背景 今天应产品运营的需要，需要导出一批订单数据，总数一共是七万多。按照以往的方式使用navicat将查询出来的表结果以excel的形式导出。...导出至本地打开excel后发现算上表头一共才65536行数据，凭借计算机程序员的专业嗅觉，发现这个真正的数据行65535这个数字不是碰巧出现的。带着疑问进行一番排查。...65,536 行，sheet表名最大32位 Excel 2010 和 Excel 2007 中，工作表的大小为 16,384 列 × 1,048,576 行， 在 Excel 中，超出最大行列数单元格中的数据将会丢失
4 丢失ibdata1或 ibdata1文件损坏，与数据库数据文件不匹配时的数据恢复。...由于innoDB将表数据字典存储在ibdata1中，当ibdata1改变时，ID就无法对应上，所以就会找不到表 解决方案概括来说就是 CREATE TABLE table_name ...; # 这里的表格式...，这时候要做的就是在数据库正常建立数据库、数据表。...建立完数据表的时候，使用discard...命令删除表空间 这时候即可批量进行，也可以单个表进行，（不用再理会ibdata1文件了） 譬如说，批量恢复了20张表，其中有2个有乱码。...那么可以使用DROP命令删除这个表，（换一下字段格式）重新建立这个表，然后重复 DISCARD, 复制table.idb文件，IMPORT 命令，测试是否找到正确格式。
背景 最近在进行一套 MySQL 数据库的数据迁移工作，由于数据量不大，于是使用 mysqldump 把现有集群的数据导到新实例中，建立复制关系先同步一段时间，后面再把应用切过来。...实验 在本地尝试复现一下现象，分别使用 5.7.33 和 5.7.36 的 mysqldump 来备份数据。...把新插入的数据清理掉，然后还原 gtid，使用同样的方法用 5.7.36 版本的 mysqldump 进行备份，最终结果为： SET @@GLOBAL.GTID_PURGED 语句在文件的结尾，值为 d04c5260...很明显，5.7.36 的数据与 GTID 不一致，可以认为数据丢失了。...总结 由于 5.7.36 版本的 mysqldump 备份时获取 GTID 的时机发生了变化，导致备份出来的数据和记录的 GTID 不一致，所以恢复出来的实例和主库建立复制关系后会发生找不到对应行的问题
消息消费不丢失手动ACK在消费者端，需要确保在消息拉取并消费成功之后再给Broker返回ACK，就可以保证消息不丢失了，如果这个过程中Broker一直没收到ACK，那么就可以重试。...当然，RocketMQ 并不会无限重新投递消息给 Consumer 重新消费，而是在默认情况下，达到 16 次重试次数时，Consumer 还是消费失败时，该消息就会进入到死信队列。...所以在一些对幂等性要求严格的场景，最好是使用业务上唯一的一个标识比较靠谱。例如订单ID。而这个业务标识可以使用Message的Key来进行传递。...比如我们业务的消息消费逻辑是：插入某张订单表的数据，然后更新库存。...还可以通过以下方式处理：使用数据库的行锁处理利用分布式锁处理不同服务间的并发。数据库对唯一值的入库字段设唯一索引。
Java计算时间戳转换当前时分秒 Date date = new Date(); // 获取当前的时间戳·单位毫秒·21时15分32秒 long nowTime = date.getTime(); 输出时间戳...minutes = second / 60 % 60; 换算成小时 long hours = minutes / 60 % 24; 我们可以获取到： 很明显，我们计算的小时是有问题的，这个时间戳的时间是：【21时15...可是时间换算完毕是13时，很明显21-13=8，相差8个小时，这个时候我们就很懵逼，咋回事呢？ 我记得很早以前，我还只会VB语言的时候就遇到过这个问题。后来老师说，咱们是东八区我一下就明白了。...原来我们在东八区，所以我们的地区时应该在这个时间戳的基础上加上8个小时就对了。...long hours = minutes / 60 % 24 + 8; System.out.println(hours + "h"); System.out.println(hours+"时"
在很多情况下，有些数据并不是完整的，丢失了部分值，这一节将学习如何处理这些丢失的数据。...处理机制的权衡 常见的处理丢失数据的方法有两种： 使用掩码全局的指明丢失了哪些数据 使用哨兵值直接替换丢失的值 上述都两种方法各有弊利，使用掩码需要提供一个格外的布尔值数组，占用更多的空间；使用哨兵则在计算时需要更多的时间...Pandas中的数据丢失 Pandas中处理数据丢失的方法受制于Numpy，尽管Numpy提供了掩码机制，但是在存储、计算和代码维护来说，并不划算，所以Pandas使用哨兵机制来处理丢失的数据。...None代替丢失值 第一个被Pandas使用的哨兵值是None， 由于None是Python对象，所以它并不适合所有情况，只能用于数组的类型为对象的情况。...NaN 代替丢失值 另外一中哨兵是使用NaN，它时一种特殊的浮点型数据，可以被所有的系统识别。
