我们需要一个统一的方式来处理这些异构的数据源。 3.4 网络条件不稳定 物联网设备通常部署在各种环境中,网络条件往往不稳定。这就意味着我们需要的方案得有点抗压能力,在网络不给力的时候还能稳稳地干活。 4. 如何用Spark解决这些问题 4.1 使用Spark Streaming Spark Streaming 是Spark的一个扩展模块,专门用于处理实时数据流。它支持多种数据源,包括Kafka、Flume、TCP sockets等。下面是一个使用Spark Streaming从Kafka接收数据的例子: scala // 创建SparkStreamingContext val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(5)) // 创建Kafka流 val kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String]( ssc, PreferConsistent, Subscribe[String, String](topicsSet, kafkaParams) ) // 处理接收到的数据 kafkaStream.foreachRDD { rdd => val df = spark.read.json(rdd.map(_.value())) // 进一步处理数据... } // 开始处理流数据 ssc.start() ssc.awaitTermination() 4.2 利用DataFrame API简化数据处理 Spark的DataFrame API提供了一种结构化的方式来处理数据,使得我们可以更容易地编写复杂的查询。下面是一个使用DataFrame API处理数据的例子: scala // 假设我们已经有了一个DataFrame df import spark.implicits._ // 添加一个新的列 val enrichedDF = df.withColumn("timestamp", current_timestamp()) // 保存处理后的数据 enrichedDF.write.mode("append").json("hdfs://path/to/enriched_data") 4.3 弹性分布式数据集(RDD)的优势 Spark的核心概念之一就是RDD。RDD是一种不可变的、分区的数据集合,支持并行操作。这对于处理物联网设备产生的数据特别有用。下面是一个使用RDD的例子: scala // 创建一个简单的RDD val dataRDD = spark.sparkContext.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5)) // 对RDD进行映射操作 val mappedRDD = dataRDD.map(x => x 2) // 收集结果 val result = mappedRDD.collect() println(result.mkString(", ")) 4.4 容错机制 Spark的容错机制是其一大亮点。它通过RDD的血统信息(即RDD的操作历史)来重新计算丢失的数据。这就让Spark在处理像物联网设备这样的网络环境不稳定的情况时特别给力。 5. 结论 通过上述讨论,我们可以看到Spark确实是一个强大的工具,可以帮助我们有效地处理物联网设备产生的海量数据。虽说在实际操作中可能会碰到些难题,但只要我们好好设计和优化一下,Spark绝对能搞定这个活儿。希望这篇文章对你有所帮助,也欢迎你在实践中继续探索和分享你的经验!
2025-01-06 16:12:37
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灵动之光
Hive
一、引言 在大数据分析的世界里,Apache Hive无疑扮演着关键角色,它作为Hadoop生态系统的一部分,使得非技术人员也能通过SQL查询访问Hadoop集群中的海量数据。你知道吗,头一回试着用Hive JDBC搭桥的时候,可能会遇到一个超级烦人的问题:就像在茫茫大海里找钥匙一样,就是找不到那个该死的JDBC驱动或者Hive的client jar包,真是让人抓狂!接下来,咱们一起踏上探索之旅,我保证会给你细细讲解这个难题,还贴心地送上实用的解决妙招,让你的Hive冒险路途畅通无阻,轻松愉快! 二、背景与理解 1. Hive概述 Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,它允许用户以SQL的方式查询存储在HDFS上的数据。你知道的,想要用JDBC跟Hive来个友好交流,第一步得确认那个Hive服务器已经在那儿转悠了,而且JDBC的桥梁和必要的jar文件都得像好朋友一样好好准备齐全。 