MongoDB导入bson文件(元数据),mongorestore命令行方式导入 不推荐使用MongoDB Compass等图形化数据库管理软件,例如MongoDB Compass只能导入json和csv格式的文件 推荐使用命令行导入:cmd或terminal方式导入 step 1: 切换到自己电脑的MongoDB安装目录下的bin目录下 step 2: 查看bin目录下是否有需要使用的MongoDB的Tools,例如这时我们需要mongorestore step 3: 没有需要使用的Mongo

zipfile: 解压: import os, zipfile serverzip_path = 'D:\\server.zip' serverzip_target_path = 'd:\\2' f = zipfile.ZipFile(serverzip_path, 'r') for file in f.namelist(): f.extract(file, serverzip_target_path) f.close() #一定要关闭,不然zipfile一直处于读取压缩包状态 解压:def z

Zip压缩 #-*- coding:utf-8 -*- __author__ = "MuT6 Sch01aR" import zipfile #加载模块 # 压缩 z = zipfile.ZipFile('test.zip', 'w') #建立一个名为test的zip压缩文件 z.write('1.txt') #对同级目录下的1.txt文件进行压缩到test.zip z.write('2.txt') #对同级目录下的2.txt文件进行压缩到test.zip z.close() Zip解

stream流 都是events.EventEmitter的一个实例,都可以来创建自定义事件(也就是说,流是一个事件的实例) 在nodejs中 对http的请求与响应都是用流来实现的,请求就是一个输入的流,响应就是一个输出的流 使用stream流,可以提高性能,前面说的读写文件,是一次性把文件放在内存中,这样就不大合适了,而stream流,是将读取的文件放在Buffer(缓存)中.就是一边放,一边处理,steam流有两个好处,就是处理数据和提高性能. 下面来实现一个流: var fs = req

package com.xwolf.stat.util; import com.alibaba.druid.util.StringUtils; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.google.common.collect.Lists; import com.google.common.collect.Maps; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.commons.compr

Linux 与 Windows 文件乱码问题 这几天需要在linux下用CNN跑数据,但是把数据和数据列表list上传到linux下时却出现了不少乱码的问题.将这两天碰到的编码问题简单的总结一下. 1.解压乱码问题 如果直接把windows下压缩的压缩包通过ftp,这里我用的是xftp传输到linux服务器的目录下,我这里用的是zip包压缩,在Linux环境中用unzip直接解压,会发现乱码,这里就是我们通常会碰到的解压乱码问题.主要原因是我们在压缩的时候里面的文件以及文件夹的名字都是根据当前环

背景: 目前工作中遇到一大批的数据,如果不压缩直接上传到ftp上就会遇到ftp空间资源不足问题,没办法只能压缩后上传,上穿完成后在linux上下载.但是linux客户端的资源只有20G左右一个压缩包解压后就要占用16G左右的空间,因此想在linux上直接解压已经太折腾了(因为我们一共需要处理的这样的压缩包包含有30个左右). 解决方案: 先把linux上下载到的zip压缩包上传到hdfs,等待所有zip压缩包都上传完成后,开始使用程序直接在读取hdfs上的压缩包文件,直接解压到hdfs上,之后把

MongoDB解压报错gzip: stdin: not in gzip format的解决方法 在安装MongoDB时出现如下报错: [root@vm172--- mongodb]# tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-.tgz gzip: stdin: not in gzip format tar: Child returned status tar: Error is not recoverable: exiting now 出现这种错误的排查方法如下: 1.用重命

其实要解决的问题,很简单,获取远程文件,然后解压到本地读取. 在vscode中通过node.js来实现是比较方便的,相比之前的zip.js,我觉得我还是比较喜欢node.js实现方式. test.js如下内容: //文件下载 var fs = require("fs"); var path = require("path"); var request = require("request"); //创建文件夹目录 var dirPath = pa

以下代码都是本人在工作中遇到的问题,并完成的具体代码和注释,不多说,直接上代码: <?php      //组织链接      $dataurl = "http://118.194.236.54:888/kw/";      $date = date("Y-m-d",strtotime("-1 day"));      $fileName = $date . ".tar.gz";      $dataurl = $dat

windows下安装MongoDB解压版 我安装的是(mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.8.zip)版本 亲测可以使用. 连接: Windows下MongoDB的安装与配置(https://blog.csdn.net/heshushun/article/details/77776706)

Mongodb的安装.配置 1.去官网下载mongodb安装包,mongodb官网.点击右上角的 Download,下载对应的msi安装包 2.安装程序,选择 Custom,自定义安装路径,比如安装在:F:\java\mongodb 3.在mongodb文件下,新建data文件夹,及data文件夹内新建db文件夹 4.shift+鼠标右键,选择“在此次打开命令窗口”,输入mongod --dbpath F:\Java\mongodb\data\db 启动mongodb. Mysql解压版的安装.

