即系IFC数据并存储到关系型数据库中,目前解析的IFC文件是两亿多行,构件数量120万

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而

一般Hive依赖关系型数据库Mysql,故先安装Mysql $: yum install mysql-server mysql-client [yum安装] $: /etc/init.d/mysqld start [启动mysql服务] $: mysql [登录mysql客户端] mysql> create database hive; 安装配置Hive $: tar zvxf apache-hive-2.1.1-bin.tar 1. 配置环境变量 export HIVE_HOME=/usr/l

问题一: 在上传过程中遇到这种问题: ERROR tool.ExportTool: Encountered IOException running export job: java.io.IOException: No columns to generate for ClassWriter  解决方式: 在网上搜索的时候很多博客说时驱动版本的过低导致的,其实在尝试这个方法的时候我们可以先进行这样:加一行命令,--driver com.mysql.jdbc.Driver \   然后问题解决!!!

  摘要:数据库作为最关键的基础设施,随着互联网时代的信息高速增长,关系型数据库因其高门槛.高成本以及扩展性差等原因导致的局限性逐渐浮出水面,如今更是面临诸多问题和挑战,Tapdata 专注新一代实时数据处理技术,为企业提供与现代软件架构相结合的数据服务解决方案( Tapdata 实时数据服务平台).   数据库作为最关键的基础设施,渗透技术领域的方方面面.随着互联网时代的信息高速增长,关系型数据库因其高门槛.高成本以及扩展性差等原因导致的局限性逐渐浮出水面,如今更是面临诸多问题和挑战,在这一大

关系型数据库 所谓关系型数据库,,就是指采用了关系模型来组织数据的数据库. 什么是关系模型,简单说,关系模型就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织. 关系模型中常用的概念: 1.关系 可以理解为一张二维表,每个关系都有一个关系名,在数据库中被称为表名 2.元组 可以理解为二维表中的一行,在数据库中被称为记录 3.属性 可以理解为二维表中的一列,在数据库中被称为字段 4.域 属性的取值范围,在数据库中为某一列的取值限制 5.关键字 一族可以唯一标识元组的

XPage 对于 Domino 开发人员的一大好处就是能够很方便和高效的访问关系型数据库.本文通过实例代码展现了在 XPage 中访问关系型数据库的具体步骤 , 同时讲解了一些在 XPage 中高效访问关系型数据库的技术,例如通过使用连接池提供访问的效率.最后文章会对关系型数据库的访问的最佳实践做一些讨论.XPages 访问关系型数据库技术与最佳实践我们在进行 XPages 应用开发的时候,有时一些事务性数据存在关系型数据库中,或者要集成其他系统中的数据,需要访问关系型数据库中的数据.XPage

关系型数据库 结构: * 数据库以表的形式存在 * 支持FAT.NTFS.EXT.文件系统 * 使用Commit log存储日志 * 参考系统是坐标系统 * 使用主键(PK) * 支持分区 * 使用行.列.单元格 功能: * 支持向上扩展 * 使用SQL查询 * 面向行,即每一行都是一个连续单元 * 数据总量依赖于服务器配置 * 具有ACID支持 * 适合结构化数据 * 传统关系型数据库一般都是中心化的 * 支持事务 * 支持Join HBase 结构: * 数据库以region的形式存在 * 

1 MySQL学习路线 基础阶段:MySQL数据库的基本操作(增删改查),以及一些高级操作(视图.触发器.函数.存储过程等). 优化阶段:如何提高数据库的效率,如索引,分表等. 部署阶段:如何搭建真实的环境系统,如服务器集群,负载均衡等. 2 数据库的基础 2.1 什么是数据库? 数据库:database,存储数据的仓库. 数据库(专业定义):高效的存储和处理数据的介质(介质主要是两种:磁盘和内存). 2.2 数据库的分类? 基于存储介质的不同 关系型数据库(SQL) 非关系型数据库(NoSQL