2. JDBC驱动的重要性 JDBC(Java Database Connectivity)是Java语言与数据库交互的接口,驱动程序则是这个接口的具体实现。就像试图跟空房子聊天一样,没对的“钥匙”(驱动),就感觉像是在大海捞针,怎么也找不到那个能接通的“门铃号码”(正确驱动)。 三、常见问题及解决方案 1. 缺失的JDBC驱动 - 检查环境变量:确保JAVA_HOME和HIVE_HOME环境变量设置正确,因为Hive JDBC驱动通常位于$HIVE_HOME/lib目录下的hive-jdbc-.jar文件。 - 手动添加驱动:如果你在IDE中运行,可能需要在项目构建路径中手动添加驱动jar。例如,在Maven项目中,可以在pom.xml文件中添加如下依赖: xml org.apache.hive hive-jdbc 版本号 - 下载并放置:如果在服务器上运行,可能需要从Apache Hive的官方网站下载对应版本的驱动并放入服务器的类路径中。 2. Hive Client jar包 - 确认包含Hive Server的jar:Hive Server通常包含了Hive Client的jar,如果单独部署,确保$HIVE_SERVER2_HOME/lib目录下存在hive-exec-.jar等Hive相关jar。 3. Hive Server配置 - Hive-site.xml:检查Hive的配置文件,确保标签内的javax.jdo.option.ConnectionURL和标签内的javax.jdo.option.ConnectionDriverName指向正确的JDBC URL和驱动。 四、代码示例与实战演练 1. 连接Hive示例(Java) java try { Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); Connection conn = DriverManager.getConnection( "jdbc:hive2://localhost:10000/default", "username", "password"); Statement stmt = conn.createStatement(); String sql = "SELECT FROM my_table"; ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql); // 处理查询结果... } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } 2. 错误处理与诊断 如果上述代码执行时出现异常,可能是驱动加载失败或者URL格式错误。查看ClassNotFoundException或SQLException堆栈信息,有助于定位问题。 五、总结与经验分享 面对这类问题,耐心和细致的排查至关重要。记住,Hive的世界并非总是那么直观,尤其是当涉及到多个组件的集成时。逐步检查环境配置、依赖关系以及日志信息,往往能帮助你找到问题的根源。嘿,你知道吗,学习Hive JDBC就像解锁新玩具,开始可能有点懵,但只要你保持那股子好奇劲儿,多动手试一试,翻翻说明书,一点一点地,你就会上手得越来越溜了。关键就是那份坚持和探索的乐趣,时间会带你熟悉这个小家伙的每一个秘密。 希望这篇文章能帮你解决在使用Hive JDBC时遇到的困扰,如果你在实际操作中还有其他疑问,别忘了社区和网络资源是解决问题的好帮手。祝你在Hadoop和Hive的探索之旅中一帆风顺!
2024-04-04 10:40:57
769
百转千回
Spark
Spark应用在执行分布式缓存操作时出现问题 一、问题初现 分布式缓存的初衷与现状 嘿,朋友们!今天我们来聊聊Spark在分布式缓存操作中遇到的一些坑。说到Spark,它可是大数据处理界的明星选手,性能强大,功能丰富。但即使是这么优秀的框架,有时候也会让我们头疼不已。 分布式缓存是Spark的一个重要特性,它的核心目标是减少重复计算,提升任务执行效率。简单来说,就是把一些频繁使用的数据放到内存里,供多个任务共享。听起来是不是很美好?但实际上,我在实际开发过程中遇到了不少麻烦。 比如有一次,我正在做一个数据分析项目,需要多次对同一份数据进行操作。我寻思着,这不就是常规操作嘛,直接用Spark的分布式缓存功能得了,这样岂不是能省掉好多重复加载的麻烦?嘿,事情是这样的——我辛辛苦苦搞完了任务,满怀期待地提交上去,结果发现这运行速度简直让人无语,不仅没达到预期的飞快效果,反而比啥缓存都不用的时候还慢!当时我就蒙圈了,心里直嘀咕:“卧槽,这是什么神仙操作?”没办法,只能硬着头皮一点点去查问题,最后才慢慢搞清楚了分布式缓存里到底藏着啥猫腻。 