名称:otter [‘ɒtə(r)] 译意: 水獭,数据搬运工 语言: 纯java开发 定位: 基于数据库增量日志解析,准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库. 一个分布式数据库同步系统.。
使用过Impala的同学都知道,impala默认对于timestamp都是当成UTC来处理的,并不会做任何的时区转换。这也就是说,当你写入一个timestamp的数据时,impala就会把它当成是UTC的时间存起来,而不是本地时间。但是Impala同时又提供了use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions和convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps这两个参数来处理timestamp的时区问题。convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps这个参数主要是用来处理hive写parquet文件,impala读取的问题,本文暂不展开,这里主要介绍下use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions这个参数的作用。首先,我们来看下官方的解释: The --use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions setting affects conversions from TIMESTAMP to BIGINT, or from BIGINT to TIMESTAMP. By default, Impala treats all TIMESTAMP values as UTC, to simplify analysis of time-series data from different geographic regions. When you enable the --use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions setting, these operations treat the input values as if they are in the local time zone of the host doing the processing. See Impala Date and Time Functions for the list of functions affected by the --use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions setting. 简单来说,就是开启了这个参数之后(默认false,表示关闭),当SQL里面涉及到了timestamp->bigint/bigint->timestamp的转换操作时,impala会把timestamp当成是本地的时间来处理,而不是UTC时间。这个地方听起来似乎很简单,但是实际理解起来的时候非常容易出错,这里笔者将结合自己的实际测试结果来看一下use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions这个参数究竟是如何起作用的。
EP平台的定位是Pytest测试用例管理平台,80%的自动化用例开发在PyCharm等专业的IDE中进行,20%的用例调度和结果查看就交给EP平台来管理。
BigInt是一种新的数据类型,用于当整数值大于Number数据类型支持的范围时。这种数据类型允许我们安全地对大整数执行算术操作,表示高分辨率的时间戳,使用大整数ID等等,而不需要使用库。
BigInt数据类型的目的是比Number数据类型支持的范围更大的整数值。在对大整数执行数学运算时,以任意精度表示整数的能力尤为重要。使用BigInt,整数溢出将不再是问题。
BigInt 是一种内置对象,它提供了一种方法来表示大于 2的53次方 - 1 的整数。这原本是 Javascript 中可以用 Number 表示的最大数字。BigInt 可以表示任意大的整数。
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这导致JS中的Number无法精确表示非常大的整数,它会将非常大的整数四舍五入,确切地说,JS中的Number类型只能安全地表示-9007199254740991(-(2^53-1))和9007199254740991((2^53-1)),任何超出此范围的整数值都可能失去精度。
上篇文章中,我们提到了shardingJdbc中的五种分片策略和四种分片算法。 其中最简单的分片策略就是inline行内表达式分片策略。只需要在配置文件中通过几行简单的配置就可以实现分库分表的操作。这边文章我们就来介绍如何使用分片表达式实现分库分表。
一般用来和数据库的字段做映射 ORM(Object Relation Mapping) 对象关系映射
最近要做数据库大作业,在思考了很久之后,还是设计一个简单的个人博客数据库,数据库采用的时MySQL5.7。
如上图是我们常见的商超或者便利店中看到的货架形式.如图中的各式各样的瓷碗,不同颜色,不同大小一一陈列,每个商品都直接与用户建立连接.大小,颜色,种类的信息这样直接展示给用户.
