本文简单演示如何Github上导入项目到私人搭建的Gitlab中,搭建过程参考:CentOS7 搭建gitlab服务器. Gitlab版本是gitlab-ce-12.0.2,界面可能稍有差异,但应该影响不大. 登录Gitlab服务器 登录自己的账户,初次登录界面应该如下所示. 选择创建一个项目(Create a project) ==> 选择导入项目(Import project) ==> Github ==> 默认不能直接从Github上导入项目(repo),需要先获取一个个人访问标志

日期:2020.01.28 博客期:136 星期二 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入](本期博客) c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天主要是在网上找学习网站,爬取方面就参照之前爬到的数据做了一个简单的云图信息展示(Java Web),但是老师要求最好是

阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的表操作做了简单的描述和实践.在实际使用中,可能会存在数据的导入导出,虽然可以使用sqoop等工具进行关系型数据导入导出操作,但有的时候只需要很简便的方式进行导入导出即可   下面我们开始

Redis数据导入工具优化过程总结 背景 使用C++开发了一个Redis数据导入工具 从oracle中将所有表数据导入到redis中: 不是单纯的数据导入,每条oracle中的原有记录,需要经过业务逻辑处理, 并添加索引(redis集合): 工具完成后,性能是个瓶颈: 优化效果 使用了2个样本数据测试: 样本数据a表8763 条记录: b表940279 条记录: 优化前,a表耗时11.417s: 优化后,a表耗时1.883s: 用到的工具 gprof, pstrace,time 使用time工具

目的很简单,就是将mongodb数据导入es建立相应索引.数据是从特定的网站扒下来,然后进行二次处理,也就是数据去重.清洗,接着再保存到mongodb里,那么如何将数据搞到ElasticSearch中呢?调研之后觉得logstash-input-mongodb插件是个不错的选择,当然了也有很多其他实现方式,具体原因: 爬虫在实时存储数据,需要进行实时同步到ElasticSearch中 支持断点续传 时间成本... 首先介绍下版本(5.0以上) logstash 5.X elasticsearch

步骤:0.在Mysql数据库中先建好table 1.从Excel表格读数据 2.用JDBC连接Mysql数据库 3.把读出的数据导入到Mysql数据库的相应表中 其中,步骤0的table我是先在Mysql数据库中建好的,也可以用JDBC连上数据库以后再建表;步骤1的代码是网上找的:其他部分都是我自己写的. 之前我自己写的部分还被误删了,后来又重新写了.所以就想把代码放到网上,也算做个备份.说不定以后有用呢. 前两天又想到可以把代码放到github上面,也不错. 这里呢,我就把代码一股脑全粘在这里

原创不易,如需转载,请注明出处https://www.cnblogs.com/baixianlong/p/10700700.html,否则将追究法律责任!!! 一.需求: 1.将以下这张表(test_goods[id,goods_name,goods_price])数据导入Hbase 由此,编写如下sqoop导入命令 sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect jdbc:mysql://192.168.1.9/spider --u

一.全部备份和导入 安装:git clone https://github.com/taskrabbit/elasticsearch-dump.gitcd elasticsearch-dumpnpm install elasticdump -g sudo yum install npm (1)创建备份路径 mkdir /data/es_data_backup (2)迁移原机器上的所有索引到目标机器 #把原始索引的mapping结构和数据导出 elasticdump --input=http://

作业讲解 下载代码: HBuilder APP和flask后端登录 链接:https://pan.baidu.com/s/1eBwd1sVXTNLdHwKRM2-ytg 密码:4pcw 如何打开APP和后端flask,请参数昨天的文章 进入flask后端程序目录,创建文件setting.py 设置MongoDB信息,以及json返回格式 import pymongo client = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017) M

------------------------------------------------------------------------------------ /** * PHPExcel数据导入方法 * Document:https://github.com/PHPOffice/PHPExcel/blob/develop/Documentation/markdown/Overview/07-Accessing-Cells.md * @param string $file 文件名 *

如何从GitHub迁移到GitLab? 在本文中,我们将解释如何从Github迁移到Gitlab,同时我们也将解释如何将Github的开源项目导入到Gitlab. 正如你可能非常清楚的那样, Gitlab是Github的最佳选择之一 ,也是第一个想到的可用选项. Gitlab是用于软件开发的可扩展和高效的基于Git的全功能平台:它支持完整的DevOps生命周期. 另请参阅 : 如何在CentOS 7上安装和配置GitLab 你有Github上的项目并想迁移到Gitlab吗? 在本文中,我们将解释