二、深入分析 为什么缓存反而变慢? 经过一番折腾,我发现问题出在以下几个方面: 2.1 数据量太大导致内存不足 首先,大家要明白一点,Spark的分布式缓存本质上是将数据存储在集群节点的内存中。要是数据量太大,超出了单个节点能装下的内存容量,那就会把多余的数据写到磁盘上,这个过程叫“磁盘溢写”。但这样一来,任务的速度就会被拖慢,变得特别磨叽。 举个例子吧,假设你有一份1GB大小的数据集,而你的集群节点只有512MB的可用内存。你要是想把这份数据缓存起来,Spark会自己挑个序列化的方式给数据“打包”,顺便还能压一压体积。不过呢,就算是这样,还是有可能会出现溢写这种烦人的情况,挡都挡不住。唉,真是没想到啊,本来想靠着缓存省事儿提速呢,结果这操作反倒因为磁盘老是读写(频繁I/O)变得更卡了,简直跟开反向加速器似的! 解决办法也很简单——要么增加节点的内存配置,要么减少需要缓存的数据规模。当然,这需要根据实际情况权衡利弊。 2.2 序列化方式的选择不当 另一个容易被忽视的问题是序列化方式的选择。Spark提供了多种序列化机制,包括JavaSerializer、KryoSerializer等。不同的序列化方式会影响数据的大小以及读取效率。 我曾经试过直接使用默认的JavaSerializer,结果发现性能非常差。后来改用了KryoSerializer之后,才明显感觉到速度有所提升。话说回来啊,用 KryoSerializer 的时候可别忘了先给所有要序列化的类都注册好,不然程序很可能就“翻车”报错啦! java import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; public class MyRegistrator implements KryoRegistrator { @Override public void registerClasses(Kryo kryo) { kryo.register(MyClass.class); // 注册其他需要序列化的类... } } 然后在SparkConf中设置: java SparkConf conf = new SparkConf(); conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); conf.set("spark.kryo.registrator", "MyRegistrator"); 2.3 缓存时机的选择失误 还有一个关键点在于缓存的时机。有些人一启动任务就赶紧给数据加上.cache(),觉得这样数据就能一直乖乖待在内存里,不用再费劲去读了。但实际上,这种做法并不总是最优解。 比如,在某些情况下,数据可能只会在特定阶段被频繁访问,而在其他阶段则很少用到。要是你提前把这部分数据缓存了,不光白白占用了宝贵的内存空间,搞不好后面真要用缓存的地方还找不到足够的空位呢! 因此,合理规划缓存策略非常重要。比如说,在某个任务快开始了,你再随手调用一下.cache()这个方法,这样就能保证数据乖乖地待在内存里,别到时候卡壳啦! 三、实践案例 如何正确使用分布式缓存? 接下来,我想分享几个具体的案例,帮助大家更好地理解和运用分布式缓存。 案例1:简单的词频统计 假设我们有一个文本文件,里面包含了大量的英文单词。我们的目标是统计每个单词出现的次数。为了提高效率,我们可以先将文件内容缓存起来,然后再进行处理。 scala val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input.txt") textFile.cache() val wordCounts = textFile.flatMap(_.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) wordCounts.collect().foreach(println) 在这个例子中,.cache()方法确保了textFile RDD的内容只被加载一次,并且可以被后续的操作共享。其实嘛,要是没用缓存的话,每次你调用flatMap或者map的时候,都得重新去原始数据里翻一遍,这就跟每次出门都得把家里所有东西再检查一遍似的,纯属给自己找麻烦啊! 案例2:多步骤处理流程 有时候,一个任务可能会涉及到多个阶段的处理,比如过滤、映射、聚合等等。在这种情况下,合理安排缓存的位置尤为重要。 python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate() df = spark.read.text("hdfs://path/to/input.txt") 第一步:将文本拆分为单词 words = df.selectExpr("split(value, ' ') as words").select("words.") 