我目前,收录经常用的是,这两个版本,这个根据博主我本人的经验之谈,最为稳定和合理的. 注意:我的本地路径是在D:/SoftWare/maven/repository,大家自己改为你们自己的即可.   优先用这个(推荐版本1) <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more co

1.在讨论这个问题之前首先介绍一下什么是"大数据量sql文件". 导出sql文件.选择数据库-----右击选择"转储SQL文件"-----选择"结构和数据"  .保存文件db_mras.sql文件. 2.导入sql文件.在MYSQL中新建数据库db_mras.选择数据库-----右击选择"运行SQL文件"-----选择文件db_mras.sql,运行. 现在发现运行失败,提示错误"MySQL server has g

POI3.8的SXSSF包是XSSF的一个扩展版本,支持流处理,在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用.SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用,当达到限定值时,新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘. 比如内存中限制行数为100,当行号到达101时,行号为0的记录刷新到硬盘并从内存中删除,当行号到达102时,行号为1的记录刷新到硬盘,并从内存中删除,以此类推. rowAccessWindowSize代表指定的内存中缓存记录数,默认为100,此值可以通过 new SX

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 解决方案(Solution) 搬迁步骤(Procedure) 搬迁脚本(SQL Codes) 注意事项(Attention) 疑问(Questions) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有一个数据库大概在700G左右,需要从服务器A搬迁到服务器B,两台服务器网络传输速度可以达到8MB/s,怎么做才能更快的搬迁并且宕机时间最短呢? 数据库业务逻辑概述:这个数据库

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch

fscrawler是ES的一个文件导入插件,只需要简单的配置就可以实现将本地文件系统的文件导入到ES中进行检索,同时支持丰富的文件格式(txt.pdf,html,word...)等等.下面详细介绍下fscrawler是如何工作和配置的. 一.fscrawler的简单使用: 1.下载: wget https://repo1.maven.org/maven2/fr/pilato/elasticsearch/crawler/fscrawler/2.2/fscrawler-2.2.zip 2.解压: 

sqlserver2008中需要执行大文件的脚本,查询分析器中打不开,需要用到sql命令,开始使用osql命令 使用sqlcmd可以执行:在DOS中,调用sqlcmd命令,并使用对应选项    sqlcmd    -S  localhost -U sa -P 1   -i "c:\xxx\MySql.sql"

采集需求:比如业务系统使用log4j生成的日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs 根据需求,首先定义以下3大要素 l  采集源,即source——监控文件内容更新 :  exec  ‘tail -F file’ l  下沉目标,即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink l  Source和sink之间的传递通道——channel,可用file channel 也可以用 内存channel vi exec-hdfs-sink.conf agent1

前几天拿到了一个400多M的.csv文件,在电脑上打开要好长时间,打开后里面的数据都是乱码.因此,做了一个先转码再导入数据库的程序.100多万条的数据转码+导入在本地电脑上花了4分钟,感觉效率还可以.各位网友有更好的方法,请在留言中指点下,一起学习,多谢了. static void Main(string[] args) { ; string readerPath=@"C:\Users\Administrator\Desktop\readerDemo.csv"; string writ

1. Excel2003与Excel2007 两个版本的最大行数和列数不同,2003版最大行数是65536行,最大列数是256列,2007版及以后的版本最大行数是1048576行,最大列数是16384列. excel2003是以二进制的方式存储,这种格式不易被其他软件读取使用:而excel2007采用了基于XML的ooxml开放文档标准,ooxml使用XML和ZIP技术结合进行文件存储,XML是一个基于文本的格式,而且ZIP容器支持内容的压缩,所以其一大优势是可以大大减小文件的尺寸. 2. 大批

使用POI能够导出大数据保证内存不溢出的一个重要原因是SXSSFWorkbook生成的EXCEL为2007版本,修改EXCEL2007文件后缀为ZIP打开可以看到,每一个Sheet都是一个xml文件,单元格格式和单元格坐标均用标签表示.直接使用SXSSFWorkbook来到导出EXCEL本身就是POI为了大数据量导出而量身定制的,所以导出可以直接使用SXSSFWorkbook方式. 为了保险起见可以采用多Sheet的方式保证内存不溢出.需要注意的是Sheet名称不能重复:下载的时候需要定义好返回

