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这次介绍一个及其强大的爬虫框架---Scrapy，Scrapy由 Python 编写，是一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
MySQL 5.7 之后提供了Json类型，是MySQL 结合结构化存储和非结构化存储设计出来的一个类型。
备份是数据安全的最后一道防线，对于任何数据丢失的场景，备份虽然不一定能恢复百分之百的数据(取决于备份周期)，但至少能将损失降到最低。衡量备份恢复有两个重要的指标：恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)，前者重点关注能恢复到什么程度，而后者则重点关注恢复需要多长时间。这篇文章主要讨论MySQL的备份方案，重点介绍几种备份方式的原理，包括文件系统快照(LVM)，逻辑备份工具Mysqldump，Mydumper，以及物理备份工具Xtrabackup，同时会详细讲解几种方案的优缺点，以及可能遇到的问题。
我们在实际应用中往往情景会更复杂，上一个章节说明了多个数据表间的横向和纵向汇总，那么如果是多个文件去汇总呢？如果是多个文件夹下的多个文件去汇总呢？本节我们就来学几招。
原文链接：https://www.fkomm.cn/article/2018/8/1/26.html
以交友平台用户中心的user表为例，单表数据规模达到千万级别时，你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢，明明查询命中了索引，但是，部分查询还是很慢，这时候，我们就需要考虑拆分这张user表了。
数据库使用的mysql，起初是单库单表，时间久了单表的数据量越来越大，一个表中的数据量达到3个多亿，mysql单表数据量达到800万左右就达到瓶颈了，不得不分表了,使用mycat中间件
！笛卡尔积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尔积（Cartesian product），又称直积，表示为X * Y，第一个对象是X的成员
在使用Power Automate实现流程自动化的过程中，经常会碰到从Excel中读取数据的操作，所以，我们首先要学会的就是：
对应操作系统、数据库、接口协议知识点，这些技能都是软件测试技术栈中的"硬通货"，是所有测试人在职业发展任何阶段的必备技能，不仅是所有测试工作的基石，更可大幅提高各个测试岗位的核心竞争力！
各位好，我叫王捷豪，在测试行业已经有7年，曾从事过酒店、空气质量、电网领域，目前是国内某互联网医疗公司研发中心基础平台部一名测试开发工程师，多年的测试工作对测试知识有一些小认识，希望通过该篇文章与各位分享关于如何开展不同测试类型的性能测试，以及性能测试环节中遇到的一些问题与解决方案。本次性能测试是针对集成服务开展的一系列性能测试，其中性能测试范围包括基准测试、配置&定容定量测试。
分表是个目前算是比较炒的比较流行的概念，特别是在大负载的情况下，分表是一个良好分散数据库压力的好方法。
Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。这就意味着Flink既可以作为Hive的一个批处理引擎，也可以通过流处理的方式来读写Hive中的表，从而为实时数仓的应用和流批一体的落地实践奠定了坚实的基础。本文将以Flink1.12为例，介绍Flink集成Hive的另外一个非常重要的方面——Hive维表JOIN(Temporal Table Join)与Flink读写Hive表的方式。以下是全文，希望本文对你有所帮助。
测试的面试相对于开发的面试来说，对于技术的询问其实相对来说较少的，主要针对以下几个方面。测试理论，接口，数据库，linux，自动化，性能、个人情况这几大块。
今天配置Linux服务器的ftp后，登录都正常，使用ftp工具登录后，所有目录都可以通过手工写路径访问，但是文件夹和文件列表看不到数据。
今天和同事聊了下，对元数据生命周期管理的部分做了下细化，也在这个基础上引出了一些新的功能和实现方式。
之前我们重点建设了数据克隆的一个服务，其实起这个名字也琢磨了好久，说逻辑备份恢复很多业务同学都不大能理解，GET到我们要解决的问题，而数据克隆的概念就比较清晰。
DFF是一个能通过命令行和界面使用的取证框架。能被用于硬盘和内存调查并创建序使用者和系统活动情况的调查报告。该框架具有模块化、可编程性以及通用性三个特点。
以上共计累积了8种ETL算法，其中主要分成4大类，增量累加、拉链算法是更符合数据仓库历史数据追踪的算法，但现实中基于业务及性能考虑，往往存在全删全插、增量累全算法的数据表应用。
要使用C语言连接 mysql，需要使用 mysql 官网提供的库，大家可以去官网下载。
小勤：大海，我发现Power Query里有个很烦的事情，就是Excel工作簿或者文件夹的路径一改，PQ里就得跟着改源的路径，能不能动态自动化一点儿啊？
在上一期关于对Python的介绍中讲到Python在Web开发、数据科学、爬虫系统、机器学习、自动化运维和测试中有着较为广泛的应用。不了解的朋友可以查看‘Python之从小白到认知，你只差一个它！ ’，
ping程序是用来探测主机到主机之间是否可通信，如果不能ping到某台主机，表明不能和这台主机建立连接。ping使用的是ICMP协议，它发送icmp回送请求消息给目的主机。ICMP协议规定：目的主机必须返回ICMP回送应答消息给源主机。如果源主机在一定时间内收到应答，则认为主机可达。
思考：如果有以下两个列表，如何快速合并为一个字典？ list1 = ['name', 'age', 'sex'] list2 = ['Python自学网', '30', '女'] 答： 使用字典推导式 字典推导式的作用： 快速合并列表为字典或提取字典中目标数据 一、字典推导式快速体验： 1、创建一个字典，字典key是1-5数字，value是这个数字的2次方。 代码体验： # dict1 = {k:v for i in range(1, 5)} dict1 = {i: i**2 for i in ran