第二步:缓存中间结果 words.cache() 第三步:统计每个单词的出现次数 word_counts = words.groupBy("value").count() word_counts.show() 这里,我们在第一步处理完之后立即调用了.cache()方法,目的是为了保留中间结果,方便后续步骤复用。要是不这么干啊,那每走一步都得把上一步的算一遍,想想就费劲,效率肯定低得让人抓狂。 四、总结与展望 通过今天的讨论,相信大家对Spark的分布式缓存有了更深刻的认识。虽然它能带来显著的性能提升,但也并非万能药。其实啊,要想把它用得溜、用得爽,就得先搞懂它是怎么工作的,再根据具体的情况去灵活调整。不然的话,它的那些本事可就都浪费啦! 未来,随着硬件条件的不断改善以及算法优化的持续推进,相信Spark会在更多领域展现出更加卓越的表现。嘿,咱们做开发的嘛,就得有颗永远好奇的心!就跟追剧似的,新技术一出就得赶紧瞅两眼,说不定哪天就用上了呢。别怕麻烦,多学点东西总没错,说不定哪天就能整出个大招儿来! 最后,感谢大家耐心阅读这篇文章。如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时交流!让我们一起努力,共同进步吧!
2025-05-02 15:46:14
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素颜如水
Spark
标题:Spark在读取大量小文件时如何优化性能? 一、引言 随着数据量的不断增加,对于大数据处理的需求也在不断增长。Apache Spark,这可真是个厉害的角色啊!它就是一个超级强大的分布式计算工具,能够轻轻松松地应对海量数据的处理任务,速度快到飞起,绝对是我们处理大数据问题时的得力助手。然而,在处理大量小文件时,Spark的性能可能会受到影响。那么,如何通过一些技巧来优化Spark在读取大量小文件时的性能呢? 二、为什么要关注小文件处理? 在实际应用中,我们往往会遇到大量的小文件。例如,电商网站上的商品详情页、新闻站点的每篇文章等都是小文件。这些小文件要是拿Spark直接处理的话,可能不大给力,性能上可能会有点缩水。 首先,小文件的数量非常多。由于磁盘I/O这小子的局限性,咱们现在只能像小蚂蚁啃骨头那样,每次读取一点点的小文件,意思就是说,想要完成整个大任务,就得来回折腾、反复读取多次才行。这无疑会增加处理的时间和开销。 其次,小文件的大小较小,因此在传输过程中也会消耗更多的网络带宽。这不仅增加了数据传输的时间,还可能会影响到整体的系统性能。 三、优化小文件处理的方法 针对上述问题,我们可以采用以下几种方法来优化Spark在读取大量小文件时的性能。 1. 使用Dataframe API Dataframe API是Spark 2.x版本新增的一个重要特性,它可以让我们更方便地处理结构化数据。相比于RDD,Dataframe API可真是个贴心小能手,它提供的接口不仅瞅着更直观,操作起来更是高效溜溜的。这样一来,咱们就能把那些不必要的中间转换和操作通通“踢飞”,让数据处理变得轻松又愉快!另外,Dataframe API还超级给力地支持一些更高级的操作,比如聚合、分组什么的,这对于处理那些小文件可真是帮了大忙了! 下面是一个简单的例子,展示如何使用Dataframe API来读取小文件: java val df = spark.read.format("csv") .option("header", "true") .option("inferSchema", "true") .load("/path/to/files/") 在这个例子中,我们使用read函数从指定目录下读取CSV文件,并将其转化为DataFrame。然后,我们可以通过各种函数对DataFrame进行操作,如show、filter、groupBy等。 2. 使用Spark SQL Spark SQL是一种高级抽象,用于查询关系表。就像Dataframe API那样,Spark SQL也给我们带来了一种超级实用又高效的处理小文件的方法,一点儿也不复杂,特别接地气儿。Spark SQL还自带了一堆超级实用的内置函数,比如COUNT、SUM、AVG这些小帮手,用它们来处理小文件,那速度可真是嗖嗖的,轻松又高效。 下面是一个简单的例子,展示如何使用Spark SQL来读取小文件: scss val df = spark.sql("SELECT FROM /path/to/files/") 在这个例子中,我们使用sql函数来执行SQL语句,从而从指定目录下读取CSV文件并转化为DataFrame。 