六.实战汇总31.powercenter 字符集 了解源或者目标数据库的字符集,并在Powercenter服务器上设置相关的环境变量或者完成相关的设置,不同的数据库有不同的设置方法: 多数字符集的问题,需要源读和目标写分开来考虑,而不是混为一谈. 31.1 oracle字符集 获取Oracle数据库字符集, 以sys用户登录,select value$ from props$ where name='NLS_CHARACTERSET'; 返回数据库本身的字符集 --ZHS16GBK 设置Orac

Mongodb同步数据到hive(二) 1.            概述 上一篇文章主要介绍了mongodb-based,通过直连mongodb的方式进行数据映射来进行数据查询,但是那种方式会对线上的数据库产生影响,所以今天介绍第二种方式—BSON-based,即使用mongoexport将所需要的表导出到本地文件,文件个是默认为bson.然后将导出的bson文件put到HDFS文件系统里面,最后在hive里面创建相应的表来使用hive sql进行查询. 2.            导出bson

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

Helpers.SqlHelper sqlHelper = new Helpers.SqlHelper("server=***;database=Cms;user id=sa;password=123"); string[] tableNames = { "A", "B", "C", "D", "E" }; var sb = new StringBuilder(); foreach (v

在Publisher database中更新一个big table,数据行数是3.4亿多.由于没有更新 clustered Index key,因此,只产生了3.4亿多个Update Commands 和 1个Transaction,数据量还是很大的.在 Log reader 将 Commands 插入到 distribution.dbo.MSrepl_commands 的过程中,几乎所有的Distribution Agent 都抛出 Performance Critical 的Warning,

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

[转]CentOS5.6下配置rsync内网同步数据到外网 本文转自:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-06/64070.htm 一.需求 卫士那边有一个需求,就是要把一台内网服务器的数据同步到外网的一台服务器上,之前我用的是rsync+intify-tool+ssh实现的实时同步更新,前几天我还在东莞出差,开发的人给我打电话说这两台服务器的数据不同步了,我上去检查一遍,原来是用来同步数据的这个系统账号被北京的同事修改,ssh免密码登陆失败了,所以数据同步不了

根据二)中的分析,如果一台zookeeper服务器成为集群中的leader,那么一定是当前所有服务器中保存数据最多的服务器,所以在这台服务器成为leader之后,首先要做的事情就是与集群中的其它服务器(现在是follower)同步数据,保证大家的数据一致,这个过程完毕了才开始正式处理来自客户端的连接请求. 首先来看Leader做的工作:二)中提到的同步数据时使用的逻辑时钟,它的初始值是0,每次选举过程都会递增的,在leader正式上任之后做的第一件事情,就是根据当前保存的数据id值,设置最新的逻

转自:http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统,P2P架构,没有主从的概念,数据一致性做到了最终一致.Apache Cassandra参考了它的实现方法. 一致性哈希 关于一致性哈希的具体内容,可以参考一致性哈希. 容错 由于一致性哈希的使用,Dynamo集群中的节点在逻辑上可以认为是一个圆环.假设有M个节点,我们从某个节点开始顺时针地依次为每个节点标号为1.2.

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

1.1hive-import参数 使用--hive-import就可以将数据导入到hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import // :: ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException run

rsync是一款优秀的数据同步软件,在跨服务器,跨机房,跨国备份服务器的首选工具,下面就来介绍下如何配置安装cwRsyncServer很大多数软件一样是B/C架构,cwRsyncServer是rsync的windows版本 一,下载官方下载地址:官方网站:http://rsync.samba.org/download.html下载地址:http://sourceforge.net/projects/sereds/files/cwRsync/4.1.0/ 服务器版为: <ignore_js_op>

linux和windows同步数据,rsync server  cwrsync client linux server一般系统都自带rsync,如果没有就挂载系统盘自己安装一下,安装挺简单的不用我再多说了vi /etc/rsyncd.confuid = daemon                            //这个用户是系统用户,当rsync客户端连接上服务器后,会映射成这个用户上传或者下载文件gid = daemon                            //组名

centos7.0安装rsync3.0.9-17.el7 yum install rsync ============================================================================================ Package Arch Version Repository Size =========================================================================

前言          欢迎大家我分享和推荐好用的代码段~~ 声明          欢迎转载,但请保留文章原始出处:          CSDN:http://www.csdn.net          雨季o莫忧离:http://blog.csdn.net/luckkof 正文 首次开机后,进入设置->更多->流量使用情况->option菜单 –>自动同步数据,如何更改默认状态?  请找到文件  SyncStorageEngine.java (alps\frameworks\b

之前设置了firefox的数据同步,可以在不同电脑上,同步自己的书签等信息,感觉很方便实用,最近在点工具立即同步时,不报错,书签也没有同步,没有任何响应: 后来查了许多网上资料,都不见效,无意间看到 https://support.mozilla.org/zh-CN/kb/how-do-i-manage-my-firefox-sync-account#w_gaaiaeoe-augc-iuug 中设置同步数据,于是试了下,果然好了: 1.工具-->选项 2.选同步-->管理帐户-->重设同

什么是rsync rsync 是一个快速增量文件传输工具,它可以用于在同一主机备份内部的备分,我们还可以把它作为不同主机网络备份工具之用.本文主要讲述的是如何自架rsync服 务器,以实现文件传输.备份和镜像.相对tar和wget来说,rsync 也有其自身的优点,比如速度快.安全.高效. rsync的安装 在CentOS服务器,我们可以执行以下命令安装 yum install rsync 对于debian.ubuntu服务器,则是以下命令 sudo apt-get install rsync

1 Kettle总体步骤 由于Kettle自身的特殊性以及在多个步骤中kettle自身处理数据库事务的特殊性,尝试了很多种方案,最终确定暂使用如下方案. 1.使用此方案可以解决kettle本身数据库事务的缺点 2.使用此方案可以解决支队多个表中同时往一张总表中同步数据时,取时间戳不准的问题. 3.配置时,每个支队的数据汇聚时,都单独配置一个转换作业任务. 4.Kettle支持字段映射,转换,以及作业定时运行等. 2 Kettle配置实现 A)清空临时表 B)读取交换时间 C)读取需要交换的数据

一.背景介绍 最近几天,接到公司的一个将当前大数据平台数据全部迁移到阿里云ODPS平台上的任务.而申请的这个ODPS平台是属于政务内网的,因考虑到安全问题当前的大数据平台与阿里云ODPS的网络是不通的,所以不能使用数据采集工作流模板. 然而,考虑到原大数据平台数据量并不是很大,可以通过将原大数据平台数据导出到CSV文件,然后再将CSV文件导入到ODPS平台.在这个过程中踩的坑有点多,所以想写篇文档作为记录. 二.大数据平台Hive数据导出到本地 编写export_data.sh脚本如下: #!/

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit

配置 安装插件由于这里是从mysql同步数据到elasticsearch,所以需要安装jdbc的入插件和elasticsearch的出插件:logstash-input-jdbc.logstash-output-elasticsearch安装效果图如下所示: 下载mysql连接库由于logstash是ruby开发的,所以这里要下载mysql的连接库jar包,从官网下载,我这里下载的是:mysql-connector-java-5.1.46.jar将下载好的mysql-connector-java