数据库逻辑解码很有必要，也很有用处，多用于异构数据库逻辑复制中。...另外逻辑解码在某些关键时候可以救命，比如主从脑裂的场景，如果在主备切换后原主库还有业务写入会造成脑裂，这时候如果创建了逻辑复制槽，那么可以将某段时间的xlog日志解码成sql语句，找回丢失的数据，这一点很有用...下面具体看看pg_recvlogical的使用以及在主备脑裂时候如何找回丢失的数据。...COMMIT 110980560 BEGIN 110980561 table public.test: INSERT: id[integer]:1 COMMIT 110980561 模拟主备脑裂，找回原主库丢失的数据...，insert了一条数据，通过这些内容可以将应用丢失的数据找回。
一、两种数据丢失的情况 主备切换的过程中(异步复制，脑裂)，可能会导致数据丢失 1.1 异步复制导致的数据丢失 因为master -> slave的复制是异步的（客户端发送给redis，主节点数据同步到内存中后就返回成功了...） 所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时master内存中的数据也没了，这些部分数据就丢失了。...二 如何解决redis数据丢失的问题 解决以上两种情况redis数据丢失的问题都是靠以下两个参数配置将数据损失降到最低。...，防止宕机时候丢失的数据更多，于此同时全力进行数据同步，当然我们可以在延迟很高的时候呢做限流降级，也可以把数据丢到mq里，每隔一段时间进行一次消费给他重新回流到redis的机会 2.2 减少脑裂的数据丢失...上面两个参数保证了发生脑裂后多长时间停止新的写入，让我们数据丢失的损失降低到最少，这里脑裂状态持续的越久就会丢失越久的数据，因为他重启后会变成从结点，所有数据同步于新的master，原来的数据都丢了
使用.Net Core + NGINX部署到服务器的时候，如果端口不是使用默认的80端口，在跳转到登录页面时，URL中的端口丢失。...$host; proxy_cache_bypass $http_upgrade; } } 其实这并不是ASP.Net Core的问题，而是NGINX在返回跳转（302/301）时，
columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[0, 1] = np.nan df.iloc[1, 2] = np.nan print(df) # 删除有NaN值的数据...# axis=0 表示以行删除，axis=1表示以列删除 # how='any' 表示有任何NaN就执行删除操作，how='all' 表示删除所有制都为NaN的数据 print(df.dropna(axis...any', 'all'} print(df.dropna(axis = 1, how = 'any')) # 为NaN值填充value print(df.fillna(value =0)) # 判断数据是否缺失...，会返回所有数据位为True或False print(df.isnull()) # 判断整个数据是否丢失数据，只要有一个位置丢失数据，就返回True，否则返回False print(np.any(df.isnull
背景：使用dockerhub官方的mongodb 3.6部署了3副本的workload，但是每次重启pod，都会发现原本该pod写入持久卷的数据丢失，经过排查，找到了问题所在。.../data/db：故将数据卷挂载至pod内的/data目录看似并无问题，创建后也正常启动，并写入数据，一切看似都再正常不过。...但是当pod发生重启后，pod内的数据就会全部丢失。...通过docker history --no-trunc mongo:3.6查看镜像的构建历史发现，此dockerfile在构建时有使用VOLUME命令，手工挂载了/data/db和/data/configdbdockerfile...storage: 10Gi storageClassName: cbs volumeMode: Filesystem调整挂载点为/data/db和/data/configdb后，再次测试，数据丢失的问题已经解决
硬盘是电脑的核心设备，被用来安装软件，储存数据，运行系统。在使用过程中，我们会遇到硬盘数据丢失的情况。今天小编给大家介绍一下，硬盘数据丢失能恢复吗，硬盘数据丢失怎么找回。...一、硬盘数据丢失能恢复吗 硬盘数据丢失是可以找回的，其恢复方法由数据丢失的原因而定。小编给大家介绍几种硬盘数据丢失的原因。 原因一：硬盘内部存在着许多超时程序，使硬盘不能正常运作而造成数据丢失。...原因五：硬盘分区被误删或被格式化，也会导致硬盘出现数据丢失。 以上几种原因导致的硬盘数据丢失，都可以使用EasyRcovery软件恢复数据。...图2：回收站还原数据 方法二、快捷键恢复数据 我们发现数据丢失之后，第一时间停止操作，可以使用快捷键组合【Ctrl+Z】来撤销上一步的删除操作。需要注意的是，这种方法恢复硬盘数据的可能性比较低。...方法三、使用数据恢复软件恢复数据 下面以EasyRcovery软件为例，向大家详细介绍如何借助专业的数据恢复软件恢复数据。