3. 使用Partitioner Partitioner是Spark的一种内置机制,用于将数据分割成多个块。当我们处理大量小文件时,可以使用Partitioner来提高处理效率。其实呢,我们可以这样来操作:比如说,按照文件的名字呀,或者文件里边的内容这些规则,把那些小文件分门别类地整理一下。就像是给不同的玩具放在不同的抽屉里一样,每个类别都单独放到一个文件夹里面去存储,这样一来就清清楚楚、井井有条啦!这样一来,每次我们要读取文件的时候,就只需要瞄一眼一个文件夹里的内容,压根不需要把整个目录下的所有文件都翻个底朝天。 下面是一个简单的例子,展示如何使用Partitioner来处理小文件: python val partitioner = new HashPartitioner(5) val rdd = sc.textFile("/path/to/files/") .map(line => (line.split(",").head, line)) .partitionBy(partitioner) val output = rdd.saveAsTextFile("/path/to/output/") 在这个例子中,我们首先使用textFile函数从指定目录下读取文本文件,并将其转化为RDD。接着,我们运用一个叫做map的神奇小工具,就像魔法师挥动魔杖那样,把每一行文本巧妙地一分为二,一部分是文件名,另一部分则是内容。然后,我们采用了一个叫做partitionBy的神奇函数,就像把RDD里的数据放进不同的小篮子里那样,按照文件名给它们分门别类。这样一来,每个“篮子”里都恰好装了5个小文件,整整齐齐,清清楚楚。最后,我们使用saveAsTextFile函数将RDD保存为文本文件。因为我们已经按照文件名把文件分门别类地放进不同的“小桶”里了,所以现在每次找文件读取的时候,就不用像无头苍蝇一样满目录地乱窜,只需要轻轻松松打开一个文件夹,就能找到我们需要的文件啦! 四、结论 通过以上三种方法,我们可以有效地优化Spark在读取大量小文件时的性能。Dataframe API和Spark SQL提供了简单且高效的API,可以快速处理结构化数据。Partitioner这个小家伙,就像个超级有条理的文件整理员,它能够按照特定的规则,麻利地把那些小文件分门别类放好。这样一来,当你需要读取文件的时候,就仿佛拥有了超能力一般,嗖嗖地提升读取速度,让效率飞起来!当然啦,这只是入门级别的小窍门,真正要让方案火力全开,还得瞅准实际情况灵活变通,不断打磨和优化才行。
2023-09-19 23:31:34
45
清风徐来-t
Spark
在大数据这行里,Apache Spark可真是个大明星,就因为它那超凡的数据处理效率和无比强大的机器学习工具箱,引得大家伙儿都对它投来关注的目光。不过,在实际操作的时候,我们经常会遇到这样的情形:需要把各种来源的数据,比如SQL数据库里的数据,搬运到Spark这个平台里头,好让我们能够对这些数据进行更深入的加工和解读。这篇文章将带你了解如何将数据从SQL数据库导入到Spark中。 首先,我们需要了解一下什么是Spark。Spark是一款超级厉害的大数据处理工具,它快得飞起,又能应对各种复杂的任务场景。无论是批处理大批量的数据,还是进行实时的交互查询,甚至流式数据处理和复杂的图计算,它都能轻松搞定,可以说是大数据界的多面手。它通过内存计算的方式,大大提高了数据处理的速度。 那么,如何将数据从SQL数据库导入到Spark中呢?我们可以分为以下几个步骤: 一、创建Spark会话 在Spark中,我们通常会使用SparkSession来与Spark进行交互。首先,我们需要创建一个SparkSession实例: python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('MyApp').getOrCreate() 二、读取SQL数据库中的数据 在Spark中,我们可以使用read.jdbc()函数来读取SQL数据库中的数据。这个函数需要提供一些参数,包括数据库URL、表名、用户名、密码等: python df = spark.read.format("jdbc").options( url="jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", driver="com.mysql.jdbc.Driver", dbtable="mytable", user="root", password="password" ).load() 以上代码会读取名为"mydatabase"的MySQL数据库中的"mytable"表,并将其转换为DataFrame对象。 