========================================================================================== 一.背景简介 ========================================================================================== 1.问题描述 由于机房搬迁,需要对后台DB服务器进行迁移,同时为了保证在数据迁移过程中,对线上业务不造成影响,并能够做到秒

一.背景 MySQL作为最流行的关系型数据库产品之一,当数据规模增大遭遇性能瓶颈时,最容易想到的解决方案就是分库分表.无论是进行水平拆分还是垂直拆分,第一步必然需要数据迁移与同步.由此可以衍生出一系列数据迁移过程中的需求: 原本一张表迁移到单库多表(或多库多表),这是最基本的需求: 原本单库多表(或多库多表)迁移到新的多库多表(因表设计不合理.数据规模增大等原因导致需要再次分库分表) 新表与旧表的表结构可能不一致,如:类型表更(自增主键id由int改为bigint).字段数量不一致(删减.增加)

有问题........数据迁移工具sqoop sqoop安装 [root@sqoop data]# wget  wget http://apache.fayea.com/sqoop/1.4.6/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz [root@sqoop data]# tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 拷贝hadoop 目录到 sqoop服务器/data目录上 [root@sq

文章作者:foochane  原文链接:https://foochane.cn/article/2019063001.html Sqoop数据迁移工具的使用 sqoop简单介绍 sqoop数据到HDFS/HIVE sqoop数据到MySQL 1 sqoop简单介绍 sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具.用于数据的导入和导出. 导入数据:MySQL,Oracle导入数据到Hadoop的HDFS.HIVE.HBASE等数据存储系统: 导出数据

Sqoop 数据迁移工具 sqoop : SQL to hadOOP 两个功能: 1. RDB 向HDFS导入 2. HDFS向RDB导入 注:拷贝mysql-connector.jar 和 json.jar 到sqoop/lib目录下 HDFS导入使用 命令很长,一般写成shell脚本.(运行需要启动 HDFS .Yarn[mapreduce作业必须].SQL) COLUMN .WHERE限定 sqoop import \ #import指从sql导入到hdfs --connect jdbc:

为什么要做迁移? 由于系统版本.数据库的升级,导致测试流程阻塞,为了保证数据及系统版本的一致性,我又迫切需要想用这套环境做性能测试,所以和领导.开发请示,得到批准后,便有了这次学习的机会,所以特此来记录下整个过程. 使用方案: 借助工具与编码相结合形式,备份MySQL数据库,并把备份数据库还原到本地MySQL数据库,使用第三方工具完成数据迁移,代码实现SQL条数统计按照库名和表名回写结果,使用ultracompare实现比对. 使用工具: 第一种迁移工具 Microsoft SQL Server

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

概要 这篇博客是在上一篇博客Phantomjs+Nodejs+Mysql数据抓取(1.抓取数据) http://blog.csdn.net/jokerkon/article/details/50868880 后进行的第二部分,请各位读者在看这篇博客之前先浏览上一篇,因为这里面有部分代码会沿用到上一部分的抓取结果. 好,现在开始正式的抓取图片的讲解 首先,我们先来看看代码: var page =require('webpage').create(); var address='http://pro

近来项目的业务量开始大了,感觉如果数据不周期性地备份一下,很可能会出现问题,虽然我每天都有阿里云的自动快照,上网找了一下方法,找到两种相对简单而又适合中小项目或者中小公司的数据备份策略,以下都是数据库数据的完全备份. 一.cp命令备份mysql数据 此方法简单粗暴,直接复制mysql下的数据,也印证了linux下的万物皆是文件的原则,管你是啥,直接复制过来,出问题直接cp过去就好了,数据库的数据是存储在mysql目录下的data,里面有对应的数据库名字的文件夹,比如说我有个test数据库,那么在

环境搭建 1.到apache下载solr,地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/lucene/solr/ 2.解压到某个目录 3.cd into D:\Solr\solr-4.10.3\example 4.Execute the server by “java -jar startup.jar”Solr会自动运行在自带的Jetty上 5.访问http://localhost:8983/solr/#/ PS:solr-5.0 以上默认对schema的管理是使用m

一.MySQL复制概述 ⑴.MySQL数据的复制的基本介绍 目前MySQL数据库已经占去数据库市场上很大的份额,其一是由于MySQL数据的开源性和高性能,当然还有重要的一条就是免费~不过不知道还能免费多久,不容乐观的未来,但是我们还是要能熟练掌握MySQL数据的架构和安全备份等功能,毕竟现在它还算是开源界的老大吧! MySQL数据库支持同步复制.单向.异步复制,在复制的过程中一个服务器充当主服务,而一个或多个服务器充当从服务器.主服务器将更新写入二进制日志文件,并维护文件的一个索引以跟踪日志循环

在实现的路上遇到了各种坑,再次验证官方文档只能产考不能全信! ElasticSearch安装就不说了上一篇有说! 安装logstash 官方:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/installing-logstash.html 1.下载公共密钥 rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch 2.添加yum源 vim /etc/yum.repos.d/lo

MySQL 数据备份与还原 原贴:http://www.cnblogs.com/kissdodog/p/4174421.html   一.数据备份 1.使用mysqldump命令备份 mysqldump命令将数据库中的数据备份成一个文本文件.表的结构和表中的数据将存储在生成的文本文件中. mysqldump命令的工作原理很简单.它先查出需要备份的表的结构,再在文本文件中生成一个CREATE语句.然后,将表中的所有记录转换成一条INSERT语句.然后通过这些语句,就能够创建表并插入数据. 1.备份

     一般的网站应用中,总会有部分二次数据(处理过的原始数据)展现给前台,比如,拿购物网站来说,购买进口奶粉最多的用户群体:哪类产品消费增长趋势最旺盛:用户的消费历史归类等都是二次数据.由于这部分数据通常是分析后的数据,而且实时性不强,因此这个过程通常是通过离线计算得到.为了展现给前台,需要将这部分数据回流到关系型数据库[离线计算集群一般都是KV存储,不支持SQL],供前端用户查询.       对于MYSQL而言,数据回流实质就是通过mysqlimport或load data infile

用Myisamchk让MySQL数据表更健康 2011-03-15 09:15 水太深 ITPUB 字号:T | T 为了让MySQL数据库中的数据表“更健康”,就需要对其进行定期体检.在这里笔者推荐使用Myisamchk工具来对数据表进行不定期的检查.同时笔者给出了一些相关的注意事项以及使用技巧. AD:51CTO 网+首届APP创新评选大赛火热启动——超百万资源等你拿! 在MySQL数据库中,数据表数以百计,数据库管理员不可能有这么多的时间和精力去依次检查表的有效性,所以他们急需要一种工具,

浅析MySQL数据碎片的产生 2011-03-30 09:28 核子可乐译 51CTO 字号:T | T MySQL列表,包括MyISAM和InnoDB这两种最常见的类型,而根据经验来说,其碎片的产生及消除都是随机的.碎片会在你的表格中留下明显的空白,而这会给列表扫描工作带来相当大的困扰.对你的列表进行优化,这样会使列表的全面及分区扫描工作进行得更有效率. AD:51CTO 网+首届APP创新评选大赛火热启动——超百万资源等你拿! [51CTO独家译文]本文浅析MySQL数据碎片的产生:定义,时

转自:http://www.cnblogs.com/Warmsunshine/p/4651283.html 我是生成的文件里面的master.sql里面的sql,一个一个拷出来的. 迁移mysql数据到oracle上   一.   服务器本地安装Oracle11G或10G 二.   在运行中输入sqlplus /nolog,oracle中创建表空间. 三.   安装完成后在运行中输入 sql developer打开sql developer (就是本机自带的) 四.   选择jdk版路径(jdk

Redis协议 *<args><cr><lf> 参数个数 $<len><cr><lf> 第一个参数长度 <arg0><cr><lf> 第一个参数 $<len><cr><lf> 第一个参数长度 <arg1><cr><lf> 第二个参数 ... ... 编写SQL语句,把mysql数据组合成Redis协议数据流 SELECT CON

因发现站内很多引用站外文章的链接失效,产生大量的死链接,对于搜索引擎来说是极不友好的,很不利于网站优化,所以站内添加了站外链接过滤功能,对于新加的文章,在添加入库时就自动增加rel="nofollow"标签,见文章<增加对站点内容外部链接的过滤>.因考虑如果是在前台调用数据时过滤的话,对网页打开速度,服务器能耗都增加许多,所以就采用的是入库时添加. 那么,原来已有的数据怎么办?现在需要对原来的数据也进行此操作,如果是在后台一条条编辑来实现,即使只需要点一下,工程量也是很大的

使用spark的 DataFrame 来操作mysql数据. DataFrame是比RDD更高一个级别的抽象,可以应用SQL语句进行操作,详细参考: https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 这里暂时使用spark-shell进行操作, 1.首先,必须要先下载一个mysql的jdbc的驱动 可以从这里下载 2.然后呢,就好办了. #具体的启动spark-shell的方法(带上mysql的driver)$~/sp

我在使用C#(VS2008)读取MySql数据库(5.1版本)时,返回的DataTable数据中arrivalDate字段数据显示为System.Array[]形式(程序中没有对返回的数据进行任何加工),数据读取时,是使用ADO.Net调用MySql.Data.dll类库(类库版本是5.2.3.0,该类库应该是mysql官方提供的)然后检查Sql语句是否有问题,如下图中的sql 该sql语句在Mysql数据中执行没有问题,本身项目内部没有对数据进行任何加工,那么错误就是可以定位在MySql.Da