现在Bigtable型(列族)数据库应用越来越广,功能也非常强大. 可是非常多人还是把它当做关系型数据库在使用,用原来关系型数据库的思维建表.存储.查询. 本文以hbase举例讲述数据模式的变化. 传统关系型数据库(mysql,oracle)数据存储方式主要例如以下: 图一 上图是个非常典型的数据储存方式.我把每条记录分成3部分:主键.记录属性.索引字段.我们会对索引字段建立索引,达到二级索引的效果. 可是随着业务的发展.查询条件越来越复杂,须要很多其它的索引字段,且非常多值都不存在,例如以下图

sqoop2-1.99.4和sqoop2-1.99.3版本操作略有不同:新版本中使用link代替了老版本的connection,其他使用类似. sqoop2-1.99.4环境搭建参见:Sqoop2环境搭建 sqoop2-1.99.3版本实现参见:Sqoop2入门之导入关系型数据库数据到HDFS上 启动sqoop2-1.99.4版本客户端: $SQOOP2_HOME/bin/sqoop.sh client set server --host hadoop000 --port --webapp sq

在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据量的问题,但优化毕竟不是一个长期方案,所以人们提出了一种新的数据库解决方案来迎接大数据时代的到来——NoSQL(非关系型数据库). 为什

这个demo是有一个Excel中的数据,我需要读取其中的数据然后导入到关系型数据库中,但是为了向数据库中插入更多的数据,循环N次Excel中的结果. 关于JDBC的批处理还可以参考我总结的如下博文: http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/5757693.html 此外用到了读取Excel文件的jxl.jar包 下载地址:http://files.cnblogs.com/files/DreamDrive/jxl.rar 附代码: import java.io.Fi

原文地址:http://www.cnblogs.com/mokafamily/p/4076954.html 爆炸式发展的NoSQL技术 在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据

由于业务数据量日益增长,计算量非常庞大,传统的数仓已经无法满足计算需求了,所以现在基本上都是将数据放到hadoop平台去实现逻辑计算,那么就涉及到如何将oracle数仓的数据迁移到hadoop平台的问题. 这里就不得不提到一个很实用的工具--sqoop,它是一款开源的工具,主要用于实现关系型数据库与hadoop中hdfs之间的数据传递,其中用的最多的就是import,export了. sqoop的安装配置也是非常简单的,这里就不说明了,本文主要针对如何使用sqoop实现oracle到hive(h

一.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库.    关系模型1970年提出的,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型.    简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织.关系模型中常用的概念:    关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名    元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常被称为记录    属性:可以理解为二维表中的一列,在数据库中经

Spring Boot干货系列:(八)数据存储篇-SQL关系型数据库之JdbcTemplate的使用 原创 2017-04-13 嘟嘟MD 嘟爷java超神学堂 前言 前面几章介绍了一些基础,但都是静态的,还不足以构建一个动态的应用.本篇开始就要介绍数据交互了,为了演示效果更加好,博主花了大把时间整合了一个后端模板框架,基于Bootstrap3的ACE模板,并实现了一个基本的增删改查分页功能.让我们一起动手,学技术的同时,顺便把我们的项目完善起来,这样跟着博主学到最后,你就有了一个属于自己的Sp

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一.非关系型数据库NoSQL全程是Not Only SQL,非关系型数据库.NoSQL是基于键值对的,不需要经过SQL层的解析,数据之间没有耦合性,性能非常高.具体介绍请看(也包括Redis) http://www.cnblogs.com/Infi-chu/p/8277576.html 二.MongoDBMongoDB 是由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,内容存储形式类

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 关系型数据库关系型数据库是基于关系模型的数据库,而关系模型是通过二维表来保存的,所以关系型数据库的存储方式就是行列组成的表.每一列是一个字段,每一行是一条记录.表可以看成是摸个实体的集合,而实体之间存在关系,比如主键和外键常见的关系型数据库有:Oracle.MySQL.SQLite.SQL Server.DB2等 MySQL在Python2中,MySQL的链接库是MySQLdb, 而在Python3中,官方不支

一.说明: 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS(包括 Hive, HBase) 中,如果导入的是 Hive,那么当 Hive 中没有对应表时,则自动创建. 二.操作 1.创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im: sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hive-t