三、查看读取的数据 我们可以使用show()函数来查看读取的数据: python df.show() 四、对数据进行处理 读取并加载数据后,我们就可以对其进行处理了。例如,我们可以使用select()函数来选择特定的列: python df = df.select("column1", "column2") 我们也可以使用filter()函数来过滤数据: python df = df.filter(df.column1 > 10) 五、将处理后的数据保存到文件或数据库中 最后,我们可以使用write()函数将处理后的数据保存到文件或数据库中。例如,我们可以将数据保存到CSV文件中: python df.write.csv("output.csv") 或者将数据保存回原来的数据库: python df.write.jdbc(url="jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", table="mytable", mode="overwrite") 以上就是将数据从SQL数据库导入到Spark中的全部流程。敲黑板,划重点啦!要知道,不同的数据库类型就像是不同口味的咖啡,它们可能需要各自的“咖啡伴侣”——也就是JDBC驱动程序。所以当你打算用read.jdbc()这个小工具去读取数据时,千万记得先检查一下,对应的驱动程序是否已经乖乖地安装好啦~ 总结一下,Spark提供了简单易用的API,让我们能够方便地将数据从各种数据源导入到Spark中进行处理和分析。无论是进行大规模数据处理还是复杂的数据挖掘任务,Spark都能提供强大的支持。希望这篇文章能对你有所帮助,让你更好地掌握Spark。
2023-12-24 19:04:25
162
风轻云淡-t
.net
...发中,我们常常需要与数据库打交道,而SqlHelper类作为一款广泛应用的数据访问辅助类,其主要功能就是提供了一种统一、便捷的方式来执行SQL命令。不过呢,在实际动手用SqlHelper类封装数据插入功能的时候,咱们偶尔会碰到一些看着不起眼儿,但实际上却至关重要的小问题。本文将带大家一起探讨这些问题,并通过实例代码来揭示解决之道。 2. SqlHelper类简介 SqlHelper是.NET框架下一种常用的数据库操作工具类,它封装了ADO.NET中的SqlConnection、SqlCommand等对象,简化了数据库的操作过程。下面是一个基础的SqlHelper类的插入数据方法示例: csharp public static int ExecuteNonQuery(string connectionString, string commandText, params SqlParameter[] commandParameters) { using (SqlConnection connection = new SqlConnection(connectionString)) { SqlCommand cmd = new SqlCommand(commandText, connection); cmd.CommandType = CommandType.Text; if (commandParameters != null) cmd.Parameters.AddRange(commandParameters); connection.Open(); int result = cmd.ExecuteNonQuery(); return result; } } 3. 插入数据时可能遇到的问题及其解决方案 (1)问题一:参数化SQL语句异常 有时候,我们在调用SqlHelper类执行插入数据操作时,可能会遇到因参数化SQL语句设置不当导致的异常。例如,参数数量与SQL语句中的问号不匹配: csharp string sql = "INSERT INTO Users (Name, Email) VALUES (?, ?)"; SqlParameter[] parameters = { new SqlParameter("@Name", "John Doe"), new SqlParameter("@Email", "john.doe@example.com"), new SqlParameter("@Age", 30) }; int rowsAffected = SqlHelper.ExecuteNonQuery(connectionString, sql, parameters); 这里,SQL语句只有两个问号占位符,但提供了三个参数,运行时会引发错误。为了解决这个问题,我们需要确保参数数量和SQL语句中的占位符数量一致: csharp string sql = "INSERT INTO Users (Name, Email, Age) VALUES (?, ?, ?)"; (2)问题二:空值处理 在插入数据时,如果字段允许为空,但在实际插入时未给该字段赋值,也可能导致异常。