HBase本身是一个没有单点故障的分布式系统,上层(HBase层)和底层(HDFS层)都通过一定的技术手段保障了服务的可用性,HMaster一般都是高可用部署,如果集群中RegionServer宕机,region的迁移代价并不大,一般在毫秒级就能完成,所以对应用造成的影响也很有限;底层存储依赖于HDFS,数据本身默认也有3副本,数据存储上做到了多副本冗余,而在当前方案中将HBase当做单机使用。
INSERT INTO targetTableName SELECT COLUMNS FROM sourceTableName;
日常面对的数据源多种多样,其中一个很大的渠道是从网络上采集数据源,网页上展示的数据结构,它不太可能是规范的数据库表结构的数据源,更多的是标签式的数据结构展现。
问题导读 1.hive数据分为那两种类型? 2.什么表数据? 3.什么是元数据? 4.Hive表里面导入数据的本质什么? 5.表、分区、桶之间之间的关系是什么? 6.外部表和表的区别是什么? Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,
有赞是一家商家服务公司,向商家提供强大的基于社交网络的,全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆,有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年,原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要,同时考虑到提升机器扩容的效率(减少等待机器到位的时间)以及支持弹性伸缩容的能力,我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
Eureka Client 启动的时候发现 Eureka Server 都用不了,导致:
1.dzsw/cgd_xx项目,通过fork按钮在dzsw_dev组下面同步了一个项目
Hive支持两种方式的数据导入 使用load语句导入数据 使用sqoop导入关系型数据库中的数据 使用load语句导入数据 导入本地的数据文件 load data local inpath '/home/centos/a.txt' into table tt; 注意:Hive默认分隔符是: tab键。所以需要在建表的时候,指定分隔符。 导入HDFS上的数据 load data inpath '/home/centos/a.txt' into table tt; 使用sqoop导入关系型数据库中的数据
主要也是参考下面链接最终成功恢复。 这篇文章的步骤稍微有点多。有些是恢复不必要的,这里做一下自己的整理。
在讲 binlog 之前,我们先来回顾下主流关系型数据库的默认隔离级别,是默认隔离级别,不是事务有哪几种隔离级别,别会错题意了
提到“索引”这个概念,读者大致都能说出“提升查询速度”,但若是更进一步的问“如何实现提升查询速度?底层原理是什么?”,读者也许就止步于此了。那么本篇文章就带领读者探寻一下索引是如何做到快速查询的。
2、在上述打开页面中,进行新增,编辑,复制等操作,确保新增、复制等操作生成的数据只在该页面可见。
你已经制作了一个漂亮的自定义图表,现在想用新数据制作它的副本。复制出的副本很好,但是当更改为新数据时,它们会丢失自定义格式。这是怎么了?其实就在于“属性采用图表数据点”的Excel设置,并且Microsoft似乎也没有对其作过详细的说明,所以很多人对其作用的理解也不一。
INSERT [wa INTO|INITIAL LINE INTO] itab [INDEX idx].
本示例详细研究数据标签,包括从工作表单元格应用标签的两种方法。它还展示了我认为该属性在Excel执行中的一个错误。
要从Excel中访问Word文档,需要建立对Word的连接。建立连接有两种方法:后期绑定和前期绑定。前期绑定能够更容易地利用自动提示编写代码,更早发现编码错误,而后期绑定直到代码执行时才创建连接,在版本上更灵活。
到了年底,PowerBI积累了一年的功能来了波大的,本次更新的功能涉及几处重大改进。更新功能列表如下:
DBSyncer是一款开源的数据同步中间件,提供MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、Elasticsearch(ES)、Kafka、File、SQL等同步场景。
一、如何复制表 在 MySQL 中复制表的方式有三种: 只复制表结构 只复制表结构,包括逐渐、索引等结构内容,但是不会复制表中的数据。语法如下: create table tableName like some_table; 例如将 students 表的结构复制给 新建的users表: create table users like students; 只复制表数据 只复制表的基本结构和所有数据,但不复制主键、索引等。语法如下: create table tableNmae select * from
MySQL中DDL语句,即数据定义语言,用于创建、删除、修改、库或表结构,对数据库或表的结构操作。常见的有create,alter,drop等。这类语句通常会耗费很大代价,特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);
Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中 Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中,那么是将数据复制到表所在的目录中)。 Hive中主要包含以下几种数据模型:Table(表),External Table(外部表),Partition(分区),Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。 1、表:Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似,每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据,这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置,这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上),我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp,那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。 2、外部表:Hive中的外部表和表很类似,但是其数据不是放在自己表所属的目录中,而是存放到别处,这样的好处是如果你要删除这个外部表,该外部表所指向的数据是不会被删除的,它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表,该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。 3、分区:在Hive中,表的每一个分区对应表下的相应目录,所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区,则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ,所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。 4、桶:对指定的列计算其hash,根据hash值切分数据,目的是为了并行,每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中,首先对id列的值计算hash,对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为:/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为:/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。 来看下Hive数据抽象结构图
在Excel的原生作图方式下,图表与数据区域天然地保持联动,图表所需的数据部分是以单元格地址的方式和源数据保持联动关系。故在源数据区域上修改数据值,图表立即可响应新的数据变化。
(这里仅从数据缓存方面考虑,当然,后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台)
列表数据修改操作主要从三个方面去介绍,第一是修改指定下标的数据,第二是使用逆序函数reverse(),第三个是排序sort()。接下来复制列表数据,一般做数据修改的时候都会先复制一份原始数据再进行操作。这四种方法都是相对比较简单的是python基础教程,看后多多练习就可以了,更深入的了解可以去看官方文档。
在之前章节已经完成了服务端的配置,可以访问Git核心技术:在Ubuntu下部署Gitolite服务端查看配置步骤,因为gitolite的管理是通过一个名为gitolite-admin的仓库进行的,我们本章来主要讲解下这个仓库。
闲来无事的时候,笔者喜欢在SAP系统里捣鼓捣鼓。SAP设计的那些不常用/没关注过的事务代码,字段等,总能引起笔者的兴趣。
MyBatis-Pageable是一款自动化分页的插件,基于MyBatis内部的插件Interceptor拦截器编写完成,拦截Executor.query的两个重载方法计算出分页的信息以及根据配置的数据库Dialect自动执行不同的查询语句完成总数量的统计。
介绍 DBSyncer是一款功能强大的数据同步中间件,支持多种常用数据库和数据存储系统之间的数据同步。其中包括MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、Elasticsearch(ES)、Kafka、File、SQL等常见的同步场景。DBSyncer提供了插件机制,用户可以自定义插件以实现业务特定的数据转换和同步需求。此外,DBSyncer还提供了监控功能,包括全量和增量数据统计图以及应用性能预警,让用户能够实时监控同步任务的状态和性能。DBSyncer是一款开源的软件,可以免费使
如果有人说,没有用过,那么你可能是个假的DBA,不过没关系,从现在开始,我来帮助你一起学习Percona-toolkit工具包中相关的工具的使用方法以及使用场景;
MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。 > alter table user add column flag tinyint(1) default 0; 基本添加方式,大量数据的表不推荐。执行加字段操作就会锁表,这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。 解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,f
Apache Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供一种HQL语言进行查询,具有扩展性好、延展性好、高容错等特点,多应用于离线数仓建设。
什么是 Phoenix ? Apache Phoenix 是运行在Hbase之上的高性能关系型数据库,通过Phoenix可以像使用jdbc访问关系型数据库一样访问hbase。 Phoenix,操作的表以及数据存储在hbase上。phoenix只需要和hbase进行表关联。然后在用工具进行一些读写操作。 可以把Phoenix 只看成一种代替Hbase语法的工具。虽然Java可以用jdbc来连接phoenix,然后操作hbase,但是在生产环境中,不可以用OLTP中。 phoenix在查询hbase时,虽然做了
常见的高可用架构中,如果master挂了且有数据没有同步到备,高可用系统会提升备为主对外服务。对于老主有可能再以备的身份加入集群时,可能搭建流复制关系失败。可以用pg_rewind工具使主备的数据一致。
