Navicat工具同步两个数据库中的数据 第一步在我们的电脑里面打开navicat软件,打开要复制表的数据库,如下图所示:   第二步点击上方的“工具->数据传输”,如下图所示:   第三步进去之后,左边选择的是要复制的表的数据库,右边选择的将表复制到目标数据库,如下图所示:   第四步我们可以打开左边数据库对象中的“表”,选择要复制哪几张表,点击开始   第五步点击开始,会弹出一个框,点击是,等待一下,出现如下界面,复制成功,点击“关闭”   第六步我们可以看到表已经复制到另外一个数据库上了

第一步让我们来看看我们的大量数据的excel 文件 好的下面第二步看一下代码: package com.chinait.utils; /** * 写这个东西主要是最近做了一个联通的数据迁移工作,他们就是这样导出的数据,所以我们写了这个代码. * 还有一个就是网上n 多都是半成品,代码不能直接运行,我这个代码能够直接运行. * java poi 之sax 解析10万级大数量数据,其实百万,千万都是可以的, * 但是想到这么大的数据一般不会使用excel 进行导入数据的行为,所以我采用了这个方法只是

一.推荐.删了不可恢复 TRUNCATE TABLE table_name IMMEDIATE 二. DB2 LOAD FROM d:\DB2_BAK\null.del of del REPLACE INTO table_name null.del为空文件 table_name表名

PourOver 是一个用于对大数据集合进行快速过滤的 JavaScript 库.它可以在60fps下运行,允许您构建数据研究应用和档案,即不必等待一个数据库调用来呈现查询结果. PourOver 基于可以彼此任意地构成,而不必重新计算其结果的简单查询的理想.PourOver 会记得你的查询是如何构建的,在添加或修改的时候可以巧妙地更新它们. 您可能感兴趣的相关文章 真是好东西!13种非常动感的页面加载动画效果 你见过吗?9款超炫的复选框(Checkbox)效果 超赞!基于 Bootstrap

快速传输大数据(tar+lz4+pv)   如果用传统SCP远程拷贝,速度是比较慢的.现在采用lz4压缩传输.LZ4是一个非常快的无损压缩算法,压缩速度在单核300MB/S,可扩展支持多核CPU.它还具有一个非常快速的解码器,速度单核可达到和超越1GB/S.通常能够达到多核系统上的RAM速度限制. 你PV 全命为Pipe Viewer,利用它我们可以查看到命令执行的进度. 下面介绍下lz4和pv的安装,下载软件: 下载pv-1.1.4.tar.gz wget http://sourceforge

MYSQL快速同步数据到Redis 举例场景:存储游戏玩家的任务数据,游戏服务器启动时将mysql中玩家的数据同步到redis中. 从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中.当然,最直接的做法就是遍历MySQL数据,一条一条写入到Redis中.这样没什么错,但是速度会非常慢.如果能够想法使得MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合,可以节省很多消耗和缩短时间. Mysql数据库名称为:GAME_DB, 表结构举例: CREATE TABLE TABLE_

NoSQL在2010年风生水起,大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面,不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面.今年伊始,InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生,为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会. 非 常荣幸能受邀在InfoQ开辟这样一个关于NoSQL的专栏,InfoQ是我非常尊重的一家技术媒体,同时我也希望借助InfoQ,在国内推动NoSQL 的发展,希望跟我一样有兴趣的朋友加入进来.这次的NoSQL专栏系列将先整体介绍NoSQL,然后介绍如何把NoSQL运用到自

Postgresql快速写入/读取大量数据 http://www.cnblogs.com/podolski/p/7152144.html 环境及测试 使用.net驱动npgsql连接post数据库.配置:win10 x64, i5-4590, 16G DDR3, SSD 850EVO. postgresql 9.6.3,数据库与数据都安装在SSD上,默认配置,无扩展. CREATE TABLE public.mesh ( x integer NOT NULL, y integer NOT NUL

老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是总结大数据开发的知识点,一方面是希望能够帮助伙伴让自学从此不求人.由于老刘是自学大数据开发,博客中肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 背景 大数据领域数据源有业务库的数据,也有移动端埋点数据.服务器端产生的日志数据.我们在对数据进行采集时根据下游对数据的要求不同,我们可以使用不同的采集工具来进行.今天老刘给大家讲的是同步mysql增量数据的工具Canal,本篇文章的大纲如下: Canal 的概念 mysql 中主备复制实现原

在定义大字符串数据时,通常使用定界符来标识,这种方式能保留文本中的格式,如文本中的换行.定界符使用格式如下. <<<identifier 格式化文本 identifier 其中,符号“<<<"是关键字,必须使用,而“identifier”为用户自定义的标识符,用于定义文本的起始和结束边界,前后的标识符必须相同.标识符必须从行的第1列开始,标识符也必须遵循PHP标识符的命名规则,即由字母或下划线开始,后面跟任意数量的字母.数字或下面线,例如: <?php

Java快速读取大文件 最近公司服务器监控系统需要做一个东西来分析Java应用程序的日志. 第一步探索: 首先我想到的是使用RandomAccessFile,因为他可以很方便的去获取和设置文件指针,下面是我的代码. package cn.mucang.exception.analyzer; import cn.mucang.exception.analyzer.analyze.LogAnalyzer; import cn.mucang.exception.analyzer.config.Anal

