https://blog.csdn.net/eric520zenobia/article/details/77619469

© 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 最近同事碰到大批量数据导入问题,因此也关注了一下.大批量数据导入主要存在两点问题:内存溢出和导入速率慢. 内存溢出:将文件中的数据全部取出放在集合中,当数据过多时就出现Java内存溢出,此时可通过调大JVM的最大可用内存(Xmx)解决, 但终究不是王道.    MySQL支持一条SQL语句插入多条记录的操作,并且效率比单条插入快的不是一点点:但是MySQL一次可接受的数据包大小 也是有限制的,当一次插入过多时也可能造成数据包内存溢出,此时可通过调

前面一篇文章介绍大数据量导出实现: Java实现大批量数据导入导出(100W以上) -(二)导出 这篇文章在Excel列较少时,按以上实际验证能很快实现生成.但如果列较多时用StringTemplate写入时会出现内存溢出.那么我的解决方案如下: 将数据列表分成多份,如果从数据库查询就是分页查询出多页数据进行分批在磁盘插入. 1. 创建模板 举例Excel截图如下(有27列): 模板分三部分(head,body及foot),分别如下: operation_data_head.st <?xml v

使用POI或JXLS导出大数据量(百万级)Excel报表常常面临两个问题: 1. 服务器内存溢出: 2. 一次从数据库查询出这么大数据,查询缓慢. 当然也可以分页查询出数据,分别生成多个Excel打包下载,但这种生成还是很缓慢. 大数据量导入请参考:Java实现大批量数据导入导出(100W以上) -(一)导入 那么如何解决呢? 我们可以借助XML格式利用模板替换,分页查询出数据从磁盘写入XML,最终会以Excel多sheet形式生成.亲测2400万行数据,生成Excel文件4.5G,总耗时1.5

最近业务方有一个需求,需要一次导入超过100万数据到系统数据库.可能大家首先会想,这么大的数据,干嘛通过程序去实现导入,为什么不直接通过SQL导入到数据库. 大数据量报表导出请参考:Java实现大批量数据导入导出(100W以上) -(二)导出 一.为什么一定要在代码实现 说说为什么不能通过SQL直接导入到数据库,而是通过程序实现: 1. 首先,这个导入功能开始提供页面导入,只是开始业务方保证的一次只有<3W的数据导入: 2. 其次,业务方导入的内容需要做校验,比如门店号,商品号等是否系统存在,需

使用pandas把mysql的数据导入MongoDB. 首先说下我的需求,我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重, 同时在第二列加入一个url字段,字段的值和第三列的值一样,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/29 17:20 # @Author : cxa # @File : run.py # @Software: PyCharm import pandas as pd from sqlalchemy import

通过管道传输pipe将MySQL数据批量导入Redis      自Redis 2.6以上版本起,Redis支持快速大批量导入数据,即官网的Redis Mass Insertion,即Pipe传输, 通过将要导入的命令转换为Resp格式,然后通过MySQL的concat()来整理出最终导入的命令集合,以达到快速导入的目的.  1. 根据需求设计好Redis的hash结构,关键是Key的设计 Redis其实就是内存数据库,而其中最常用的就是hash结构,key-value,查询时需要使用到key,

1.Navicat for Mysql XML导出导入格式支持二进制数据:虽然同步数据人眼看不出区别,但是java尝试读取数据时,报datetime字段取出的值为“0000-00-00 00:00:00”,找不到理由: 2.mysqldump数据导出 1) export: mysqldump -h <ip> -P <port> -u <user> <database> <table> -p > <table>.sql 2) im

日常开发中,经常会涉及到对于数据库中数据的导入与导出操作,格式也有很多: TXT,CSV,XLS,SQL等格式,所以,在此总结一下,省的总是百度查询. 一 导出 1) 常用的方式就是使用现成的工具例如: Navicat 或者phpmyadmin 当然这是在Windows下经常使用到的工具,如果是Mac当然也有比较好用的软件进行数据导出 Navicat: 选择要导出的表/库 -> 导出向导->选择导出的格式 即可 phpmyadmin: 选择表/库  ->  导出 -> 选择导出的格

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/chlde/p/3768733.html 1.如何将solr部署,请参考之前的文章 2.按上述配置好后,在solr_home文件夹中,将包含collection1文件夹,这就是solr的一个实例.下面我们来看看collection1中的文件内容. collection1中包含conf和data两个子文件夹.data中包含tlog和index(如果没有也没关系,稍后再solr建立索引时,将会被创建).tlog是记录日志的文件夹,inde

http://afei2.sinaapp.com/?p=456 今天在线上使用mysqldump将数据表从一个库导入到另外一个库,结果速度特别慢,印象中有个多线程的数据导入导出工具Mydumper,于是简单的调查和测试一下. 下午导数据的过程中,这个表是没有更新的,因此不需要确保多个数据之间的一致性,就简单的写个shell脚本启动多个mysqldumper来导数据,这样有几个问题: 需要处理表数据大小不均匀的问题,有的会很快结束,有的会比较慢. 如果需要保证多个导出之间的一致性时,则无法保证.

