`
ruilinruirui
  • 浏览: 1053312 次
文章分类
社区版块
存档分类
最新评论

JDBC处理大数据2

 
阅读更多

JDBC调用存储过程

存储过程类似java中的函数或方法,数据库是用于存储数据的,我们可以在数据中编写函数或方法对数据进行处理。在数据库中编写存储过程,在java程序中我们直接就调用存储过程来取数据。这些函数或方法就是存储过程。现在在金融证劵中,存储过程用的还是表较多,因为它不敢让你去写数据的处理。比如银行,算利息,它不敢让程序员去写处理数据的方法,一旦出错就是大错,即使让程序员去写,也得经过专家委员会的评估等。因此这些数据的处理都是在数据库的存储过程中去做。

编写存储过程(可以参看mysql文档)

得到CallableStatement,并调用存储过程:

CallableStatement cStmt = conn.prepareCall("{call demoSp(?, ?)}");

设置参数,注册返回值,得到输出

cStmt.setString(1, "abcdefg");

cStmt.registerOutParameter(2, Types.VARCHAR);

cStmt.execute();

System.out.println(cStmt.getString(2));

简单的存储过程示例:

delimiter $$

create procedure demoSp(in inputParam varchar(255),inout inOutParam varchar(255))

begin

Select concat("zyxw---",inputParam) into inOutParam;

Select * from users;

end $$

delimiter ;

public static void main(String[] args) {

Connection conn = null;

CallableStatement st = null; //list

ResultSet rs = null;

try{

conn = DBManager.getConnection();

st = conn.prepareCall("{call demoSp(?,?)}");

st.setString(1, "aaaaaaaaaaaa");

st.registerOutParameter(2, Types.VARCHAR);

st.execute();

System.out.println(st.getString(2));

}catch (Exception e) {

throw new RuntimeException(e);

}finally{

DBManager.release(conn, st, rs);

}

}

分享到:
评论

相关推荐

    JDBC使用MySQL处理大数据+事务控制管理.txt

    JDBC使用MySQL处理大数据+事务控制管理.txt

    JDBC详解(连接操作数据库、处理大数据、批处理)

    详细介绍JDBC的连接操作数据库、处理大数据、批处理使用操作 Sun公司为了简化数据库开发,定义了一套JDBC接口,这套接口由数据库厂商去实现,这样,开发人员只需要学习JDBC接口, 并通过JDBC加载具体的驱动,就可以...

    javaweb学习总结——使用JDBC处理MySQL大数据

    本篇文章主要介绍了JDBC处理MySQL大数据,有时是需要用程序把大文本或二进制数据直接保存到数据库中进行储存的,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下。

    大数据与大数据技术(1).pptx

    议程 公司简介 大数据与大数据技术 大数据技术应用 大数据案例分享 问题讨论 Advanced Analytic Service All Rights Reserved 2016 2 大数据与大数据技术(1)全文共58页,当前为第2页。 公司简介 公司概况&发展历史 ...

    大数据与大数据技术.pptx

    议程 公司简介 大数据与大数据技术 大数据技术应用 大数据案例分享 问题讨论 Advanced Analytic Service All Rights Reserved 2016 2 大数据与大数据技术全文共59页,当前为第2页。 公司简介 公司概况&发展历史 ...

    大数据运维技术第9章 Sqoop组件安装配置.pptx

    多数使用Hadoop技术处理大数据业务的企业,有大量的数据存储在关系型数据中。由于没有工具支持,Hadoop和关系型数据库之间的数据传输是很困难的事情。传统的应用程序管理系统,即应用程序与使用RDBMS的关系数据库的...

    基于大数据(Hadoop+Java+MySQL)的数码商城购物推荐系统设计与实现.zip

    本系统利用大数据技术,合理的为用户做出推荐,推荐的结果可靠程度很高,这就是我的优势所在,因为它和一般的推荐系统的推荐算法不太一样,我的推荐算法是利用Hadoop技术写的,我们可以利用Hadoop集群的高吞吐量,一...

    高频大数据解决方案.pptx

    2 Smart Meter 高度切合领域 高频大数据解决方案全文共28页,当前为第2页。 更快: 读/写 负载 延时/吞吐量 高频大数据解决方案全文共28页,当前为第3页。 电信呼叫数据记录管理 网站数据分析、欺诈侦测 在线游戏小额...

    kyuubi:Kyuubi是一个统一的多租户JDBC接口,用于大规模数据处理和分析,基于Apache Spark构建

    Kyuubi的目标是促进用户处理大数据(如普通数据)。 它提供了标准化的JDBC接口,在大数据场景中具有易于使用的数据访问。 最终用户可以专注于开发自己的业务系统并挖掘数据价值,而不必了解底层的大数据平台(计算...

    Java数据库编程

    Java数据库编程 数据库编程, JDBC2.0操作 preparedstatement接口 处理大数据对象,处理clob数据 在elipse中找到驱动mysql的方法

    利用spring的jdbcTemplate处理blob、clob

    spring 中对大数据的处理,包括clob,blob的数据。比之jdbc下简便很多。

    2017最新大数据架构师精英课程

    本资源为大数据基础到中高级教学资源,适合稍微有点大数据或者java基础的人群学习,资源过大,上传乃是下载链接,不多说,上目录: 1_java基础2 l3 a2 a$ t7 J2 b+ `- p 2_java引入ide-eclipse 3_java基础知识-循环...

    大数据中台架构栈.doc

    下面结合一个大数据实时处理系统阐述下 Flume 在实际应用中所扮演的重要角色。该实时处理系统整体架构如下:通过将 Agent 部署在 Web 效劳器,一旦发生新增的日志数据,就会被 Flume 程序监听到,并且最终会传输到 ...

    毕设项目:商品大数据实时推荐系统

    只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速。存储层:HDFS作为底层存储,Hive作为数据仓库 (Hive Metastore:Hive管理数据的schema) 离线数据处理:SparkSQL (做数据查询引擎<===> 数据...

    大数据+kerberos+impala,impala源码jar包

    Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比,它提供了高性能和低延迟。 换句话说,Impala是性能最高的...

    kyuubi:Kyuubi是基于Apache Spark构建的用于大规模数据处理和分析的分布式多租户JDBC服务器

    Kyuubi的目标是促进用户处理大数据(如普通数据)。 它提供了标准化的JDBC接口,在大数据场景中具有易于使用的数据访问。 最终用户可以专注于开发自己的业务系统并挖掘数据价值,而不必了解底层的大数据平台(计算...

    基于spark的外卖大数据平台分析系统.zip

    只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速。存储层:HDFS作为底层存储,Hive作为数据仓库 (Hive Metastore:Hive管理数据的schema) 离线数据处理:SparkSQL (做数据查询引擎<===> 数据...

    基于spark+drools+kafka+redis的大数据实时风控系统.zip

    只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速。存储层:HDFS作为底层存储,Hive作为数据仓库 (Hive Metastore:Hive管理数据的schema) 离线数据处理:SparkSQL (做数据查询引擎<===> 数据...

    基于Spark2.2的新闻网大数据实时分析系统设计与实现.zip

    只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速。存储层:HDFS作为底层存储,Hive作为数据仓库 (Hive Metastore:Hive管理数据的schema) 离线数据处理:SparkSQL (做数据查询引擎<===> 数据...

    基于Spark框架的新闻网大数据实时分析可视化系统项目.zip

    只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速。存储层:HDFS作为底层存储,Hive作为数据仓库 (Hive Metastore:Hive管理数据的schema) 离线数据处理:SparkSQL (做数据查询引擎<===> 数据...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics