MongoDB是一个文档数据库,在存储小文件方面存在天然优势.随着业务求的变化,需要将线上MySQL数据库中的行记录,导入到MongoDB中文档记录. 一.场景:线上MySQL数据库某表迁移到MongoDB,字段无变化. 二.Python模块: 使用Python的torndb,pymongo和time模块. *注释:首先安装setup.py,pip,MySQLdb 执行如下命令即可: pip install torndb pip install pymongo 三.脚本内容如下: [root ~

这里是用的从一个库同步到另一个库,代码如下 private void IncrementalSyncUpdate(string fromConn, string toConn, Dictionary<string, string> sqlList) { var sw = new Stopwatch(); using (var conn = new SqlConnection(fromConn)) { if (conn.State != ConnectionState.Open) conn.Op

1.效果 2.代码 #import "ViewController.h" #import "Student+CoreDataProperties.h" #define CScreenWidth [[UIScreen mainScreen] bounds].size.width #define CScreenHeight [[UIScreen mainScreen] bounds].size.height #define Model_Name @"Stude

(一)直接复制data目录(需要停止源和目标的mongo服务)1.针对目标mongo服务已经存在,并正在运行的(mongo2-->mongo).执行步骤:(1).停止源/目标服务器的mongo服务.mongod --dbpath /usr/local/mongodb/data/db --logpath /usr/local/mongodb/logs/mongodb.log --shutdownmongod --dbpath /usr/local/mongodb/data/db2 --logpat

Queue:将数据从一个线程发往另外一个线程比较通用的方式是使用queue模块的Queue类 1, 首先创建一个Queue模块的对象,创建Queue对象可以传递maxsize也可以不传递 2. 使用对象的put和get函数用来添加和移除元素. import _thread import queue import time consumercount = 2 producercount = 4 nummessages = 4 safeprint = _thread.allocate_lock()

引言: 上一篇文章<Sqoop1.4.4 实现将 Oracle10g 中的增量数据导入 Hive0.13.1 ,并更新Hive中的主表>http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/106282.htm描述了增量更新Hive表的原理和Sqoop,Hive命令,本文基于上一篇文章的内容实现了shell脚本的编写,稍加修改就可用于实际工程.   shell脚本   #!/bin/bash   #Please set the synchronize interval,u

一.Flume安装目录 1.安装部署目录 [admin@test01 apache-flume-1.9.0-bin]$ pwd /opt/apache-flume-1.9.0-bin 2.将所需jar包复制到flume的lib目录下 flume-ng-sql-source-json-1.0.jar mysql-connector-java-5.1.38.jar 二.压缩与解压 压缩 tar zcvf flume.tar.tgz apache-flume-1.9.0-bin/ 三.Kafka 创建

swift中的使用案例样式 // Mark: -数据源更新 typealias AddDataBlock = () ->Void var updataBlock:AddDataBlock? func loadLiveData(){ let grpup = DispatchGroup() grpup.enter() //        //首页直播接口请求 HomeLiveProvider.request(.liveList) { result in if case let .success(re

1.示例1 功能:对mongoDB导出数据,根据sid的不同状态进行统计 技术点:shell bash  读写文件.字符串截取.函数.用多个文件提到的map.grep查找并赋值给变量 #!/bin/bash i=1 file=/Users/jifeng/Downloads/diu.txt read_recorde(){ findstr=$(grep "$1" tmp.sid.1) find_sid=${findstr:0:20} find_status=${findstr:23:2}

mysql通过触发器实现两个表的同步 目前,在本地测试成功. 假设本地的两个数据库a和b,a下有表table1(id, val) b下有表table2(id, val) 假设希望当table1中数据更新,table2中数据同步更新. 代码: DELIMITER $$ CREATE /*[DEFINER = { user | CURRENT_USER }]*/ TRIGGER `a`.`触发器名` BEFORE UPDATE ON `a`.`table1` FOR EACH ROW BEGIN I

