不多说,直接上干货! HDFS升级和回滚机制 作为一个大型的分布式系统,Hadoop内部实现了一套升级机制,当在一个集群上升级Hadoop时,像其他的软件升级一样,可能会有新的bug或一些会影响现有应用的非兼容性变更出现.在任何有实际意义的HDFS系统中,丢失数据是不允许的,更不用说重新搭建启动HDFS了.当然,升级可能成功,也可能失败.如果失败了,那就用rollback进行回滚;如果过了一段时间,系统运行正常,那就可以通过finalize正式提交这次升级. 相关升级和回滚命令如下: bin/h

DataPipeline的增量数据支持回滚功能 第一步:数据任务有增量数据时,回滚按钮激活,允许用户使用该功能进行数据回滚. 第二步:点击回滚按钮,允许用户选择回滚时间或者回滚位置进行数据回滚.选择按时间回滚,用户可以选择一个具体回滚日期,系统将按照系统具体打点位置进行回滚:当用户知道具体要回滚的位置时,可以直接输入要回滚的文件位置进行回滚. 第三步:点击保存,系统将会按照用户设置的回滚点进行数据重新同步.

mybatis插值,数据提交事务回滚数据库值为空 通过sql日志查看sql为:INSERT INTO `quanxian`.`user` ( phone, email, password, times, name, age, address, sex, hobby, work ) VALUES (phone, email, password, times, name, age, address, sex, hobby, work ); 1.0 初步怀疑是入参类型不对,于是检查类型:<insert

What? 首先,说一下什么是EF Core中的Transaction Transaction允许以原子方式处理多个数据库操作,如果事务已提交,则所有操作都应用于数据库,如果事务回滚,则没有任何操作应用于数据库. 所谓原子方式 是指对数据库的每一个操作是对立开来的,但是多个操作能合成一个整体(个人理解). 当操作到某一步失败了,那么会触发事物的回滚,把前面成功的操作也进行撤销,为什么这一操作这么重要呢?我举个例子你就知道了 就那拿一行转账这件事情来说.正常的A给B转账X元有两步: 1. 从A的账

1. 首先下载测试数据,数据也可以创建 http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip 2. 数据类型与字段名称 movies.csv(电影元数据) movieId,title,genres ratings.csv(用户打分数据) userId,movieId,rating,timestamp 3. 先把数据存放到HDFS上 hdfs dfs -mkdir /hive_operate hdfs dfs -mkdi

<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>2.0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</group

1.通读http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html 2.在每台机器上将spark安装到/opt/spark 3.在第一台机器上启动spark master. [root@jfp3-1 latest]# ./sbin/start-master.sh 在logs目录查看日志: [root@jfp3-1 latest]# tail -100f logs/spark-root-org.apache.spark.d

1.当客户端输入一条指令:hdfs dfs -put text.txt /text时,这条命令会给到DistributeFileSystem. 2.通过DistributeFileSystem简称DFS会创建DFSClient. 3.DFSClient会与hdfs服务器建立RPC通讯,此时客户端就可以访问NameNode,并向其发送请求,并且NameNode接到请求命令 后会返回一个NameNode代理对象(NameNodeProxies). 4.客户端通过代理对象NameNodeProxies

/opt/sqoop-/bin/sqoop export --table mytablename --connect jdbc:oracle:thin:@**.**.**.**:***:dbasename --username myusername--password mypassword--export-dir /result/hive/***/000000_0 --columns column1,column2,column3--input-fields-terminated-by '\00

python想直接读取hadoop上的文件内容,一番操作,头发掉了几根,也没能解析出来parquet文件类型的文件. 本博文简单讲解一下TEXTFILE文件格式的解析: 需要安装模块hdfs from hdfs.client import Client client = Client("http://bigdata-poc.com:50070") #print(dir(client)) filepath="/user/hive/warehouse/sd.db/test_201

FSDataOutputStream,这个类重载了很多write方法,用于写入很多类型的数据:比如字节数组,long,int,char等等. 像FSDataInputStream一样,要获得FSDataOutputStream的实例,必须通过FileSystem该类来和HDFS建立连接,然后通过路径返回FSDataOutputStream实例. FileSystem返回FSDataOutputStream实例的方法有两组 1.create(Path p)函数,创建一个空文件,然后可以向该文件顺序

class HDFSWordCount { def main (args: Array[String]) { if (args.length > 0){ for (line <- Source.fromFile(args(0)).getLines().toList) //求最大长度 println(line.length +" " +line) } else Console.err.print("please enter fileName") } //对