比如: csharp string sql = "INSERT INTO Users (Name, Email, PasswordHash) VALUES (?, ?, ?)"; SqlParameter[] parameters = { new SqlParameter("@Name", "John Doe"), new SqlParameter("@Email", "john.doe@example.com") }; 在上述代码中,PasswordHash字段没有赋予任何值。为了正确处理这种情况,我们可以设定DBNull.Value或者根据数据库表结构调整SQL语句: csharp parameters = { new SqlParameter("@Name", "John Doe"), new SqlParameter("@Email", "john.doe@example.com"), new SqlParameter("@PasswordHash", DBNull.Value) }; 或者修改SQL语句为: csharp string sql = "INSERT INTO Users (Name, Email) VALUES (?, ?)"; 4. 总结与思考 封装SqlHelper类进行数据插入时,虽然能极大提高开发效率,但也要注意细节处理。这包括但不限于参数化SQL语句的准确构建以及对空值的合理处理。在实际操作中,咱们得化身成侦探,用鹰眼般的敏锐洞察力揪出问题所在。同时,咱还要巧妙借助.net这个强大工具箱,灵活采取各种招数去摆平这些问题,这样一来,就能确保数据操作既稳如磐石又安全无虞啦!这就是编程让人着迷的地方,每遇到一个挑战,就像是给你塞了个成长的礼包,每一个解决的问题,都是你在技术道路上留下的扎实脚印,步步向前。
2023-09-22 13:14:39
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繁华落尽_
Greenplum
...个信息爆炸的时代,大数据已经成为企业和组织的重要资产。对于这些海量数据,如何高效地获取并进行统计分析是一个关键问题。这就是Greenplum的存在价值。Greenplum是一款开源的数据仓库解决方案,它提供了强大的数据处理能力,可以帮助用户轻松应对大规模数据分析挑战。 二、Greenplum的基本介绍 Greenplum最初是由Pivotal Software开发的一款分布式数据库系统。它采用了PostgreSQL这个厉害的关系型数据库作为根基,而且还特别支持MPP(超大规模并行处理)架构,这就意味着它可以同时在很多台服务器上飞快地处理海量数据,就像一支训练有素的数据处理大军,齐心协力、高效有序地完成任务。这就意味着Greenplum可以显著提高数据查询和分析的速度。 三、Greenplum的工作原理 Greenplum的工作原理是将大型数据集分解成多个较小的部分,然后在多个服务器上并行处理这些部分。这种并行处理方式大大提高了数据处理速度。此外,Greenplum还提供了多种数据压缩和存储策略,以进一步优化数据存储和访问性能。 四、Greenplum的数据仓库功能 1. 快速获取数据 Greenplum通过并行处理和多服务器架构实现了高速数据获取。例如,我们可以使用以下SQL语句从Greenplum中检索数据: sql SELECT FROM my_table; 这条SQL语句会将查询结果分散到所有参与查询的服务器上,然后合并结果返回给客户端。这样就可以大大提高查询速度。 2. 统计分析 Greenplum不仅提供了基本的SQL查询功能,还支持复杂的数据统计和分析操作。例如,我们可以使用以下SQL语句计算表中的平均值: sql SELECT AVG(my_column) FROM my_table; 这个查询会在所有的数据分片上运行,然后将结果汇总返回。这种方式可不得了,不仅能搞定超大的数据表,对于那些包含各种复杂分组或排序要求的查询任务,它也能轻松应对,效率杠杠的。 3. 数据可视化 除了提供基本的数据处理功能外,Greenplum还与多种数据可视化工具集成,如Tableau、Power BI等。这些工具可以帮助用户更直观地理解和解释数据。 五、总结 总的来说,Greenplum提供了一种强大而灵活的数据仓库解决方案,可以帮助用户高效地处理和分析大规模数据。甭管是企业想要快速抓取数据,还是研究人员打算进行深度统计分析,都能从这玩意儿中捞到甜头。如果你还没有尝试过Greenplum,那么现在就是一个好时机,让我们一起探索这个神奇的世界吧!