Github Link 需求 现有2000+文件夹,每个文件夹下有若干excel文件,现在要将这些excel文件中的数据导入mysql. 每个excel文件的第一行是无效数据. 除了excel文件中已有的数据,还要添加一列,名为“at_company”,值为821. 流程 (1)获取excel文件列表,并根据excel文件名确定之后需要创建的table名: (2)连接mysql (3)创建table (4)插入数据 (5)断开连接 依赖模块 1. xlrd # to read excel fil

graphql 是比 比较方便的工具,但是数据导入也是一个比较重要的工具类似prisma 包含一个seed 的功能,类似docker我们使用mysql 数据库的initdb.d,但是那个基本上就 是添加在初始化的时候执行mutation 操作,一般数据是有限的,而且不是很方便(一般够用了) graphql-cli-load 可以方便的进行批量数据的导入,详细使用可以参考github资料 工具选项 /usr/local/bin/graphql load [--json] [--csv] [--en

GitHub 迁移到 GitLab 上 第一步在github上生成 token 地址 https://blog.csdn.net/u014175572/article/details/55510825 首先必须有 gitlab 账号 , GitHub 与 GitLab 是不同的, 所以 github 的账号无法登陆到 gitlab 的 账号的问题解决之后就可以导入了 1. 找到所在组 2. 选择一个组 3. 创建一个项目 4. 点击 import project 5. 选择import 来源 6

0. TPC-H是啥 TPC-H是TPC提供的一个benchmark,用来模拟一个现实中的商业应用,可以生成一堆虚构的数据,且自带一些查询,可以导入到各种数据库中来模拟现实需求,检查性能. 具体是怎样的数据见:http://www.tpc.org/tpch/spec/tpch2.16.0.pdf 1. 获取文件 首先到官网 http://www.tpc.org/tpch/ 在右边的 DBGEN & Reference Data Set 下载到下面那个.zip,然后自己选一个路径解压过去. 2.

时间  2017-09-18 栏目 MongoDB 原文   http://blog.csdn.net/liangxw1/article/details/78019356 5 ways to synchronize data from MongoDb to ElasticSearch https://www.linkedin.com/pulse/5-way-sync-data-from-mongodb-es-kai-hao Elastic search(ES) is a pop-star for

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,

C# DateTime的11种构造函数   别的也不多说没直接贴代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Globalization; using System.Linq; using System.Text; using System.Text.RegularExpressions; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace

HData是一个异构的ETL数据导入/导出工具,致力于使用一个工具解决不同数据源(JDBC.Hive.HDFS.HBase.MongoDB.FTP.Http.CSV.Excel.Kafka等)之间数据交换的问题.HData在设计上同时参考了开源的Sqoop.DataX,却与之有不同的实现.HData采用“框架+插件”的结构,具有较好的扩展性,框架相当于数据缓冲区,插件则为访问不同的数据源提供实现. [HData特性] 1.异构数据源之间高速数据传输: 2.跨平台独立运行: 3.数据传输过程全内存

全局变量 由于多个html页面,需要引用同一个变量.这个时候,需要定义一个全局变量!如何定义呢? 默认包含了mui的html文件都导入mui.js文件.那么将变量写在mui.js中,就可以实现所有页面共享了! 由于开发环境的电脑的IP是自动获取的,隔一段时间,就需要修改一次.那么html中发送POST请求时,URL中的IP地址不能写死! 所有 JavaScript 全局对象.函数以及变量均自动成为 window 对象的成员. 修改mui.js,定义全局变量,务必使用windows * MUI核心

最近需要将sqlserver数据导入到mongodb中,在github上搜了一圈,发现两个项目有点适合 mongify sql2mongodb 先试了下sql2mongodb(有个好名字果然有好处啊), 可是,but,但是,这东西好像并不没有名字取得好,试了下感觉不靠谱,弃坑,逃~~~ 说点题外话,sql2server以来nodejs, mongify依赖ruby, 这两个库都是我最讨厌的,暂时没有理由. 好了,现在咱专注mongify吧 先看官网介绍: Mongify是一个将数据从sql数据库