Apache Sqoop是在Hadoop生态体系和*RDBMS体系之间传送数据的一种工具。来自于Apache软件基金会提供。，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库间进行数据的传递，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。
mysql和redis的关系？ 要根据具体的业务情景去选型： mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据，使用频繁的数据，比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql，不同型号的硬件设备，做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表（sharding） 数据库sharding，多表多数据适合做垂直切分；如果表不多，但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分：规则简单实施方便；根据不同的表来拆分
MySQL的使用非常普遍，跟MySQL有关的话题也非常多，如性能优化、高可用性、强一致性、安全、备份、集群、横向扩展、纵向扩展、负载均衡、读写分离等。要想掌握其中的精髓，可得花费不少功力，虽然目前流行的MySQL替代方案有很多，可是从最小成本最容易维护的角度而言，MySQL还是首选。下面从应用场景的角度切入，对MySQL的技术点进行组织，写一份知识图谱，方便进行更深入的学习和总结。
参考:https://www.cnblogs.com/caidingyu/p/11077194.html
Mysql的使用非常普遍，跟mysql有关的话题也非常多，如性能优化、高可用性、强一致性、安全、备份、集群、横向扩展、纵向扩展、负载均衡、读写分离等。要想掌握其中的精髓，可得花费不少功力，虽然目前流行的mysql替代方案有很多，可是从最小成本最容易维护的角度而言，mysql还是首选。下面从应用场景的角度切入，对mysql的技术点进行组织，写一份知识图谱，方便进行更深入的学习和总结。
我是上进小菜猪，沈工大软件工程专业，爱好敲代码，持续输出干货，欢迎关注。 Sqoop: Hadoop数据传输的利器, 在大数据领域，数据的传输和集成是至关重要的任务之一。Sqoop（SQL to Hadoop）作为Apache软件基金会下的一个开源项目，旨在提供高效、可靠的工具，用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输。本文将深入探讨Sqoop的技术细节，包括其工作原理、常用功能和示例代码。
Mysql的使用非常普遍，跟MySQL有关的话题也非常多，如性能优化、高可用性、强一致性、安全、备份、集群、横向扩展、纵向扩展、负载均衡、读写分离等。下面从应用场景的角度切入，对MySQL的技术点进行组织，写一份知识图谱，方便进行更深入的学习和总结。
服务端接收切片，每次接收，内存中暂存每个切片，每接收到一个切片，则以 appendWrite 的方式追加到目标文件中（可以顺序appendWrite到文件末尾，保证接收切片的顺序正确，如果中间丢失某个切片，则响应浏览器切片序号，重传此切片；也可以计算偏移量，将切片插入目标文件中）
上一篇Django 2.1.7 模型 - 条件查询 F对象 Q对象 聚合查询讲述了关于Django模型的介绍F对象、Q对象、聚合查询等功能。
package main import ( "database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" "log" ) func main() { //连接数据库查询 db, err := sql.Open("mysql", "root:xxx@tcp(xxx:3306)/my_test") if err != nil { log.Fatal(err.Error()) } //最终关闭数据库 defer db.Close() mSql :=
随着我们的系统运行，存储在关系型数据库的数据量会越来越大，系统的访问的压力也会随之增大，如果一个库中的表数据超过了一定的数量，比如说mysql中的表数据达到千万级别，就需要考虑进行分库分表；
好的，现在我们进入正题。在之前的文章一文讲清楚mysql主从服务的搭建过程中，我相信伙伴们已经清楚了docker如何快速的搭建mysql主从服务了。那怎么使用呢？这个问题在shigen的心里藏了很久，趁着周末的功夫我正好研究了一下，并把我的代码master-slave-demo放在了gitee上，感兴趣的伙伴可以自己上去看看。当然，也欢迎大家提出优化的点，shigen会及时的回复和更新。
单体数据库时代，随着系统交易量的不断上升，数据库读写性能出现了严重下降。我们可以借助分库分表中间件，比如mycat、shardingjdbc来实现分库分表，缓解单库的读写性能。但是分库分表中间件并不支持事务，如果要保证数据一致性，就需要借助于分布式事务中间件，比如阿里巴巴的seata。后来分布式数据库逐渐成为解决数据一致性的选择，目前分布式数据库产品已经比较成熟，支持ACID事务，本文就来聊一聊分布式数据库。