在使用group by时需要注意，group by 关键字后的该列一定是唯一的，如果group列出现数据重复数据时，仅会显示一条数据。...为测试该问题，在数据库新增一条重复数据 select brand_name from brand group by brand_name; 执行结果长这样： 这让我想到什么呢，emmmm，Map
如果大家需要同时观看某几路视频流，就可以通过分屏直接播放，但是我们近期处理的分屏技术问题中，出现了分屏切换时视频源丢失的情况。...如图四分屏选择视频预览，切换其他分屏时，之前选择的视频源丢失不能正常显示，如图： image.png image.png 经过代码排查后发现切换分配直接清空列表了，导致之前视频源丢失： image.png
故障恢复步骤 第一步：杀死namenode进程 使用jps查看namenode进程号，然后直接使用kill -9 进程号杀死namenode进程 jps 127156 QuorumPeerMain
sqlite32. mportError: dynamic module does not define module export function (PyInit__caffe)其实这两个问题都是因为python3...O2 -DSQLITE_ENABLE_FTS3=1 -DSQLITE_ENABLE_FTS4=1 -DSQLITE_ENABLE_RTREE=1" $ make && make install（2）对python3...进行重新编译$ cd Python-3.6.0a1$ LD_RUN_PATH=/usr/local/sqlite3/lib ....local/sqlite3/lib make$ LD_RUN_PATH=/usr/local/sqlite3/lib sudo make install经过上述步骤后，应该就没有什么问题了，控制台输入python3
常见的数据丢失原因与恢复攻略，企业应当如何防止数据丢失如今企业数字化转型已成为必然趋势，而企业在享受数字化带来便利的同时，也面临着数据丢失的风险。...下面带大家共同探讨企业在数字化转型过程中常见的数据丢失原因，并提出相应的数据恢复方案。一、企业数据丢失的主要原因：1、硬件故障：存储设备如硬盘、SSD等出现故障，可能导致数据丢失。...5、自然灾害：如地震、洪水等不可抗力因素导致数据丢失。...2、制定应急预案：企业可以制定应急预案来应对可能发生的数据丢失情况。例如，制定详细的数据备份恢复计划、明确人员职责等，以便在数据丢失发生时能够迅速响应并恢复数据。...此外，他们还采用了远程容灾技术，与外地办公室建立了实时数据同步，确保在本地发生灾难时，外地办公室的数据可以迅速用于恢复。
遇到 vue 项目从 url 接收带+号的参数，参数中的加号丢失的处理方法 现象 从另一个项目跳过来，参数开头含有一个+号，但是请求接口时发现参数开头的+号丢了，导致报错。
Kafka作为当下流行的高并发消息中间件，大量用于数据采集，实时处理等场景，我们在享受他的高并发，高可靠时，还是不得不面对可能存在的问题，最常见的就是丢包，重发问题。...检测方法：使用重放机制，查看问题所在。...配置问题：设置了offset自动提交 解决办法：至少发一次+去重操作（幂等性） 问题场景： 设置offset为自动提交，正在消费数据，kill消费者线程； 设置offset为自动提交，关闭kafka时，...3、去重问题：消息可以使用唯一id标识 保证不丢失消息：生产者（ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 （offset手动提交，业务逻辑成功处理后，提交offset） 保证不重复消费：落表（主键或者唯一索引的方式...以上就是大数据中的kafka丢失和重复消费数据的详细内容
前言 最近偶尔会收到用户反馈数据不见了，数据丢失了的问题。...但是，作为一个以稳定为主的软件，其实丢数据的概率是非常低的，所以这些反馈的问题，是不是真的“丢失数据了”？ 问题描述 某日中午接到用户反馈，用业务账号登录数据库以后，业务库不见了。...”这个现象来看，如果是“丢失”了整个库级别的数据，但是数据库本身又一切正常的话，其实有蛮大的可能性和这个案例是一样的问题：权限错误。...另外一类属于“丢失部分数据”，比如某张表不见了，或者是表的某些数据不见了等等。...总结一下 遇到这一类问题时，可以先花一点观察一下问题的现象，可能只需要几秒钟的时间重新授权就解决这类“丢失数据”的非常紧急且非常严重问题。
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