需求: 1.日志表需要按天分区 2.只保留一个月数据 方案: 1.创建两个事件,一个事件生成未来需要的分区,另一个事件定期检查过期数据(移除分区) 2.创建事件每小时执行一次,删除事件每天执行一次 3.事件开始时需要先创建一个当前所需分区 全量方法: 1.先构造存储过程 create_partition_today :将表转化为分区表,并将历史数据归集到该分区,未来数据则按天放置: #alter table to partition table DELIMITER $$ USE `dc_log`

生产环境zabbix3.2上亿的表数据通过表分区的方式进行历史数据清理 zabbix服务器经常报警io过载,在报警的时候发现是数据库在删除历史数据时耗时较长 数据库积攒了大量的历史数据信息,主要集中在zabbix的history.history_uint.history_str.history_text.trends.trends_uint这几个表中 需要进行清理,两种清理方式: .直接清空表,最省事,速度最快,缺陷是会丢失所有的监控历史数据 具体清理语句如下: use zabbix; trun

某些行业数据量的增长速度极快,随着数据库中数据量的急速膨胀,数据库的插入和查询效率越来越低.此时,除了程序代码和查询语句外,还得在数据库的结构上做点更改:在一个主读辅写的数据库中,当数据表数据超过1000w行后,那查询效率真的很让人抓狂.就算早前建了索引,也很难满足用户对于系统查询效率的体验. 优化方案是分表或分区.至于分区的原理以及分区和分表的区别,搜索一下,都介绍的很详细,这里就不作冗余介绍.简单来讲,分表旨在提高数据库的并发能力,分区旨在优化磁盘的IO和数据的读写,所以采用什么方案,还得根

背景 很多时候由于后台返回的数据异常,可能会导致App闪退.而如果这些异常数据被App本地缓存下来,那么即使杀掉进程重新进入还是会发生闪退.唯一的解决方法就是清除App数据,但是用户可能没有这个意识或者嫌麻烦就直接不再使用了,这是我们无法接受的.在使用淘宝.追书神器等App时我发现有时候它们也会连续闪退,但是往往闪退三次后就恢复正常了,所以一般成熟的App都会做连续闪退三次后清除缓存数据的工作.而目前笔者搜不到有哪篇blog来讲这方面的事情,所以就姑且由我来讲讲此事,为希望提高App用户体验的朋

要实现卸载程序.清除数据.停止正在执行的服务这几大模块,如今将代码粗略总结例如以下: 主要运用到的类有 PackageManager ActivityManager ApplicationInfo RunningServiceInfo Method 还有两个android.pm下的源文件用于生成桩,IPackageStatsObserver.java 和 IPackageDataObserver.java,由名字能够看出,他们是跟包的状态和大小有关的,在网上找到这两个文件的源代码后,把他们放在p

Hive分区和传统数据库的分区的异同: 分区技术是处理大型数据集经常用到的方法.在Oracle中,分区表中的每个分区是一个独立的segment段对象,有多少个分区,就存在多少个相应的数据库对象.而在Postgresql中分区表其实相当于分别建立了很多小表,其实和Oracle是异曲同工罢了. 在HIVE中的管理表其实就是在数据库目录下的一个和表名称一样的目录,数据文件都存放在该目录下,如果在Hive中查询一张表数据,那就需要遍历该目录下的所有数据文件,如果表的数据非常庞大,那查询性能会很不好. 管

类似订单数据之类的表,因为有状态要更新,比如订单状态,物流状态之类的, 这样就需要同步很久之前的数据,目前我的订单表是更新前面100天的数据. hive中操作是先删除前面100个分区的数据,然后重新动态分区100天的数据. 1.alter table 表名 drop partition(日期字段>='2017-01-01') 2. INSERT OVERWRITE TABLE  表名 partition(日期)  查询的最后一个字段作为动态分区字段 动态分区记得设置 SET hive.exec.

0. 说明 数据倾斜及解决方法的介绍与代码实现 1. 介绍 [1.1 数据倾斜的含义] 大量数据发送到同一个节点进行处理,造成此节点繁忙甚至瘫痪,而其他节点资源空闲 [1.2 解决数据倾斜的方式] 重新设计 Key(配合二次 MR 使用) 随机分区 伪代码如下: RandomPartition extends Partitioner{ return r.nextInt() } 2. 重新设计 Key 代码编写 [2.1 WCMapper.java] package hadoop.mr.datas

背景:modal组件关闭时不清除数据,原来输入的数据还存在 解决方案: 1.modal的api:destroyOnClose 2.手动控制modal的销毁 this.state = { destroy:true //设一开始为不显示状态 } { this.state.isDestroy ? '' : <Modal className="cjy-rcm-modal" title={this.oprt} footer={null} visible={this.state.visibl

redis清除数据/xargs使用 redis比memcache好的地方之一,如果memcache,恐怕就得关掉重启了. 1 使用cli FLUSHDB 清除一个数据库,FLUSHALL清除整个redis数据. 2 使用shell redis-cli keys "*" | while read LINE ; do TTL=`redis-cli ttl $LINE`; if [ $TTL -eq -1 ]; then echo "Del $LINE"; RES=`re