持久化 程序可以定义为算法+数据。算法是我们的代码逻辑，代码逻辑处理数据。数据的存在形式并不单一，可以存在数据库，文件。无论存在什么地方，处理数据的时候都需要把数据读入内存。如果直接存在内存中，不就可以可以直接读了么？的确，数据可以存在内存中。涉及数据存储的的过程称之为持久化。下面golang中的数据持久化做简单的介绍。主要包括内存存储，文件存储和数据库存储。 内存存储 所谓内存存储，即定义一些数据结构，数组切片，图或者其他自定义结构，把需要持久化的数据存储在这些数据结构中。使用数据的时候可以直接操作这些结
image.png Amoeba是一个开源项目，致力于MySQL的分布式数据库前端代理层，它主要在应用层访问MySQL的时候充当SQL路由器功能，具有负载均衡、高可用性、SQL过滤、读写分离等功能，通
贴源层，一般来说抽取的是源系统的数据，是一个数据缓冲区，和源系统保持一致，但并不是说贴源层的数据就可原来的一模一样不变了
导语 | 当我深入的学习和了解了GORM、XORM后，我觉得它们不够简洁和优雅，有些笨重，有很大的学习成本。本着学习和探索的目的，于是我自己实现了一个简单且优雅的go语言版本的ORM。本文主要从基础原理开始介绍，到一步一步步骤实现，继而完成整个简单且优雅的MySQL ORM。 一、前置学习 （一）为什么要用ORM 我们在使用各种语言去做需求的时候，不管是PHP，Golang还是C++等语言，应该都接触使用过用ORM去链接数据库，这些ORM有些是项目组自己整合实现的，也有些是用的开源的组件。特别在1个
在开发在线客服系统的时候，有某些地方需要使用脚本去批量执行SQL语句，这个时候就需要使用简单的执行SQL的封装函数了
为什么使用MyCat 如今随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种 操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现 暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，来获取性能上 的提升。但是，在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如有些使用场景是绝对要有事务与安 全指标的。这个时候NoSQL肯定是无法满足的，所以还是需要使用关系性数据库。如何使用关系型数据库解决 海量存储的问题呢？此时就需要做数据库集群，为了提高查询性能将一个数据库的数据分散到不同的数据库中 存储，为应对此问题就出现了——MyCat
顾名思义，cluster（集群）由一台及以上主机节点组成并提供存储及搜索服务，为方便理解可以将其看作为mysql集群； elasticsearch集群名称在配置文件ES_HOME/config/elasticsearch.yml中定义，集群名称默认为elasticsearch，可通过cluster.name: my-application属性定义； 单台节点在集群中的名字可通过node.name: node-1属性定义，默认为自动生成的一个uuid值；
GORM 官方支持的数据库类型有： MySQL, PostgreSQL, SQlite, SQL Server
数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产。无论是在在企业数据中台的建设，亦或者是打造一站式数据开发和数据治理的PASS平台。 首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算，需要将数据从孤立的数据源中采集出来，汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。通常所说的同步大致分为离线全量ETL、离线增量+离线全量的ETL、实时增量+离线全量ETL、实时增量ETL4种方式。 数据同步成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。业内也存在大量的开源的解决方案。 在数据集成技术选型中，我们需要考虑的因素有哪些？主流开源方案中各自的优缺点有哪些？目前备受瞩目和推崇 Flink CDC ETL 是否能作为线上主力同步工具之一，它的优势有哪些？原理是什么？本文主要围绕以上几个疑问，进行论述。
作者：黄龙，腾讯 CSIG 高级工程师 数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产。无论是在在企业数据中台的建设，亦或者是打造一站式数据开发和数据治理的PASS平台。首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算，需要将数据从孤立的数据源中采集出来，汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。通常所说的同步大致分为离线全量ETL、离线增量+离线全量的ETL、实时增量+离线全量ETL、实时增量ETL4种方式。数据同步成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。业内也