相信很多小伙伴们，在日常对接开发时，有很多大表在业务上并没有采取任何形式的切分，数据不停地往一张表里灌入，迟早有一天，磁盘空间报警。作为一个DBA，侧重点是对数据库的操作性能（大表增加字段/索引，QPS等）和存储容量加以考虑，我们会建议开发对数据库里的大表进行数据归档处理，例如将3个月内的订单表保留在当前表，历史数据切分后保存在归档表中，之后归档表从主库上移走以便腾出磁盘空间，并将其迁移至备份机中（有条件的可以将其转换为TokuDB引擎），以便提供大数据部门抽取至HDFS上。
我们知道，虽然mysql innodb有自己的log，mysql主备同步是通过binlog来实现的。而binlog同步有三种模式：Row 模式，Statement 模式，Mixed模式。因为statement模式有各种限制，通常生产环境都使用row模式进行复制，使得读取全量日志成为可能。
此脚本在运行时会先把oracle数据按照指定的分隔符下载到磁盘的目录下,再用替换脚本替换需要的分隔符和ascii字符,具体的替换方法请查看fileAsciiReplaceScriptAll.sh脚本
导读：数据总线DBus的总体架构中主要包括六大模块，分别是：日志抓取模块、增量转换模块、全量抽取程序、日志算子处理模块、心跳监控模块、Web管理模块。六大模块各自的功能相互连接，构成DBus的工作原理：通过读取RDBMS增量日志的方式来实时获取增量数据日志（支持全量拉取）；基于Logstash，flume，filebeat等抓取工具来实时获得数据，以可视化的方式对数据进行结构化输出。本文主要介绍的是DBus中基于可视化配置的日志结构化转换实现的部分。
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。
（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。
MySQL Server架构自顶向下大致可以分网络连接层、服务层、存储引擎层和系统文件层。
命令行下具体用法如下： mysqldump -u用戶名 -p密码 -d 数据库名 表名 > 备份文件名
前面一章介绍的是表结构的操作，本章开始讲解表数据的操作。之前我们已经说过很多有关 SQL 查询的知识。本篇主要讲一下 Oracle 与其他数据库不一样的地方。
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说这个问题是在是惭愧, 到底为什么惭愧结尾说, 事情是MYSQL 8.011 的一些机器的max_connections 经常被改为214, 而明明我们的设置的是2000的最大连接数, 但过一段时间就会被改为214.
可就在最近，一位外国小哥就搞出了个神器——只要1行代码，就能轻松搞定这种海底捞针的事儿。
重新分析两张表数据量，a 表数据量750w+, b 表数据量350w+， 在未做任何优化情况下数据是需要经过shuffle， 将相同的key分布到相同的节点上， 首先考虑使用mapjoin 解决，使其不用执行shuffle操作。
在本文中，作者通过采用最先进的计算机视觉技术，在数据挖掘系统的数据提取阶段，填补了研究的空白。如图1所示，该阶段包含两个子任务，即绘制元素检测和数据转换。为了建立一个鲁棒的Box detector，作者综合比较了不同的基于深度学习的方法，并找到了一种合适的高精度的边框检测方法。为了建立鲁棒point detector，采用了带有特征融合模块的全卷积网络，与传统方法相比，可以区分近点。该系统可以有效地处理各种图表数据，而不需要做出启发式的假设。在数据转换方面，作者将检测到的元素转换为具有语义值的数据。提出了一种网络来测量图例匹配阶段图例和检测元素之间的特征相似性。此外，作者还提供了一个关于从信息图表中获取原始表格的baseline，并发现了一些关键的因素来提高各个阶段的性能。实验结果证明了该系统的有效性。
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在进行数据库设计时，我们经常会遇到各种各样的业务需求，从而设计出各种各样的表。而想要做好一个数据库，不但需要前期对各种业务需求的深度理解，还需要在后期项目完善的过程中对数据库更新修改从而使得数据库设计的越发完美。 对于那些涉及到业务的表或许不太好入手，但项目中经常出现的各种字典表就很好入手了。项目越大那么字典表就少不了，字典表就是常见的类型、状态、单位之类特定的一些值。有些人每一个业务或模块都设计一个字典表用来标识类型或状态等等，这样表的数量就不少了。其实我们可以将一些字典表合并起来，用两个表就能实现多个表的功能。下面我以三个状态表来演示。 下面是三张表的内容，表名分别是Order_Status、Clip_Status、RedPacket_Status
MySQL 有很完整的元数据表来监测全文索引表的插入，更新，删除；甚至全文索引表以及辅助表的数据追踪。
Maxwell是开源产品,相比Canal的体量也小很多，综合考虑下，在短期内选择了Maxwell.
互联网世界里出现了一堆奇怪的网站，里面挂着猫、waifu（女性动画人物，代指wife）、人和房间的照片。
随着互联网、尤其是物联网的发展，我们需要把各种类型的终端实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据记录下来，在有时间的坐标中将这些数据连点成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。
昨天收到一个业务同学的需求邮件，一般有些复杂的需求业务同学会发邮件告知我们，需要我们评估之后再做交付，我看了邮件之后，发现这个需求好像有点别扭，大体的意思是在中间件的环境中创建一张表，表结构如下：
近年来，大数据技术的发展，不论是技术迭代，还是生态圈的繁荣，都远超我们的想象。从 Spark 成为 Hadoop 生态的一部分，到 Flink 横空出世挑战 Spark 成为大数据处理领域的新星，大数据技术的发展可谓跌宕起伏，波澜壮阔。
在上节内容中我们介绍了如何利用数据库主键提升访问性能，本节内容我们继续为大家介绍如何在大规模数据量的场景下提升数据访问效率。
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