其实,涉及部门层级关系的问题在很多情形下都会遇到,特别是针对toB的应用开发场景。 但奇葩的是,在我们的项目里头,项目经理在前期需求调研时,预估的用户部门最大数为1k,于是相关的开发同事就按照最大数1k*4=4k的目标进行了设计实现,而真正交付到用户生产环境时同步的数据是1w。 What?也就是说,即使之前已经按照最大预估数进行了4倍数放大设计,但是现在是10倍。于是,各种问题接踵而至。 导致该问题出现的原因主要有一下几点:
实时数仓主要是为了解决传统数仓数据时效性低的问题,实时数仓通常会用在实时的OLAP分析、实时的数据看板、业务指标实时监控等场景。虽然关于实时数仓的架构及技术选型与传统的离线数仓会存在差异,但是关于数仓建设的基本方法论是一致的。本文会分享基于Flink SQL从0到1搭建一个实时数仓的demo,涉及数据采集、存储、计算、可视化整个处理流程。通过本文你可以了解到:
问题出现是因为 之前 把 mysql/data/ ibdata1 , ib_logfile0, ib_logfile1, ib_logfile2 文件 删除了,mysql重启之后会自动生成 这些文件的。但是之前的innodb引擎,就不能再 访问了。
如果直接修改GAV版本号 <dependency> <groupId>com.h2database</groupId> <artifactId>h2</artifactId> <version>2.1.212</version> </dependency> 你会获得一堆报错 📷 下面是我的ddl: drop table if exists user_info; create table if not exists user_info( id BIGINT(20) AUT
WordPress 2.3 版本之前文章只有分类的, 2.3 版本之后才增加了标签,所以可以说 WordPress 2.3 引入了新的分类模式,新的模式将取代 categories,post2cat 和 link2cat 这三个数据表,并引进三个新的更灵活的数据表:terms,term_taxonomy 和 term_relationships 表。
虽然重启之后 , 数据库会自动创建一个 ibdata1 文件 , 但是上述系统表也是 innodb 引擎 , 所以不能访问了 .
朋友拉住我,劝到:哎哎,不是去骂她,是找她理论,叫她改成舔狗1号,是我先来的!
我在网上也搜过很多,就是想知道在数据库中的建表语句的字段类型对应Java实体类中属性的类型是什么。
项目地址: https://gitlab.com/postgres-ai/postgres-checkup
从10多年前JSON在线编辑器的早期开始,用户经常反映编辑器有时会破坏他们JSON文档中的大数字的问题。直到现在,我们也没能解决这个问题。在这篇文章中,我们深入解释了这个问题,并展示如何在JSON Editor Online中解决这个问题。
插入数据 INSERT INTO lineitem SELECT * FROM e_lineitem; 从下面的例子可以看到新执行器对于性能的大幅改进。
MySQL 8与MySQL 5.6跨了两个大版本,直接从5.6(主)复制到8(从)是不行的,因此需要用一个MySQL 5.7版本作为桥接。5.6、5.7实例都要开启log_bin和log_slave_updates。5.6、5.7、8的安装步骤从略。
本文使用datafaker工具生成数据发送到MySQL,通过flink cdc工具将mysql binlog数据发送到kafka,最后再从kafka中读取数据并写入到hudi中。
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一、功能概述 1.不同的系统的消息,管理后台、小程序(B/C)、微信公众号、短信、邮件等 2.不同业务的消息,充值、提现到账、系统更新、公告等 3.消息明细,标题、简述、详情、已读未读状态 4.有效时间,失效时间 5.支持界面的接下来操作,跳转按钮 6.语音消息?图片消息?富文本消息? 二、设计方案 需要考虑三类应用场景 1.私有信息,需要告知多个服务平台,需要用到MQ进行解藕 2.私有信息,不需要告知多个服务平台,直接调用 3.公开信息,一份信息广播给大部分/所有用户时,比如网站公告、banner、活动、
在电商系统中,我们总是会遇到一些树形结构数据的存储需求。如地理区域、位置信息存储,地理信息按照层级划分,会分为很多层级,就拿中国的行政区域划分为例,简单的省-市-县-镇-村就要五个级别。如果系统涉及到跨境的国际贸易,那么存储的地理信息层级会更加深。那么如何正确合理地存储这些数据,并且又能很好的适应各种查询场景就成了我们需要考虑的问题,这次我们来考虑通过闭包表方案,来达到我们的存储及查询需求。