今天我们继续接着前几篇关于 GoWeb编程的文章往下延伸。在 Web应用程序中几乎每个应用场景都需要存储和检索数据库中的数据。当你处理动态内容，为用户提供表单以输入数据或存储登录名和密码凭据以供用户进行身份验证时，都需要用到数据库。MySQL数据库是整个互联网中最常用的数据库。MySQL已经存在了很长时间，还在不停的进化并且随着互联网一起发展已多次证明了其位置和稳定性。
<<<常用的模型字段类型>>> https://docs.djangoproject.com/en/2.1/ref/models/fields/#field-types InterField CharFiled TestFiled DateFiled AutoFiled(primary_key=True)自增，不指定主键会自动创建 在使用的时候何以设置DateField.auto_now每次自动保存对象的时候自动设置改字段为当前时间，设置DateField.auto_now_add当对象第一次
BI软件即商业智能软件，是基于信息技术构建的智能化管理工具，它实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析，并给出报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的决策。
在传统关系型数据库领域，我们常常通过配置事务的隔离级别来解决脏读、幻读、不可重复读的问题。不同的事务隔离级别对应解决问题的力度是不一样的，下表是不同事务隔离级别对脏读、幻读、不可重复读的容忍度，我们一起看一下：
对于sql开发人员来说，需要了解开发的数据库应用于哪种类型，下面对数据库的应用做了分类
日常工作中一不小心就要操作MySQL这样的数据库，之前使用过的MySQL库包括pymysql、MySQLdb、sqlarchemy。虽然都可以使用并能满足日常的工作，但是当我遇到records之后，就开始犯起了“喜新厌旧”的老毛病了！
当打来浏览器登录某些网站的时候，需要输入密码，浏览器把密码传送到服务器后，服务器会对密码进行验证，其验证过程是把之前保存的密码与本次传递过去的密码进行对比，如果相等，那么就认为密码正确，否则就认为不对；服务器既然想要存储这些密码可以用数据库（比如MySQL）去实现。
增删改查是处理数据最常见的方法，前两种说过了，这里就要说说python提供的两种修改列表元素的方法，一种是修改单个元素，还有一种的修改一组数据的方法。
今天我们来介绍 Go 语言的一个依赖注入（DI）库——dig。dig 是 uber 开源的库。Java 依赖注入的库有很多，相信即使不是做 Java 开发的童鞋也听过大名鼎鼎的 Spring。相比庞大的 Spring，dig 很小巧，实现和使用都比较简洁。
这里使用的就是切片这种手法来给list列表做整段元素修改的，在进行这种操作时，如果不指定步长（step 参数），Python 就不要求新赋值的元素个数与原来的元素个数相同；这意味，该操作既可以为列表添加元素，也可以为列表删除元素。
8月份 FlinkCDC 发布2.0.0版本，相较于1.0版本，在全量读取阶段支持分布式读取、支持checkpoint，且在全量 + 增量读取的过程在不锁表的情况下保障数据一致性。
在上一篇《Go 学习：那些不一样的知识点（上）》中已经提到了 10 个 Go 语言中有特点的地方，本文继续介绍一些 Go 语言中语法或使用方式比较独特的知识点。
一般的雏型如下图，用户通过浏览器输入网址进行域名解析，然后从CDN上获得静态资源，从后台服务器获得HTML文件，这些信息拼装组成显示的网页。
安防视频监控/视频集中存储/云存储/磁盘阵列EasyCVR平台可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及支持厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等。平台可拓展性强、视频能力灵活，能对外分发RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、HLS、WebRTC等视频流。
在Go语言中，接口是我们设计和编写代码的基石。然而，像很多概念一样，滥用它是不好的。接口污染是指用不必要的抽象来编写代码（刻意使用接口），使得代码更难以理解。这是具有不同习惯，特别是有其它语言开发经验的人会犯的一个常见错误。在深入讨论接口污染之前，让我们重新梳理一下Go语言的接口，然后分析何时使用接口以及在什么时候使用会存在污染问题。
1分库分表的几种形式 把一个实例中的多个数据库拆分到不同的实例 一后有的节点还是无法负担写负载 把一个库中的表分离到不同的数据库中 终极大招水平拆分!即分片处理(通常所说的分库分表即此) 不同于MyS
从今天开始就准备学习TIDB数据库，初期基础差,学习可能会比较困难入门后可能就会好很多
如果你在学Python数据处理，一定对CSV文件不陌生。日常本地数据存储中，除了Excel文件外，大部分数据都是以CSV文件格式保存的。
大型网站为了解决大量的并发访问，除了在网站实现分布式负载均衡，远远不够。到了数据业务层、数据访问层，如果还是传统的数据结构，或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作，数据库必然会崩溃，特别是数据丢失的话，后果更是不堪设想。这时候，我们会考虑如何减少数据库的连接，下面就进入我们今天的主题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