[前言] 讨论:双清和清空所有数据的问题 说明:以前写的帖子都写三清,那个是为了保险起见才叫大家三项清除,毕竟人都有刚开始的时候,但看了郭贤普的帖子<系统与数据兼容性测试>之后,我觉得有必要说说这个问题,顺便说说双系统共存的时候为什么切换系统要清空所有数据. [分析内容] 分析关键名词:清空缓存.清空用户数据.清空所有数据[点这里是郭贤普帖子] 一.清空缓存 安卓手机的cache(缓存),如果是计算机它的功能就是CPU与内存数据交换的一个中介存储,但是在安卓手机上它也是一样的道理,就如郭贤普所

前几天和朋友聊到了APP清除数据这块,聊到了清除数据都会清掉哪些数据,我们每个人的手机在”设置–>应用管理”里面,选择任意一个App,都会看到两个按钮,一个是清除缓存,另一个是清除数据,那么当我们点击清除缓存的时候清除的是哪里的数据?当我们点击清除数据的时候又是清除的哪里的数据?今天在这里验证一下. 在学习之前我们首先要搞懂内存.内部存储.外部存储的概念,内存,我们在英文中称作memory,内部存储,我们称为InternalStorage,外部存储,我们称为ExternalStorage,他们的

问题情形 使用Java SDK编写的Event Hub消费端应用,随机性遇见了某个分区没有消费消息的情况,在检查日志时候,有发现IdelTimeExpired的错误记录.在重启应用后,连接EventHub正常,并又能正常消费数据.比较怀疑的方面,在又开启Retry机制的情况下,为什么分区(Partition)连接断掉后没有重连呢? 错误消息: {"time":"2020-09-21 05:11:19.578", "level":"ERR

原文:使用Socket通信实现Silverlight客户端实时数据的获取(模拟GPS数据,地图实时位置) 在上一篇中说到了Silverlight下的Socket通信,在最后的时候说到本篇将会结合地图.下面就来看看本文实现的功能: Silverlight 与服务器利用Socket通讯,实时从服务器获取数据(本文中的数据是地理坐标),由于没有GPS,所以本文在服务器写了一个构造新坐标的函数(本文是一个三角函数),然后利用Timer组件,实时调用,得到新的坐标,并将新的坐标发送给客户端,客户端接收到发

地址:https://segmentfault.com/a/1190000010063757 1.前言 今天要做的,就是在上一篇文章的基础上,进行功能页面的开发.简单点说呢,就是与后端的数据交互和怎么把数据展示出来,用到的资源主要是element-ui和vue-resource,其它参考(vue-resource插件使用).今天讲到的一些功能开发,主要就是请求列表数据,详情数据,分页功能操作,搜索,搜索标签等的开发.今天这个,按照下面步骤,一步一步来.一个一个功能的做! 2.数据接口 我以'回款

简介 Hive中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据.Hive本身不存储数据,它完全依赖HDFS和MapReduce.这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行. 而HBase表是物理表,适合存放非结构化的数据. 两者分别是什么? Apache Hive是数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然H

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★➤微信公众号:山青咏芝(shanqingyongzhi)➤博客园地址:山青咏芝(https://www.cnblogs.com/strengthen/)➤GitHub地址:https://github.com/strengthen/LeetCode➤原文地址:https://www.cnblogs.com/strengthen/p/10301828.html ➤如果链接不是山青咏芝的博客园地址,则可能是爬取作者的文章

通过DataWorks归档日志服务数据至MaxCompute 官方指导文档:https://help.aliyun.com/document_detail/68322.html但是会遇到大家在分区上或者DataWorks调度参数配置问题,具体拿到真实的case模拟如下: 创建数据源: 步骤1.进入数据集成,点击作业数据源,进入Tab页面. 步骤2. 点击右上角 新增数据源,选择消息队列 loghub. 步骤3.编辑LogHub数据源中的必填项,包括数据源名称.LogHubEndpoint.Pro

引言 项目中常用到将数据导入Excel,将Excel中的数据导入数据库的功能,曾经也查找过相关的内容,将曾经用过的方案总结一下. 方案一 NPOI NPOI 是 POI 项目的 .NET 版本.POI是一个开源的Java读写Excel.WORD等微软OLE2组件文档的项目.使用 NPOI 你就可以在没有安装 Office 或者相应环境的机器上对 WORD/EXCEL 文档进行读写.NPOI是构建在POI 3.x版本之上的,它可以在没有安装Office的情况下对Word/Excel文档进行读写操作