有时,我们用函数公式计算出了某个结果,把结果复制到表格其它地方后,却发现数据变成错误值了。。。把公式结果粘贴成数值,立马搞定这个问题。
线上业务同学通常都会自己先搭建一套MySQL服务,自己维护,自己折腾,等到项目要上线,或者遇到某种性能瓶颈的时候,就会想到托管给DBA,这几天我们就遇到了这样一个场景。
概述:北京某国企客户 Oracle 11g R2 数据库误truncate table CM_CHECK_ITEM_HIS,表数据丢失,业务查询到该表时报错,此时发现数据库的备份不能用,表数据无法查询。
作者 | Yehonathan Sharvit 译者 | Sambodhi 策划 | 万佳 在信息系统中,事情可以变得非常复杂,至少可以说是这样。像 Web 服务这样的典型信息系统,在其最基础的层次上,仅仅是一个巨大的、集成的数据管道中的一个过程。其主要工作是处理数据处理:获取数据,转换数据,并将数据传送给其他系统。但当其他系统都集中在上面时,复杂性就迅速增长。处理并减轻这种复杂性是开发团队面临的一大挑战。 通常,信息系统都是用软件编程的范式来实现的,例如,面向对象编程就是一种基于“对象”概念的方法,可以包
导读 数据连接除了数据库连接池之外,还有一个非常重要的功能点,那就是数据库管理。也许你会说,这个很简单:查询、删除、导入、导出。那你知道导入、导出表时是否含表的触发器、索引等吗?本文将给大家讲述数据库管理的主要作用以及在数据库管理中可以作哪些操作及其说明相关事宜。 1 数据库管理作用 亿信BI数据库管理功能的主要作用有以下几点: 1. 可查看不同数据库的数据,了解数据库表的数据结构和数据类型,帮助我们更好的理解和制作报表。 2. 解决了查看不同类型数据库使用工具的麻烦。我们知道,链接不同类型数据库可能需要不
前些天处理了一个需求,当时的数据库环境是Oracle,我算是想尽了Oracle相关的方案,而且在问题的处理过程中,还在不断的琢磨,如果失败了还有什么其他的方案。 所以尽管Oracle这么一个成熟的商业数据库,做起来还是有些难度,需要一些额外的技巧,比如规避bug,间接实现需求等。 但是换个角度,2亿多数据的表,其实MySQL也不是新鲜事儿了。如果MySQL碰到了这种情况,该怎么处理呢。 梳理业务需求 假设业务需求还是不变,如下: 业务同学反馈,数据库中有一个表数据量很大,因
Kettle转换中,各步骤之间行集(row set)的发送有分发和复制两种方式,本文讨论这两种方式的区别,以及它们与Kettle多线程的关系。我们用一个简单的例子辅助说明,Kettle版本为8.3。定义一个转换,以t1表作为输入,输出到表t2和t3。t1表中有1-10十个整数。当创建第二个跳(hop)时,会弹出一个警告窗口,如图1所示。
+—————————————–+ | Grants for abc@localhost | +—————————————–+ | GRANT USAGE ON . TO ‘abc’@’localhost’ | +—————————————–+
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write,可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
其实XtraBackup也是基于INNODB的 crash-recovery功能来实现的,他是对于数据文件的直接拷贝,为了保证数据内部的一致性,就需要使用到了crash-recovery来确保恢复的数据库是一致性的,而且是可用的。
阿里妹导读:用户只需在前端简单配置下指标,系统即可自动生成大宽表,让用户查询到他所需要的实时数据,数据源支持跨库并支持多种目标介质。这样的数据全局实时可视化如何实现?本文从需求分析开始,分享自动生成SQL功能开发中运用到的设计模式和数据结构算法设计。
Mysql5.5 特性,相对于Mysql5.1 性能提升 默认InnoDB plugin引擎。具有提交、回滚和crash恢复功能、ACID兼容。 行级锁(一致性的非锁定读 MVCC)。 表与索引存储在表空间、表大小无限制。 支持dynamic(primary key缓存内存 避免主键查询引起的IO )与compressed(支持数据及索引压缩)行格式。 InnoDB plugin文件格式Barracuda、支持表压缩、节约存储、提供内存命中率、truncate table速度更快。 原InnoDB只有一个U
离线数据分析平台实战——160Sqoop介绍 Sqoop介绍 Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、oracle...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 一般情况下,是将数据分析的结果导出到关系型数据库中,供其他部门使用。 Sqoop成立于2009年,刚开始是作为hadoop的一个模块而存在的,不过后来为了更好的进行
AI 科技评论按,本文作者第四范式涂威威,该文首发于《中国计算机学会通讯》第15卷第3期,AI 科技评论获中国计算机学会授权转载。
分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的区域,这样的话就有很多好处。
Druid是一个关系型数据库连接池,它是阿里巴巴的一个开源项目。Druid支持所有JDBC兼容数据库,包括了Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、H2等。 Druid在监控、可扩展性、稳定性和性能方面具有明显的优势。通过Druid提供的监控功能,可以实时观察数据库连接池和SQL查询的工作情况。使用Druid连接池在一定程度上可以提高数据访问效率。 本章目标 SpringBoot整合Druid完成MySQL数据访问,以及配置Druid监控模块整合。 添加Druid依赖 以后章节
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