JDBC读写MySQL的大字段数据   不管你是新手还是老手,大字段数据的操作常常令你感到很头痛.因为大字段有些特殊,不同数据库处理的方式不一样,大字段的操作常常是以流的方式 来处理的.而非一般的字段,一次即可读出数据.本人以前用到Spring+iBatis架构来操作大字段,结果以惨烈失败而告终,在网上寻求解决方案,也 没找到答案.最终以JDBC来实现了大字段操作部分.   本文以MySQL为例,通过最基本的JDBC技术来处理大字段的插入.读取操作.   环境: MySQL5.1 JDK1.5

PHP几个快速读取大文件例子 感谢 把我给崩了 的投递 时间:2014-10-16 来源:三联 在PHP中,对于文件的读取时,最快捷的方式莫过于使用一些诸如file.file_get_contents之类的函数,简简单单的几行代码就能很漂亮的完成我们所需要的功能.但当所操作的文件是一个比较大的文件时,这些函数可能就显的力不从心, 下面将从一个需求入手来说明对于读取大文件时,常用的操作方法. 需求 有一个800M的日志文件,大约有500多万行, 用PHP返回最后几行的内容. 实现方法 1. 直接采

随着前端技术的飞速发展,大数据时代的来临,我们在开发项目时越来越多的客户会要求我们做一个数据展示的大屏,可以直观的展示用户想要的数据,同时炫酷的界面也会深受客户的喜欢. 大屏展示其实就是一堆的图表能够让人一目了然地看到该系统下的一些基本数据信息的汇总,也会有一些实时数据刷新,信息预警之类的.笔者在之前也做过一些大屏类的数据展示,但是由于都是一些图表类的,觉得没什么可说的,加之数据也都牵扯到公司,所以没有沉淀下来什么. 最近有朋友要做一个大屏,问了自己一个问题,自己也刚好做了一个简单的大屏数据展示

其他章节请看: vue 快速入门 系列 侦测数据的变化 - [vue api 原理] 前面(侦测数据的变化 - [基本实现])我们已经介绍了新增属性无法被侦测到,以及通过 delete 删除数据也不会通知外界,因此 vue 提供了 vm.$set() 和 vm.$delete() 来解决这个问题. vm.$watch() 方法赋予我们监听实例上数据变化的能力. 下面依次对这三个方法的使用以及原理进行介绍. Tip: 以下代码出自 vue.esm.js,版本为 v2.5.20.无关代码有一些删减.

最近写C#串口通信程序,系统是B/S架构.SerialPort类有一个DataReceived事件,用来接收串口返回的数据,但这种方式在C/S架构下很好用,但B/S就不好处理了.所以写了一个同步模式接收返回数据的方法,不使用DataReceived事件.经过测试,可以正常使用. 一.MachineFactory类 为什么使用工厂类:售货机由不止一个厂家提供,接口协议都不一样. using System; using System.Collections.Generic; using System

最新发布的CKAN VMDepot镜像针对中国用户强化了中文支持,提升了与MS Office办公软件的互操作性,并集成了常用插件和最佳实践配置参数. 使得CKAN原本十分复杂繁琐的部署流程变得非常简单.本指南展示了如何使用VMDepot镜像快速部署CKAN开放数据门户: 前提条件 使用VMDepot镜像部署CKAN 1. 导入CKAN镜像到您的本地帐户 2. 使用本地CKAN镜像创建虚机 3. 安装后的配置(必须完成) 创建您的第一个数据集 定制您的CKAN 前提条件 您需要一个可用的微软中国A

如果解决ios怎样实现快速将显卡中数据读出压缩成视频在cocos2dx扩展开发中 手机平台性能是个关键问题. 压缩视频分成3个步骤: 读取显卡数据, 使用编码器压缩,保存文件. 使用libav 压缩的时候,软件编码器效率不够,在itouch5上面只能做到5-6 fps. 因此使用ios平台自带的AVFoundtion库来做,硬件加速编码,具体做法参考 http://stackoverflow.com/questions/9661259/record-the-drawing-as-a-m4v-vi

今天遇到一个大集合里面的数据删除问题, 因为是一个大集合,如果同时传递到数据库,那么就会造成数据库压力 所以分批次的进行批量操作 其实 也可以采用多线程来处理或者多批次加多线程来处理都是可以的 下面的案例 主要讲述是大集合拆分成小集合的代码 避免下次用到忘记了! 啥也不说,直接上代码,避免下次会用到,先记着 public static void main(String[] args) { List<String> list=new ArrayList<String>(); for

题意: 给一个矩阵a,第一行是 0. 233,2333,23333.....第一列读入.列数<10^9.行数<=10. 先转化操作: m是大数量.必定每次向前推一列.就是每次乘一个矩阵T.就推一列,画画草稿自热而然就想到了. 转化阵T(n+2*n+2)和初始矩阵A(n+2*1 ): T={ 1,0,0,0,0,0,0,0,0,0...10,1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 10 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 10 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 10 1 .

案例分析 处理kafka consumer的程序的时候,发现如下错误: ERROR [2016-07-22 07:16:02,466] com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer: Unexpected Error Occurred ! kafka.common.MessageSizeTooLargeException: Found a message larger than the maximum fetch size of this consumer