doris 查询每十秒将mysql 表的数据写入doris

您可以使用Flink或者Spark等流处理框架来实现每十秒将MySQL表的数据写入Doris的需求。具体实现步骤如下：

1. 使用流处理框架连接MySQL和Doris，读取MySQL表中的数据。

2. 对读取的数据进行处理，例如清洗、转换等。

3. 将处理后的数据写入Doris。

4. 使用流处理框架定时触发上述步骤，实现每十秒将MySQL表的数据写入Doris。

具体实现方式可以根据您的实际情况选择不同的框架和工具。其中，Flink和Spark是比较常用的流处理框架，它们都提供了丰富的API和工具，可以满足大部分数据处理和分析的需求。

相关问题

Java代码实现将doris表中的数据导出到excel

可以使用Apache POI库来实现将doris表中的数据导出到excel。具体实现步骤如下：

1. 首先，需要连接到doris数据库，可以使用JDBC连接。

2. 查询doris表中的数据，并将数据存储到一个List或者数组中。

3. 创建一个新的Excel文件，并创建一个工作表。

4. 遍历List或者数组中的数据，将数据写入到Excel文件中。

5. 最后，保存Excel文件。

以下是一个简单的Java代码示例：

import java.io.FileOutputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;

public class ExportDataToExcel {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 连接到doris数据库
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
            Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:9030/test", "root", "");

            // 查询doris表中的数据
            Statement stmt = conn.createStatement();
            ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM doris_table");

            // 将数据存储到List中
            List<String[]> dataList = new ArrayList<String[]>();
            while (rs.next()) {
                String[] data = new String[3];
                data[0] = rs.getString("id");
                data[1] = rs.getString("name");
                data[2] = rs.getString("age");
                dataList.add(data);
            }

            // 创建一个新的Excel文件
            XSSFWorkbook workbook = new XSSFWorkbook();
            // 创建一个工作表
            org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet sheet = workbook.createSheet("Sheet1");

            // 遍历List中的数据，将数据写入到Excel文件中
            int rowNum = 0;
            for (String[] data : dataList) {
                Row row = sheet.createRow(rowNum++);
                int colNum = 0;
                for (String field : data) {
                    Cell cell = row.createCell(colNum++);
                    cell.setCellValue(field);
                }
            }

            // 保存Excel文件
            FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream("doris_data.xlsx");
            workbook.write(outputStream);
            workbook.close();

            System.out.println("数据已成功导出到Excel文件中！");

            // 关闭连接
            rs.close();
            stmt.close();
            conn.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

scala写flink消费kafka后数据写入hive和doris

首先，你需要在 Scala 代码中引入以下依赖：

libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-scala" % flinkVersion
libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-streaming-scala" % flinkVersion
libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-connector-kafka" % flinkVersion
libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-connector-hive" % flinkVersion
libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-connector-jdbc" % flinkVersion

然后，你可以使用以下代码来消费 Kafka 数据：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("topic", new SimpleStringSchema(), properties)
val stream = env.addSource(kafkaConsumer)

// 对数据进行处理
val result = stream.map(...)

其中，`properties` 是一个 `Properties` 对象，用于配置 Kafka 的连接信息。

接下来，你需要将处理后的数据写入到 Hive 和 Doris 中。可以使用以下代码：

import org.apache.flink.table.api.bridge.scala._
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamTableEnvironment

val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

val hiveCatalog = new HiveCatalog("myHiveCatalog", "myDatabase", "/path/to/hive/conf", "2.3.4")
tableEnv.registerCatalog("myHiveCatalog", hiveCatalog)
tableEnv.useCatalog("myHiveCatalog")

tableEnv.executeSql("CREATE TABLE myHiveTable (...) WITH (...)")
result.toTable(tableEnv, "myResultTable")
tableEnv.executeSql("INSERT INTO myHiveTable SELECT * FROM myResultTable")

val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/my_database"
tableEnv.executeSql(s"CREATE TABLE myDorisTable (...) WITH (...)")
tableEnv.executeSql(s"INSERT INTO myDorisTable SELECT * FROM myResultTable")

其中，`myHiveCatalog` 是 Hive 的 Catalog 名称，`myDatabase` 是 Hive 中的数据库名称，`/path/to/hive/conf` 是 Hive 的配置文件所在路径，`2.3.4` 是 Hive 的版本号。

`myHiveTable` 和 `myDorisTable` 是你要写入数据的表名，`(...)` 是表的列定义和其他属性，`myResultTable` 是处理后的数据表名。

`jdbcUrl` 是 Doris 数据库的连接信息，你需要根据实际情况进行修改。

你需要将上述代码中的 `...` 替换为实际的处理逻辑和表定义。