2023-12-02 23:16:20
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人生如戏-t
Hibernate
...专门为了让我们在处理数据库那堆头疼的持久层开发时,能够轻松不少,简单许多。然而,在实际操作时,咱们免不了会遇到各种稀奇古怪的错误,就比如这个让人头疼的问题:“org.hibernate.PropertyNotFoundException”,说的就是在实体类里怎么也找不到指定的那个属性。这是一个常见的问题,也是Hibernate开发中的一个难点。这篇文章将详细介绍这个问题的原因,如何解决,以及一些最佳实践。 二、原因分析 1. 实体类没有声明该属性 首先,我们需要确保我们的实体类已经正确地声明了要访问的属性。要是属性名你给拼错了,或者大小写没对上号,Hibernate这小家伙可就要闹脾气,抛出异常给你看了。例如: java public class User { private String username; // getters and setters } 如果我们尝试访问名为“ussername”的属性,Hibernate会抛出异常,因为实际的属性名为“username”。 2. Hibernate配置不正确 另一个可能导致此异常的原因是Hibernate配置不正确。在咱的Hibernate配置文件里头,咱们得特意告诉Hibernate哪些属性是咱们重点关注的对象。如果我们在设置属性的时候不小心落下了什么,Hibernate这位“大侦探”可就找不着北了,这时候它就会闹个小脾气,抛出一个异常来提醒我们呢。例如: xml 在这个例子中,我们告诉Hibernate我们在用户类中关心两个属性:“id”和“username”。如果我们忘记添加“username”,Hibernate就无法找到它,从而抛出异常。 三、解决方案 1. 检查实体类的声明 检查实体类是否正确地声明了要访问的属性,包括属性名的拼写和大小写。如果有错误,修复它们。 2. 更新Hibernate配置 如果实体类正确地声明了所有属性,那么可能是Hibernate配置不正确。打开Hibernate配置文件,确认所有的属性都在其中声明。如果没有,添加它们。 3. 使用IDE自动完成 如果以上两种方法都无法解决问题,你可以试试看使用IDE的自动完成功能。大多数现代IDE都有这个功能,可以帮助你在编写代码时自动补全属性名。 四、最佳实践 为了避免出现这种问题,我们可以采取以下一些最佳实践: 1. 避免拼写错误和大小写不一致 在编写实体类时,避免出现拼写错误和大小写不一致。这不仅能够避免Hibernate闹脾气抛出异常,同时还能让代码读起来更顺溜,维护起来也更加轻松愉快。 2. 定期检查Hibernate配置 定期检查Hibernate配置,确保所有的属性都被正确地声明了。这样可以预防因配置错误导致的“org.hibernate.PropertyNotFoundException”。 3. 使用IDE的自动完成功能 在编写代码时,充分利用IDE的自动完成功能。这不仅可以提高编码效率,还可以减少错误的发生。 五、总结 “org.hibernate.PropertyNotFoundException: 在实体类中找不到指定的属性”是一个常见的问题,但只要我们了解其原因并采取正确的措施,就可以轻松解决。希望这篇文章能够帮助你更好地理解和处理这个问题。记住啊,编程这活儿,就跟绣花一样,得耐着性子,仔仔细细地来。每一个犯的小错误,都不是啥坏事,反而都是你进步的垫脚石,是你成长过程中的小彩蛋~
2023-06-23 12:49:40
551
笑傲江湖-t
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随机学习一条linux命令:
echo 'string' > /dev/null
- 忽略输出,常用于抑制命令的输出结果。
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