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

Sql2008 r2使用公布和订阅方式同步数据 因为非常多图片 本篇没有图片 详情能够进入下载页  http://download.csdn.net/download/yefighter/7603741 1:公布服务器:公布方 sql2008 r2 iis7.5 windows server 2008 请登入服务器进行操作 不要用sqlserver远程连接 必须开启sqlserver agent服务以及开机自己主动启动 右键属性 打开sqlserver 点击新建本地公布 第一次公布的时候 会提示

Oracle Golden Gate (ogg)安装使用说明 Golden Gate(简称OGG)提供异构环境下交易数据的实时捕捉.变换.投递等功能. OGG支持的异构环境有: OGG的特性: ①对生产系统影响小:实时读取交易日志,以低资源占用实现大交易量数据实时复制 ②以交易为单位复制,保证交易一致性:只同步已提交的数据 ③高性能 ④智能的交易重组和操作合并 ⑤使用数据库本地接口访问 ⑥并行处理体系 ⑦灵活的拓扑结构:支持一对一.一对多.多对一.多对多和双向复制等 ⑧支持数据过滤和转换 ⑨可以

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,

[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.

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>

1.按Ctrl+F,弹出“替换”的窗口: 2.选择“替换”菜单: 3.“查找目标”内容输入为:\r\n: 4.“替换为”内容为空: 5.“查找模式”选择为正则表达式: 6.设置好之后,点击“全部替换”,即可将多行数据合并成一行.  

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 =========================================================================

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

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

前面我们用pandas做了一些基本的操作,接下来进一步了解数据的操作, 数据清洗一直是数据分析中极为重要的一个环节. 数据合并 在pandas中可以通过merge对数据进行合并操作. import numpy as np import pandas as pd data1 = pd.DataFrame({'level':['a','b','c','d'], 'numeber':[1,3,5,7]}) data2=pd.DataFrame({'level':['a','b','c','e'], '

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

nodejs 中使用框架 express web框架 multer 文件接受 直接贴代码了,我就不解释了 "use strict"; exports.__esModule = true; var express = require("express"); var bodyParser = require("body-parser"); var multer = require('multer'); var morgan = require(&qu

首先介绍下框架基本流程   (web > webservice  [前端架构] ) > (nodejs [ 数据中转站 ]) >(api [后台接口]) --web (html  angular 框架) --webservice(angular 中 编写的service文件 ,在此处原本可以使用 [ng2-file-upload]插件 文件+参数 合并提交,但是在我的项目中  请求需要统一提交,所以在此处 使用第三方插件不太适用 所以自己编写了XMLHttpRequest 进行 form

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率.于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求. data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式. 网络上充斥的是data.table很好,很棒,性能棒之类的,但是从我实际使用来看,就得泼个水,网上博客都是拿一