昨天快下班的时候,突然开发的同事找我说有个紧急需求,负责这个业务的DBA同事回家了,想让我帮忙看看,运行个SQL语句,几秒钟就好。我一听,就本着人道主义的精神留下来处理,但是发现似乎留给我的是一个大坑。 了解了问题之后,让我有些后背发凉,这个表根据开发同事反馈有20亿的数据,这得多大的一个表啊,当前的问题是这个表里的主键id数据类型是int,因为数据类型的限制已经达到了最大值,现在插入不了数据了。希望我帮忙处理一下,把数据类型修改为bigint. 我们简单来了解一下MySQL的数据类型。 对于数据类型有下面
最近想学习Libra数字货币的MOVE语言,发现它是用Rust编写的,所以先补一下Rust的基础知识。学习了一段时间,发现Rust的学习曲线非常陡峭,不过仍有快速入门的办法。
其中包含3个nacos节点,然后一个负载均衡器代理3个Nacos。这里负载均衡器可以使用nginx。
前言 有朋友在后台留言。希望我能说说我在数据库表设计时踩过的坑。那么,我们今天就来聊聊我在数据库表设计时踩过的坑,以及现在对数据库表设计的一点建议。希望能够帮助到你。 utf8的锅 经验提示: 在设计数据表时,一定要注意该字段存储的内容,如果允许设置表情,则一定不能使用utf8,而是使用utf8mb4。 选择合适的类型 在数据库表设计时,字段的类型还真不好设计,这里简单说说: 保存手机号的字段,用varchar(20)就已经足够了,就不应该设计为varchar(100),设置为varchar(100)只会消
解释: on delete set null 一旦主表数据删除,从表关联数据置为null on delete cascade 级联删除,主表数据删除,从表关联数据也删除
最近某套MySQL因为磁盘挂载问题,异常宕机,拉起后,数据库能正常访问了,但是在error.log一直提示这个错误,
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2、使用show create table语法。除了可以看到表定义之外,还可以看到engine和charset等信息。
用户系统,主要分为账号体系和用户信息两大类。账号体系包括,登陆验证、注册、第三方授权、以及权限管理。用户信息包括,用户地理位置、用户属性、用户设备信息、还有用户日志信息。本文会介绍用户模块的具体落地方案。
二级分区的情况,相比一级分区复杂一些。下面我们来看下不同的组合情况。(其中,一级hash的情况是比较特殊的,我们先来看下)
需要注意的是这两个字段:specifications和spec_template。
在运行安装脚本之前,首先,我们查看一下 Nacos 的版本分别有哪些使用 docker search nacos:
在各大厂分布式链路跟踪系统架构对比 中已经介绍了几大框架的对比,如果想用免费的可以用zipkin和pinpoint还有一个忘了介绍:SkyWalking,具体介绍可参考:https://github.com/apache/incubator-skywalking/blob/master/README_ZH.md 由于追踪的要求是Net平台和Java平台都要支持,对于java平台各组件都是天生的支持的,但对于net的支持找了些开源组件,发现Pinpoint和SkyWalking给出的Demo都是基于N
场景:对于大型的互联网应用来说,数据库单表的记录行数可能达到千万级甚至是亿级,并且数据库面临着极高的并发访问。采用Master-Slave复制模式的MySQL架构,
由于Unique是Aggregate中的一种特殊的形式且底层也是使用Aggregate中的替换函数实现的,所以这里只看Aggregate模型。
目录 解析kafka消费出来的数据格式 一、解析kafka消费的OGG数据格式 二、解析kafka消费的Canal数据格式 解析kafka消费出来的数据格式 一、解析kafka消费的OGG数据格式 输出到kafka的数据结构 table 表名 op_type 变更类型, I:添加, U:修改, D:删除 op_ts 操作时间 current_ts 同步时间 pos 偏移量 before 操作前字段
创建Maven项目,修改jdk为1.8,修改Maven文件地址,导入pom文件,导入aplication.yml
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