一.定时删除linux上定时的文件 显示20分钟前的文件 -exec ls -l {} \; 删除20分钟前的文件 -exec rm {} \; 显示20天前的文件 -exec ls -l {} \; 删除20天前的文件 -exec rm {} \; 二.定时删除HDFS上过时的文件 思路:获取文件或目录的修改时间,与设定的过期时间进行比较,对过期文件执行删除操作即可. #!/bin/bash source ~/.bashrc #待检测的HDFS目录 data1_file=/hive/wareh

一.在tomcat的log路径下新建.sh脚本文件clean.sh,内容如下:#!/bin/bashlogs_path="/mnt/tomcat/apache-tomcat-8.5.23/logs" find $logs_path -mtime +30 -name "localhost.*.log" -exec rm -rf {} \;find $logs_path -mtime +30 -name "localhost_access_log.*.txt&

Hadoop基础-HDFS数据清理过程之校验过程代码分析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想称为一名高级大数据开发工程师,不但需要了解hadoop内部的运行机制,还需要掌握hadoop在写入过程中的报文分析.当然代码的调试步骤是一个开发必须得会的技能!想要掌握这三个技能,我们就可以拿HDFS写入过程来练练手,了解一下平时就几行的代码在它的内部是如何帮我们实现数据传输的. 一.Idea代码调试简介 1>.编写测试代码 /* @author :yinzhengjie

截止2022年,中国联通用户规模达到4.6亿,占据了全中国人口的30%,随着5G的推广普及,运营商IT系统普遍面临着海量用户.海量话单.多样化业务.组网模式等一系列变革的冲击. 当前,联通每天处理话单量超过400亿条.在这样的体量基础上,提高服务水平,为客户提供更有针对性的服务,也成为了联通品牌追求的终极目标.而中国联通在海量数据汇集.加工.脱敏.加密等技术与应用方面已崭露头角,在行业中具有一定的先发优势,未来势必成为大数据赋能数字经济发展的重要推动者. 在 Apache DolphinSche

前言 在当今每日信息量巨大的社会中,源源不断的数据需要被安全的存储.等到数据的规模越来越大的时候,也许瓶颈就来了,没有存储空间了.这时候怎么办,你也许会说,加机器解决,显然这是一个很简单直接但是又显得有些欠缺思考的办法.无谓的加机器只会带来无限上升的成本消耗,更好的办法应该是做到更加精细化的数据存储与管理,比如说非常典型的冷热数据的存储.对于巨大的长期无用的冷数据而言,应该用性能偏弱,但是磁盘空间富余的机器存,热数据则反之.数据的分类存储一定会带来数据的同步问题,假若我有2套集群,1个是线上的正

原文:SQL Server定时自动抓取耗时SQL并归档数据脚本分享 SQL Server定时自动抓取耗时SQL并归档数据脚本分享 第一步建库 USE [master] GO CREATE DATABASE [MonitorElapsedHighSQL] GO 第二步创建sp_who3存储过程 -- http://sqlserverplanet.com/dba/a-better-sp_who2-using-dmvs-sp_who3 USE [MonitorElapsedHighSQL] GO CR

行政区划sql数据脚本 IF (EXISTS(SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[TB_Province]') AND type ='U')) BEGIN DROP TABLE [dbo].[TB_Province] END GO SET ANSI_NULLS ON SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO CREATE TABLE [dbo].[TB_Province] ( [ID] big

Hdfs数据备份 一.概述 本文的hdfs数据备份是在两个集群之间进行的,如果使用snapshot在同一个集群上做备份,如果datanode损坏或误操作清空了数据,这样的备份就无法完全保证数据安全性.所以选择将hdfs里面的数据备份到另外的地方进行存储,选择hadoop的分布式复制工具distcp.将集群的数据备份到一个制作备份使用的集群,不要怕浪费资源,因为只是做备份使用,所以配置不要求太高,并且可以只是用一个节点接收数据.平常的话此服务器可以跑其他的任务,只有在备份的时间周期内才会有备份任务

