一.COPY命令简单实用 1.copy在postgres与GreenPlum介绍 1.1 postgrespostgres的COPY命令可以快速的导出/导入数据到postgresql数据库中,支持常用的文件格式,如:txt.sql.csv.压缩文件.二进制格式等.特别适合批量导出和导入数据,速度比较快.COPY TO把一个表的所有内容都拷贝到一个文件:COPY FROM从一个文件里拷贝数据到一个表里(把数据附加到表中已经存在的内容里). 注意:COPY只能用于表,不能用于视图. 1.2 Gree

参考: http://gpdb.docs.pivotal.io/4390/admin_guide/load/topics/g-working-with-file-based-ext-tables.html Accessing File-Based External TablesExternal tables enable accessing external files as if they are regular database tables. They are often used to

摘要: Greenplum 提供了快速导入数据的方法,下面通过一个例子演示给大家. Greenplum 提供了快速导入数据的方法,下面通过一个例子演示给大家. 我们用TPCH测试中最大的表做导入测试 首先简单介绍下原理. 1) Greenplum 通过外部表的方式让所有 segment 同时连接到一组外部服务 gpfdist, 同时拉取数据 2) gpfdist 随机分发数据给所有 segment. 3) segment拿到数据后先解析它,根据表的分发规则收下属于自己的数据,把不属于自己的数据再

我们要从MySQL当中导出数据到Greenplum当中,按照以下步骤就可以 1:将MySQL当中的表导出外部文件 以schema_name.table_name为例 select product_id, number, name, english_name, purchase_name, system_name, bar_code, category_one, category_two, category_three, parent_id, parent_number, brand_id, su

1.Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定.下载图形化界面的zip包格式的,直接解压缩使用即可.安装部署模式这里不说了,自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式.    Kettle的社区官网:https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址:https://sourceforge.net/projects/pentaho/f

一,外部表介绍 Greenplum 在数据加载上有一个明显的优势,就是支持数据的并发加载,gpfdisk是并发加载的工具,数据库中对应的就是外部表 所谓外部表,就是在数据库中只有表定义.没有数据,数据都存放在数据库之外的数据文件.greenplum可以对一个外部表执行正常的DML操作,当读取数据的时候,数据库从数据文件中加载数据.外部表支持在segment上并发地告诉从gpfdist导入数据,由于是从segment上导入数据,所以效率很高. 结构图: 外部表需要指定gpfdist的IP和端口,还

Greenplum and Hadoop HDFS integration Step 1: Install Java on greenplum Step 2: Set JAVA and HADOOP home for gpadmin export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_26 export HADOOP_HOME=/home/hadoop Step 3: Modify postgresql.conf file /data/disk1/gp/master/gpse

我们偶尔会有将数据从SQL SERVER导入到ORACLE当中的这种需求,那么这种跨数据库导数有那些方法呢?这些方法又有那些利弊呢? 下面比较肤浅的总结了一些可行的方法. 1:生成SQL脚本然后去ORACLE数据库执行. CREATE TABLE TEST (       ID   INT ,       NAME VARCHAR(12)   )   INSERT INTO dbo.TEST   SELECT 1001, 'Kerry' UNION ALL   SELECT 1002, 'Jim

在使用Elasticsearch的时候,一定会遇到这种场景--希望批量的导入数据,而不是一条一条的手动导入.那么此时,就一定会需要bulk命令! 更多内容参考我整理的Elk教程 bulk批量导入 批量导入可以合并多个操作,比如index,delete,update,create等等.也可以帮助从一个索引导入到另一个索引. 语法大致如下: action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\

在SQL Server中导入数据时,会有一个"启用标示插入"的选项,突然间懵逼了,这到底啥意思?我选与不选这个选项,结果好像没区别!不科学啊这,"存在即合理",我相信这个选项肯定有它的用处,只是我不知道罢了. 于是我去查资料,在CSDN论坛里找到了可能的解释: 1)首先:"启用标示插入"只对标示列(identity定义的列)起作用.所以如果你要使用这个功能,肯定得有标示列了.我当时狂晕的地方在于,我没在数据库创建表,而是直接在导入数据的过程中创建

MySQL中可以使用两种简单的方式来导入MySQL导出的数据. 使用 LOAD DATA 导入数据 MySQL 中提供了LOAD DATA INFILE语句来插入数据. 以下实例中将从当前目录中读取文件 dump.txt ,将该文件中的数据插入到当前数据库的 mytbl 表中. mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE 'dump.txt' INTO TABLE mytbl; 如果指定LOCAL关键词,则表明从客户主机上按路径读取文件.如果没有指定,则文件在服务器上按路径读取文

1.事务(基本) GO BEGIN TRY BEGIN TRAN -- 导入数据 COMMIT TRAN END TRY BEGIN CATCH ROLLBACK TRAN END CATCH GO 2.替换ntext,text.ntext不能直接使用replace函数,所以要转化为nvarchar(max),nvarchar(max)可以存储2G的东西,可以满足一般的需求. update dbo.News set ContentText=replace(convert(nvarchar(max

目录 前言 整体介绍 前台界面 后台控制 总结 一.前言        之前Geotrellis数据导入集群采用的是命令行的方式,即通过命令行提交spark任务来ingest数据,待数据导入完毕再启动主程序进行数据的调用.这样造成的一个问题就是数据导入与数据处理不能无缝对接,并且只能由管理员导入数据导入数据流程也很麻烦,用户想要导入自己的数据几乎不可能.本文为大家介绍一种自动数据导入方式--通过浏览器前端界面实现交互式数据导入. 二.整体介绍        通过浏览器方式导入,摆脱了SHELL的

写在前面 在看同事写的代码时看到了SQL Server中可以自定义数据类型,而且定义的是DataTable类型的数据类型. 后我想起了以前我们导入数据时要么是循环insert写入,要么是SqlBulkCopy.  如果再去做这个导入时可以自定义DataTable数据类型,在存储过程里传入DataTable,直接在存储过程里使用insert from来实现. T-SQL查询自定义数据类型 SELECT * FROM sys.types where is_user_defined=1 SQL Ser

在把hdfs上数据迁移到hive中的表时,若出现数据位NULL,是因为没有指定列分隔符. 由于hive默认的分隔符是/u0001(Ctrl+A),为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: hive (default)> create external table et (time BIGINT, userid string, content string, urlrank int, urlnum int, url string) > partitioned by (file

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

url.py代码: url(r'^workimport/$', 'keywork.views.import_keywork', name='import_keywork') view.py代码: from keywork.models import DevData from django.http import JsonResponse #django ajax部分 def import_keywork(request): file_sjdr = request.POST['file_keywo

mysql导入数据到oracle中. 建立Oracle表: CREATE TABLE "GG_USER" ( "USERID" BYTE) NOT NULL, "ISPART" BYTE) DEFAULT NULL, "ACTUALPOSITIONID" ) DEFAULT NULL, "BEGINWORKTIME" ) DEFAULT NULL, "BIRTHDAY" ) DEFAUL

private string ExcelToStudent() { /*---*/ var preStr = DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmssfff") + "_";//文件前缀 var httpFile = Request.Files["fileUpload"]; bool flag = !(httpFile.ContentType != "application/vnd.ms-excel&q

 一:建立MySql测试表,如下图: 二:solr导入配置: 1.新建demo core文件夹,并修改managed-schema里面的配置文件建立索引字段: 2.把mysql-connector-java-5.1.30.jar拷贝到F:\solr_env\solr_home\demo\lib文件夹下 3.修改db-data-config.xml配置,文件路径:solr_home\demo\conf\db-data-config.xml 修改为: <dataConfig> <dataSo