全文转载自:jinshuaiwang的博客 目前处理Excel的开源javaAPI主要有两种,一是Jxl(Java Excel API),Jxl只支持Excel2003以下的版本.另外一种是Apache的Jakarta POI,相比于Jxl,POI对微软办公文档的支持更加强大,但是它使用复杂,上手慢.POI可支持更高的Excel版本2007.对Excel的读取,POI有两种模式,一是用户模式,这种方式同Jxl的使用很类似,使用简单,都是将文件一次性读到内存,文件小的时候,没有什么问题,当文件大的

Excel下载 首先大数据量的下载,一般的Excel下载操作是不可能完成的,会导致内存溢出 SXSSFWorkbook 是专门用于大数据了的导出 构造入参rowAccessWindowSize 这个参数,会指定一个sheet可读取的row数目,超过该数目的row,会被写入到磁盘文件中,进而不能在通过getRow访问到,通过这种方式,内存使用空间就缩小很多了. 需要注意的是,如果该值指定为-1,说明不限制行数,所有记录都写入内存中:该值不能取0,因为这意味着任何新row都会写入磁盘,进而不能访问,

zebra架构的缺点 文件存储方式的缺点 1. 一个文件如果特别大,这样会造成存储的问题.一台机器的磁盘也不可能存储特别大的文件 2. 该文件在查询.删除.修改的时候都会存在问题 3. 如果文件太多,管理起来特别不方便 4. 如果一个文件破坏了,那么将会造成文件的丢失,因为没有重用的文件 计算的缺点 1. 一级引擎在每台机器上都有计算程序,如果一个特别大的文件被2M的标准划分,这样可以分出很多个块.块越多,计算起来时间越多 2. 如果一级引擎的数据很多,那么一台机器中的内存中是放不下的.内存占据

1. CentOS6.5mini安装 文件>>新建虚拟机 选择自定义,下一步 默认,下一步 选择稍后安装操作系统,下一步 选择CentOS版本,下一步 给虚拟机命名,这个是在VMWare中显示的名称,下一步 处理器配置,默认,下一步 根据电脑配置选择虚拟内存,不能小于1024M,下一步 网络类型选择NAT,下一步 I/O类型和磁盘类型,默认,下一步 磁盘大小,默认20G,一般情况下20G用不完,但是大数据可能会有大文件导入,所以我们选择100G.100G比我们当前所在的D盘都大,但是没关系,它

一.Oracle中大数据处理 在Oracle中,LOB(Large Object,大型对象)类型的字段现在用得越来越多了.因为这种类型的字段,容量大(最多能容纳4GB的数据),且一个表中可以有多个这种类型的字段,很灵活,适用于数据 量非常大的业务领域(如图象.档案等). LOB类型分为BLOB和CLOB两种:BLOB即二进制大型对象(Binary Large Object),适用于存贮非文本的字节流数据(如程序.图象.影音等).而CLOB,即字符型大型对象(Character Large Obj

1. 上传大文件 /* 以1.5M/秒的速度写入文件,防止一次过写入文件过大导致服务器出错(chy/20150327) */ $is_large_file = false; if( strlen($xml_str)>=2097152 ){ //当文件大于2M $is_large_file = true; fwrite($fp, $pre, strlen($pre)); //写入头部 $start = 0; while( $content=mb_strcut($xml_str,$start,157

c#中@标志的作用   参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim 1.在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名.主要用于变量名和C#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo

一 原理阐述 1' DFS 分布式文件系统(即DFS,Distributed File System),指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连.该系统架构于网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂. 2' HDFS 借此,关于GFS和HDFS的区别与联系查看 我于博客园找到的前辈的博客>>http://www.cnblogs.com/liango/p/7136448.html HDFS(Hadoop Dis

sqlcmd导入大数据文件 SQLCMD 允许在Windows命令窗中通过命令行提示符运行脚本. 语法如下: sqlcmd  [  { { -U <login id> [ -P <password> ] } | -E }  ]  [-S <server> [ \<instance > ] ] [ -H <workstation> ] [ -d <database> ]  [ -l <time out> ] [ -t <