HDFS数据清理一些办法: datanode数据做reblance清理临时目录.日志目录文件全量分区表历史分区清理使用lzo,orc格式进行数据压缩清理或者归档历史冷数据增加datanode横向扩容附上自动清理目录下过期的文件 #!/bin/bashsource ~/.bash_profile # 将待检测的目录(可以为多个)加载至数组中yarn_log_dir=/app-logs/spark/logsspark_log_dir=/spark-historyspark2_log_dir=/spa

文章标题: 一行导出所有任意微软SQL serer数据脚本-基于Python的微软官方mssql-scripter工具使用全讲解 关键字 : mssql-scripter,SQL Server 文章分类: 技术分享 创建时间: 2020年3月30日 _.-"\ _.-" \ ,-" \ \ \ \ \Zoomla逐浪CMS\ \ \ web开发秘笈\ \ \ \ z01.com _.-; \ \ _.-" : \ \,-" _.-" \( _.-

mysql查询今天,昨天,近7天,近30天,本月,上一月数据的方法分析总结: 话说有一文章表article,存储文章的添加文章的时间是add_time字段,该字段为int(5)类型的,现需要查询今天添加的文章总数并且按照时间从大到小排序,则查询语句如下: select * from `article` where date_format(from_UNIXTIME(`add_time`),'%Y-%m-%d') = date_format(now(),'%Y-%m-%d'); 或者: selec

在我们很多情况下的开发,为了方便或者通用性的考虑,都首先考虑SQL Server数据库进行开发,但有时候客户的生产环境是Oracle或者其他数据库,那么我们就需要把对应的数据结构和数据脚本转换为对应的数据库,数据结构一般来说,语法都遵循了SQL92的标准,或者我们根据不同的PowerDesigner文件进行生成对应的结构脚本即可,但是实际数据的脚本我们就需要进行一定的处理,以及文本的替换处理了,本文结合Notepad++的文本正则表达式替换,实现一些如日期较为特殊的数据脚本调整,把它从SQL S

mysql批量数据脚本 1 建表 create table dept( id int unsigned primary key auto_increment, deptno mediumint unsigned not null default 0, dname varchar(20) not null default "", loc varchar(13) not null default "" )engine=innodb default charset=gbk

简介:Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)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. 一.查看hdfs数据查看,参考 [root@hadoop001 opt]# hadoop fs -text emp.txt /data/emp.txt yangyamei doctor z

hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

arcgis python arcpy add data script添加数据脚本mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")... df =mxd.activeDataFrame... theShape = ur"D:\chp5ex1\qxzf.shp"... lyr = arcpy.mapping.Layer(theShape)... arcpy.mapping.AddLayer(df, lyr, "AUTO_A

原 kafka 清除topic数据脚本 2018年07月25日 16:57:13 pete1223 阅读数:1028     #!/bin/sh       param=$1   echo "============="   echo ${param}           echo "kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --delete --topic ${param}"       kafka-topics.sh

hdfs数据到hbase过程 将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 hbase先创建好表   create 'TB','info' 下面是实现代码: import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.had

使用MapReduce将Mysql数据导入HDFS代码链接 将HDFS数据导入Mysql,代码示例 package com.zhen.mysqlToHDFS; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLExceptio

近期项目中用到了查询当月数据记录的功能,最初的想法是在逻辑业务里构造好时间段进行查询,当写sql语句时感觉挺麻烦.所以就到网上搜索了一下,看看是不是能有简单的方法.果然.网络资源非常强大.以下结合我的项目表来把mysql查询今天,昨天,近7天,近30天,本月,上一月数据的sql语句记录一下. 有一张ad_proTrack_t 表.追踪产品时间字段为crt_time 查询今天的信息记录: select * from ad_proTrack_t where to_days(crt_time) = t

hadoop 之hdfs数据块修复方法: .手动修复 hdfs fsck / #检查集群的健康状态 hdfs debug recoverLease -path 文件位置 -retries 重试次数 #修复指定的hdfs数据块.也就是关闭打开的文件. 检查坏块: hadoop fsck /user -files -blocks -locations 检查是否有数据块正在写入: hadoop fsck /user openforwrite