通过无需解压读取ZIP压缩包的方法,寻思者如何可以不解压直接读Genesis TGZ文件内容, 通过查找资料,原来可以通过:SharpCompress.dll工具实现此需求,此工具如此NB 一.SharpCompress  读取TGZ小结: 1.读取TGZ内容,无法直接直接指定路径读取文件,只能通过MoveToNextEntry一个一个往下遍历查找文件 2.MoveToNextEntry 遍历文件,采用的是深度递归 3.区分文件名与文方件夹,无法通过Entry.IsDirectory 区分,识别

最近有一项需求,将电测试点数后台批量写入到工程系统流程指示中,而电测试文件存在压缩包中,压缩包存在公共网络盘 示例图: 一.采用原始方法(4步完成): 第1步:.网络盘ZIP拷到本地, 第2步:解压ZIP到文件夹 第3步:读取文件夹内容并处理 第4步:删除文件夹与ZIP 二.采用新的方法:(1步完成) 第1步:.读取ZIP内容并处理 小结:没有对比就没有伤害,简直完美秒杀以前的作法,应用用于当我们只需读取一个ZIP压缩包中指定文件时,可以采用此方法实现. 三.如何实现呢? 引用2个文件,需.ne

2       索引读取阶段 当希望通过一个DocId得到Doc的全部内容,那么就需要对fdx/fdt文件进行读操作了.具体的代码在CompressingStoredFieldsReader类里面.与CompressingStoredFieldsWriter一样,这些操作都是建立在fdx/fdt文件格式理解的基础上. 既然前面有一个比喻:如果fdt是一本书的正文,那么fdx则是书的目录.那么通过docID来得到doc全部内容的这个过程则是需要两个文件联合起来发挥作用. 具体的过程如下: 第一步:

作为压缩解压方面的扩展学习,两大王牌压缩格式 rar 和 zip 一直是计算机领域的压缩终结者.rar 格式的压缩包是 Windows 系统中有接近统治地位的存在,今天我们学习的 PHP 扩展就是针对于 rar 的压缩包操作,不过,PHP 的 rar 扩展仅能读取和解压 rar 格式的压缩包,并不能进行压缩操作. php-rar 扩展在 pecl 的安装包已经过时了,无法在 PHP7 中使用,我们需要使用它在 github 上的源码进行编译安装才能够在 PHP7 的环境下安装成功. https:

MongoDB下载地址 https://www.mongodb.com/try/download/community 1.下载zip版本解压后,放到自定义目录,如图示 2.新建data目录用于存放数据,新建配置文件mongodb.conf,如图示 3.修改配置文件mongodb.conf的内容如下: # 端口号,默认为27017 port=27017 # 数据库存放路径 dbpath=D:\MongoDB4.2.6\data # 日志存放路径 logpath=D:\MongoDB4.2.6\da

前言 通常在搜索打分完毕后,IndexSearcher会返回一个docID序列,但是仅仅有docID我们是无法看到存储在索引中的document,这时候就需要通过docID来得到完整Document信息,这个过程就需要对fdx/fdt文件进行读操作.为了更清楚地了解fdx/fdt文件的作用,本文把fdx/fdt文件的读和写整合到了一起,尽管这在Lucene中是两个分开的过程. 1. 索引生成阶段 索引生成阶段包含着一个复杂的过程,所以了解本文前最好对Lucene的索引架构有一定的了解,可以参考博

1.序言 MongoDB 是一个可扩展的高性能,开源,模式自由,面向文档的数据库. 它使用 C++编写.MongoDB 包含一下特点: l  面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据. l  动态查询:Mongo 支持丰富的查询方式,查询指令使用 JSON 形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组. l  完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组.Mongo 的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划. l  查询监视:Mongo包含一个监控工具用于分析数据库操作性

首先需要到mangodb的安装目录的bin下面找到mongorestore.exe WIN10系统MongoDB安装目录bin文件夹下没有mongorestore.exe 先下载工具  https://www.mongodb.com/try/download/database-tools?tck=docs_databasetools 下载完成后解压放到bin目录下. 然后打开cmd使用如下命令: mongorestore.exe --host 127.0.0.1 --port 27017 -d