<pre name="code" class="html">zjtest7-redis:/odbc_es# cat /odbc_es/run_mysql.sh . ~/.bash_profile cd /root/check v_date=`date +%Y-%m-%d '--date=1 days ago'` echo $v_date sed -i s/v_date/$v_date/g mysql_import_es.sh sh ./mysql_imp

Logstash:把MySQL数据导入到Elasticsearch中 前提条件 需要安装好Elasticsearch及Kibana. MySQL安装 根据不同的操作系统我们分别对MySQL进行安装.我们可以访问网页来对MySQL进行安装.等我们安装完我们的MySQL后,在我们的terminal中,打入如下的命令来检查MySQL的版本: $ /usr/local/mysql/bin/mysql -V /usr/local/mysql/bin/mysql Ver 8.0.17 for macos10

总结:这种适合把已有的MySQL数据导入到Elasticsearch中 有一个csv文件,把里面的数据通过Navicat Premium 软件导入到数据表中,共有998条数据 文件下载地址:https://files.cnblogs.com/files/sanduzxcvbnm/SalesJan2009.zip csv文件格式如下: Logstash 配置 1.下载连接mysql的驱动包,放到指定目录下 在地址https://dev.mysql.com/downloads/connector/j

使用pandas把mysql的数据导入MongoDB. 首先说下我的需求,我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重, 同时在第二列加入一个url字段,字段的值和第三列的值一样,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/29 17:20 # @Author : cxa # @File : run.py # @Software: PyCharm import pandas as pd from sqlalchemy import

粗略介绍冷备,热备,温暖,及Mysqldump,mysqlpump,xtrabackup,innobackupex 全量,增量备份 --备份的目的 灾难恢复:意外情况下(如服务器宕机.磁盘损坏等)对损坏的数据进行恢复和还原保证数据不丢失,最小程度地丢失需求改变:因需求改变而需要把数据还原到改变以前测试:测试新功能是否可用 --备份与恢复概述 根据备份的方法可以分为: 1.Hot Backup(热备) 2.Cold Backup(冷备) 3.Warm Backup(温备) Hot Backup是指

1.Navicat for Mysql XML导出导入格式支持二进制数据:虽然同步数据人眼看不出区别,但是java尝试读取数据时,报datetime字段取出的值为“0000-00-00 00:00:00”,找不到理由: 2.mysqldump数据导出 1) export: mysqldump -h <ip> -P <port> -u <user> <database> <table> -p > <table>.sql 2) im

日常开发中,经常会涉及到对于数据库中数据的导入与导出操作,格式也有很多: TXT,CSV,XLS,SQL等格式,所以,在此总结一下,省的总是百度查询. 一 导出 1) 常用的方式就是使用现成的工具例如: Navicat 或者phpmyadmin 当然这是在Windows下经常使用到的工具,如果是Mac当然也有比较好用的软件进行数据导出 Navicat: 选择要导出的表/库 -> 导出向导->选择导出的格式 即可 phpmyadmin: 选择表/库  ->  导出 -> 选择导出的格

今天试图用heidisql 导入一个150M的数据文件(.sql), 结果报out of memory 错误.在网上搜了很多案例,都没能解决问题.我甚至怀疑是mysql 的default的内存设置的太小了.于是跑到my.ini文件里修改了innodb_buffer_pool_size  为96M * 6的大小. 到heidisql里面再去import,报错信息不会立刻出来了,但是隔了大概一分钟还是出现了 out of memory的错误. 后来一个朋友说,批量导入数据不要用mysql 客户端,都

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

通过管道传输pipe将MySQL数据批量导入Redis      自Redis 2.6以上版本起,Redis支持快速大批量导入数据,即官网的Redis Mass Insertion,即Pipe传输, 通过将要导入的命令转换为Resp格式,然后通过MySQL的concat()来整理出最终导入的命令集合,以达到快速导入的目的.  1. 根据需求设计好Redis的hash结构,关键是Key的设计 Redis其实就是内存数据库,而其中最常用的就是hash结构,key-value,查询时需要使用到key,

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/chlde/p/3768733.html 1.如何将solr部署,请参考之前的文章 2.按上述配置好后,在solr_home文件夹中,将包含collection1文件夹,这就是solr的一个实例.下面我们来看看collection1中的文件内容. collection1中包含conf和data两个子文件夹.data中包含tlog和index(如果没有也没关系,稍后再solr建立索引时,将会被创建).tlog是记录日志的文件夹,inde

http://afei2.sinaapp.com/?p=456 今天在线上使用mysqldump将数据表从一个库导入到另外一个库,结果速度特别慢,印象中有个多线程的数据导入导出工具Mydumper,于是简单的调查和测试一下. 下午导数据的过程中,这个表是没有更新的,因此不需要确保多个数据之间的一致性,就简单的写个shell脚本启动多个mysqldumper来导数据,这样有几个问题: 需要处理表数据大小不均匀的问题,有的会很快结束,有的会比较慢. 如果需要保证多个导出之间的一致性时,则无法保证.

