from mysql_operation import *

"from mysql_operation import *"是Python中一个导入操作，它的作用是将"mysql_operation"模块中的所有函数和变量全部导入到当前程序的命名空间。在程序中调用"from mysql_operation import *"之后，就可以直接使用"mysql_operation"模块中的所有函数和变量，而不需要再加上模块名。这样可以方便编写程序，减少了代码量，并且简化了程序的调用方式。但是，使用"from mysql_operation import *"也有一些弊端，比如可能会造成命名冲突，导致代码的可读性降低等问题。因此，在实际编程中应该根据具体情况来选择是否使用该导入方式，或者采用更加明确的导入方式，比如"import mysql_operation"或者"from mysql_operation import function_name"。

相关问题

环境说明： 服务端登录地址详见各任务服务端说明。 补充说明：各主机可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问； 主节点MySQL数据库用户名/密码：root/123456（已配置远程连接）； Spark任务在Yarn上用Client运行，方便观察日志。 子任务一：数据抽取 编写Scala代码，使用Spark将MySQL库中表ChangeRecord，BaseMachine，MachineData， ProduceRecord全量抽取到Hudi的hudi_gy_ods库（路径为/user/hive/warehouse/hudi_gy_ods.db）中对应表changerecord，basemachine， machinedata，producerecord中。 1、 抽取MySQL的shtd_industry库中ChangeRecord表的全量数据进入Hudi的hudi_gy_ods库中表changerecord，字段排序、类型不变，分区字段为etldate，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。PRECOMBINE_FIELD使用ChangeEndTime，ChangeID和ChangeMachineID作为联合主键。使用spark-sql的cli执行select count（*） from hudi_gy_ods.changerecord命令，将spark-sql的cli执行结果分别截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；

抽取MySQL的shtd_industry库中ChangeRecord表的全量数据进入Hudi的hudi_gy_ods库中表changerecord的Scala代码如下：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig
import org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor
import org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator

object ChangeRecordDataExtract {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("ChangeRecordDataExtract")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    val etlDate = args(0)

    val hoodieOptions = Map(
      TABLE_TYPE_OPT_VAL -> MOR_TABLE_TYPE_OPT_VAL,
      TABLE_NAME -> "changerecord",
      RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY -> "ChangeID",
      PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY -> "ChangeEndTime,ChangeID,ChangeMachineID",
      PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY -> "etldate",
      OPERATION_OPT_KEY -> UPSERT_OPERATION_OPT_VAL,
      KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY -> classOf[SimpleKeyGenerator].getName,
      PATH_OPT_KEY -> s"/user/hive/warehouse/hudi_gy_ods.db/changerecord",
      HUDI_CLEANER_POLICY_OPT_KEY -> "KEEP_LATEST_COMMITS",
      META_SYNC_ENABLED_OPT_KEY -> "false",
      HIVE_STYLE_PARTITIONING_OPT_KEY -> "true",
      HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS_OPT_KEY -> classOf[MultiPartKeysValueExtractor].getName,
      HIVE_PARTITION_FIELDS_OPT_KEY -> "etldate",
      HIVE_DATABASE_OPT_KEY -> "hudi_gy_ods",
      HIVE_TABLE_OPT_KEY -> "changerecord"
    )

    val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_industry"
    val jdbcProperties = new java.util.Properties()
    jdbcProperties.setProperty("user", "root")
    jdbcProperties.setProperty("password", "123456")

    val changeRecordDF = spark.read.jdbc(jdbcUrl, "ChangeRecord", jdbcProperties)
      .withColumn("etldate", lit(etlDate))

    changeRecordDF.write
      .format("org.apache.hudi")
      .options(hoodieOptions)
      .mode("append")
      .save()

    spark.sql("select count(*) from hudi_gy_ods.changerecord").show()

    spark.stop()
  }
}

其中，etlDate为当前比赛日的前一天日期，使用lit函数将该值添加为一个新的列etldate。hoodieOptions为Hudi的写入配置，对应Hudi表changerecord。jdbcUrl和jdbcProperties为连接MySQL的配置，使用spark.read.jdbc读取MySQL表ChangeRecord的数据。最后使用Hudi的save方法将数据写入Hudi表中，并使用spark.sql查询Hudi表changerecord的数据量。

mysql数据操作记录用java实现

要在Java中实现MySQL数据操作记录，你可以使用JDBC（Java Database Connectivity）API来连接MySQL数据库并执行SQL语句。以下是一个简单的示例代码，可以记录INSERT、UPDATE和DELETE操作：

import java.sql.*;

public class MySQLLogger {
    private Connection conn;
    private PreparedStatement insertStmt;

    public MySQLLogger(String url, String user, String password) throws SQLException {
        conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
        insertStmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO log (query, operation_time) VALUES (?, ?)");
    }

    public void logQuery(String query) throws SQLException {
        PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(query);
        stmt.execute();
        logOperation(query);
    }

    public void logOperation(String query) throws SQLException {
        Timestamp timestamp = new Timestamp(System.currentTimeMillis());
        insertStmt.setString(1, query);
        insertStmt.setTimestamp(2, timestamp);
        insertStmt.executeUpdate();
    }

    public void close() throws SQLException {
        conn.close();
    }
}

在这个示例中，我们首先创建了一个MySQLLogger类来连接到MySQL数据库，并提供了一个方法logQuery来执行SQL查询。如果查询成功执行，我们调用logOperation方法来记录该操作的时间戳和查询语句。

你需要为MySQLLogger类提供MySQL数据库的连接URL、用户名和密码。使用该类的示例代码如下：

MySQLLogger logger = new MySQLLogger("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb", "myuser", "mypassword");
logger.logQuery("INSERT INTO users (name, email) VALUES ('John', 'john@example.com')");
logger.logQuery("UPDATE users SET email='john@example.org' WHERE name='John'");
logger.logQuery("DELETE FROM users WHERE name='John'");
logger.close();

在上面的示例中，我们创建了一个MySQLLogger实例来连接到MySQL数据库。然后我们执行了三个SQL查询，分别是INSERT、UPDATE和DELETE操作。每个操作都会在数据库中记录一条日志。最后，我们调用了MySQLLogger的close方法来关闭数据库连接。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。例如，你可以将日志记录到文件或发送到远程服务器。