本文地址:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/6293402.html (一)Namenode的目录结构 HDFS进行初次格式化之后将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下生成一系列文件: ${dfs.namenode.name.dir}/ current VERSION edits_0000000000000000001-0000000000000000007 edits_0000000000000000008-0000000

如题,因为操作人员的问题,需要对数据库数据进行回滚. 可以看到,设置了7天自动备份,且是物理冷备. 什么是物理冷备?科普一下: (1)热备:在数据库运行时,直接进行备份,对运行的数据库没有影响.(2)冷备:在数据库停止运行的时候进行备份,这种备份方式最为简单,只需要拷贝数据库物理文件即可.(3)温备:同样是在数据库运行的时候进行备份的,但对当前数据库的操作会产生影响. 热备份的缺点: 1.尽量不要出错,否则后果会很严重. 2.如果热备份不成功,所得结果不可用于时间点的数据恢复. 3.维护的工作比

sqoop导入mysql数据表到HDFS中sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --table person--target-dir "/root/sqoop" 指定上传到hdfs指定的目录--fields-terminated-by "\t" 指定生成文件的分隔符 HIVE创建外部表,管理数据. CREATE EXTERNAL TAB

  最近一直在做一个电商项目,需要把原有单系统架构的项目,改造成基于服务的架构,SOA.     有点挑战,做完了,会有很大进步. 单元测试,在很早之前的文章已经介绍过.     可以在这里看到相关的几篇文章:http://blog.csdn.net/FansUnion/article/category/1333595/2 在这次Web服务化改造中,理论上有4层需要测试.1. Mybatis的mapper层,mapper.java和,mapper.xml,2. 负责数据组装的Dao层,Dao.j

DBA或开发人员,有时会误删或者误更新数据,如果是线上环境并且影响较大,就需要能快速回滚.传统恢复方法是利用备份重搭实例,再应用去除错误sql后的binlog来恢复数据.此法费时费力,甚至需要停机维护,并不适合快速回滚.也有团队利用LVM快照来缩短恢复时间,但快照的缺点是会影响mysql的性能.现在有不少好用而且效率又高的开源闪回工具如binlog2sql.mysqlbinlog_flashback,这些工具在工作中给DBA减轻了不少痛苦,以下针对binlog2sql的使用进行实践演练. bin

疑问,确实像往常一样在service上添加了注解 @Transactional,为什么查询数据库时还是发现有数据不一致的情况,想想肯定是事务没起作用,出现异常的时候数据没有回滚.于是就对相关代码进行了一番测试,结果发现一下踩进了两个坑,确实是事务未回滚导致的数据不一致.下面总结一下经验教训: 注:转自http://www.jianshu.com/p/f5fc14bde8a0 Spring事务的管理操作方法 编程式的事务管理 实际应用中很少使用 通过使用TransactionTemplate 手动

本文转自http://www.cnblogs.com/dfcao/p/6147970.html#undefined 感谢作者 基本上每个跟数据库打交道的程序员(当然也可能是你同事)都会碰一个问题,MySQL误操作后如何快速回滚?比如,delete一张表,忘加限制条件,整张表没了.假如这还是线上环境核心业务数据,那这事就闹大了.误操作后,能快速回滚数据是非常重要的. binlog2sql快速回滚 首先,确认你的MySQL server开启了binlog,设置了以下参数: [mysqld] serv

今天新搭建了一个10g的测试数据库,运行都很正常,但是在打开autotrace功能后执行语句,报错 SQL> set autotrace on SQL> select username,sid,serial#,server,paddr,status from v$session where username=USER; USERNAME                              SID    SERIAL# SERVER    PADDR    STATUS ---------

<!--扫描service包(包含子包)下所有使用注解的类型--> <context:component-scan base-package="com.song.ssm.service"/> <!--配置事务管理器(mybatis采用的是JDBC的事务管理器)--> <bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.Da