从官网下载示例数据,参考压缩文件中的README.txt,整理所得 /******************* 示例数据导入 *******************/ /** 官网下载 http://dev.mysql.com/doc/index-other.html **/ /******** db1.menagerie ********/ /******* cmd登录mysql *******/ mysql -P3307 -uroot -p CREATE DATABASE menagerie;

本文讨论如何把MySQL的数据库导入到SQL Server中,所以首先你需要把两种数据库都安装了,再进行以下步骤. 一.为 MySQL安装ODBC驱动 1. 下载MySQL ODBC Connector,下载:http://dev.mysql.com/downloads/connector 2. 从控制面板-管理工具,打开你的 数据源(ODBC),选 系统DNS ,点添加. 3. 在 创建新数据源对话框中,选择MySQL ODBC 5.1 Driver ,点完成. 4. 完成后会出现MySQL 

1.Kafka Connect Connect是Kafka的一部分,它为在Kafka和外部存储系统之间移动数据提供了一种可靠且伸缩的方式,它为连接器插件提供了一组API和一个运行时-Connect负责运行这些插件,它们负责移动数据.Connect以worker进程集群的方式运行,基于work进程安装连接器插件,然后使用REST API管理和配置connector,这些work进程都是长时间运行的作业.connector启动额外的task,利用work节点的资源以并行的方式移动大量的数据.Sour

在这个脚本中我使用的是Python的ORM框架SQLAlchemy来连接远程的MySQL数据库的,在写这个脚本的时候为了方便参数的输入,我就给之前和这个脚本添加了一个新的功能,就是在调用这个脚本的时候后面可以传入参数,这样只需要在执行脚本的时候就可以方便的输入所要使用的路径. 那么现在开始对导出的数据进行解析咯~由于之前已经将列名和数据都写入到了文本文件中, 现在只需要一行一行的读取出来,然后和类中的属性一一对应就可以了,那么现在开始读取资料吧~老样子,先用切片将之前写在文本文件中的第一行列名取

一.先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs 1.1.先在mysql中准备一张测试用的表 mysql> desc user_info; +-----------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-----------+-------------+------+-----+---------+-------+ ) | YES |

最近工作碰到一个问题,如何将大量数据(100MB+)导入到远程的mysql server上. 尝试1: Statement执行executeBatch的方法.每次导入1000条记录.时间为12s/1000条.比较慢. 对于1M次的插入这意味着需要4个多小时,期间还会因为网络状况,数据库负载等因素而把载入延迟提升到85s/1000条甚至更高. 效果较差. 尝试2: 使用PreparedStatement,该方法需要预先给定insert操作的“格式”. 实测用这种方式插入的效率为每秒钟数十行. 注意

1.安装本地的MySql.记住用户名和密码,这里以root,root为例. 2.打开Navicat,新建连接(连接),输入连接名,用户名,密码.确定,连接测试.这里连接名为luzhanshi.这样本地的数据库已经搭建好了. 3.新建数据库,只填一个“数据库名”,其它两项可以不用管.数据库名可以和要远端的一致.这里都是“yxp”. 4.右击要导入数据库,选择数据传输. 异常:如果你是刚刚安装的数据库,并且你在导入数据库的时候包括函数,那么可能在遇到函数到时候会报错: This function h

一. mysqldump工具基本用法,不适用于大数据备份   1. 备份所有数据库: mysqldump -u root -p --all-databases > all_database_sql 2. 备份mysql数据库:mysqldump -u root -p --databases mysql > mysql_database_sql 3. 备份指定的多个数据库:mysqldump -u root -p --databases db1 db2 db3 > bak.sql 4. 备

1 <?php header("content-type:text/html;charset=utf-8"); error_reporting(E_ALL); set_time_limit(0); $file='./test.sql'; $data=file($file); echo "<pre>"; //print_r($data); $data_new=array(); $tmp=array(); foreach ($data as $line