1.安装本地的MySql.记住用户名和密码,这里以root,root为例. 2.打开Navicat,新建连接(连接),输入连接名,用户名,密码.确定,连接测试.这里连接名为luzhanshi.这样本地的数据库已经搭建好了. 3.新建数据库,只填一个“数据库名”,其它两项可以不用管.数据库名可以和要远端的一致.这里都是“yxp”. 4.右击要导入数据库,选择数据传输. 异常:如果你是刚刚安装的数据库,并且你在导入数据库的时候包括函数,那么可能在遇到函数到时候会报错: This function h

一. mysqldump工具基本用法,不适用于大数据备份   1. 备份所有数据库: mysqldump -u root -p --all-databases > all_database_sql 2. 备份mysql数据库:mysqldump -u root -p --databases mysql > mysql_database_sql 3. 备份指定的多个数据库:mysqldump -u root -p --databases db1 db2 db3 > bak.sql 4. 备

今天试图用heidisql 导入一个150M的数据文件(.sql), 结果报out of memory 错误.在网上搜了很多案例,都没能解决问题.我甚至怀疑是mysql 的default的内存设置的太小了.于是跑到my.ini文件里修改了innodb_buffer_pool_size  为96M * 6的大小. 到heidisql里面再去import,报错信息不会立刻出来了,但是隔了大概一分钟还是出现了 out of memory的错误. 后来一个朋友说,批量导入数据不要用mysql 客户端,都

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

从官网下载示例数据,参考压缩文件中的README.txt,整理所得 /******************* 示例数据导入 *******************/ /** 官网下载 http://dev.mysql.com/doc/index-other.html **/ /******** db1.menagerie ********/ /******* cmd登录mysql *******/ mysql -P3307 -uroot -p CREATE DATABASE menagerie;

本文讨论如何把MySQL的数据库导入到SQL Server中,所以首先你需要把两种数据库都安装了,再进行以下步骤. 一.为 MySQL安装ODBC驱动 1. 下载MySQL ODBC Connector,下载:http://dev.mysql.com/downloads/connector 2. 从控制面板-管理工具,打开你的 数据源(ODBC),选 系统DNS ,点添加. 3. 在 创建新数据源对话框中,选择MySQL ODBC 5.1 Driver ,点完成. 4. 完成后会出现MySQL 

在这个脚本中我使用的是Python的ORM框架SQLAlchemy来连接远程的MySQL数据库的,在写这个脚本的时候为了方便参数的输入,我就给之前和这个脚本添加了一个新的功能,就是在调用这个脚本的时候后面可以传入参数,这样只需要在执行脚本的时候就可以方便的输入所要使用的路径. 那么现在开始对导出的数据进行解析咯~由于之前已经将列名和数据都写入到了文本文件中, 现在只需要一行一行的读取出来,然后和类中的属性一一对应就可以了,那么现在开始读取资料吧~老样子,先用切片将之前写在文本文件中的第一行列名取

最近工作碰到一个问题,如何将大量数据(100MB+)导入到远程的mysql server上. 尝试1: Statement执行executeBatch的方法.每次导入1000条记录.时间为12s/1000条.比较慢. 对于1M次的插入这意味着需要4个多小时,期间还会因为网络状况,数据库负载等因素而把载入延迟提升到85s/1000条甚至更高. 效果较差. 尝试2: 使用PreparedStatement,该方法需要预先给定insert操作的“格式”. 实测用这种方式插入的效率为每秒钟数十行. 注意

最近使用mysql是发现插入的数据乱码,几经周折终于找到的解决方法,特作备忘. 开始有将mysql的字符集全部设置成utf8,如下: SHOW VARIABLES LIKE 'character_set_%'; -------------------------- character_set_client utf8character_set_connection utf8character_set_database utf8character_set_filesystem utf8charact

一.先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs 1.1.先在mysql中准备一张测试用的表 mysql> desc user_info; +-----------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-----------+-------------+------+-----+---------+-------+ ) | YES |