下面是试验的主要步骤: 在上一篇文章中LZ已经介绍了,实验的环境和实验目的. 在本篇文章中主要介绍侧重于对Kettle ETL的相应使用方法, 在这里LZ需要说明一下,LZ成为了避免涉及索引和表连接等操作, 在数据库mysql中重新创建一个不带有索引和外键约束的 customers数据库表. 但数据集合不变. 所以在后文中国使用,mysql.customers来代替前篇文章中的test.customers. 下面的截图是使用Spoon工具来整体对这个流程的描述: (图) 首先需要使用Kettle

from: http://blog.csdn.net/langzi7758521/article/details/52611910 最近在做一个Redis箱格信息数据同步到数据库Mysql的功能. 自己想了想,也有大概方案. 1.队列同步,变跟数据2份,使用消息队列,一份给Redis消费,一份给Mysql消费. 2.后台定时任务,定时刷新Redis中箱格信息到数据库. 网上也到处找了下解决方案,发现这么个问题,居然是天下一大抄,还抄的一字不差,我也抄吧. 方案一: 读: 读redis->没有,读

文章转载自: https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51747266 引言: elasticsearch 的出现使得我们的存储.检索数据更快捷.方便.但很多情况下,我们的需求是:现在的数据存储在mysql.oracle等关系型传统数据库中,如何尽量不改变原有数据库表结构,将这些数据的insert,update,delete操作结果实时同步到elasticsearch(简称ES)呢? 本文基于以上需求点展开实战讨论. 1.对delete操

大型网站为了软解大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够.到了数据业务层.数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器扛,如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,数据丢失的话,后果更是 不堪设想.这时候,我们会考虑如何减少数据库的联接,一方面采用优秀的代码框架,进行代码的优化,采用优秀的数据缓存技术如:memcached,如果资金丰厚的话,必然会想到假设服务器群,来分担主数据库的压力.Ok切入今天微博主题,利用MySQL主从配置,实现读写分离,减轻数据库压力.这种

这次给大家带来Vue.js的列表数据的同步更新方法,Vue.js列表数据同步更新方法的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下. 数组的 push(),pop(),shift(),unshift(),splice(),sort(),reverse()等都会触发列表的更新;filter(),concat(),slice()等不会触发列表的更新! 下面两种情形也不会触发列表数据更新 1.为数组的某一项赋值 vm.items[indexOfItem] = newValue,2.改变数组的长度 v

一.需求 由于公司各个部门对业务数据的需求,比如进行数据分析.报表展示等等,且公司没有相应的系统.数据仓库满足这些需求,最原始的办法就是把数据提取出来生成excel表发给各个部门,这个功能已经由脚本转成了平台,交给了DBA使用,而有些数据分析部门,则需要运维把生产库的数据同步到他们自己的库,并且需要对数据进行脱敏,比如客户的身份证号.手机号等等,且数据来源分散在不同的机器,不同的数据库实例里,这样就无法使用MySQL的多源复制,只能用写脚本通过SQL语句实现,随着业务的发展,导致堆积到运维部门的

一.redis简介Redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步.在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Java,C/C++(hiredis),C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby等客户端,使用很方便. 二.架构图<ignore_js_

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484358&idx=1&sn=3a783479bb6a1852589f4c4cf3c5d310&chksm=eaa82beedddfa2f822db1492e5f82f7f43d877f2abed6340adbbbe471a7b824b089179147145&scene=21#wechat_redirect 题记 来自Elastics

对于变化频率非常快的数据来说,如果还选择传统的静态缓存方式(Memocached.File System等)展示数据,可能在缓存的存取上会有很大的开销,并不能很好的满足需要,而Redis这样基于内存的NoSQL数据库,就非常适合担任实时数据的容器. 但是往往我们又有数据可靠性的需求,采用MySQL作为数据存储,不会因为内存问题而引起数据丢失,同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能. 所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎,Redis则作为Cache.而这种需求目前还没有看

1.介绍 对mysql.oracle等数据库数据进行同步到ES有三种做法:一个是通过elasticsearch提供的API进行增删改查,一个就是通过中间件进行数据全量.增量的数据同步,另一个是通过收集日志进行同步.      明显通过API增上改查比较麻烦,这里介绍的是利用中间件进行数据同步.   2.常用的同步中间件的介绍和对比   (1)elasticsearch-jdbc独立的第三方工具 https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc (2)el

今天试验了如何在Kettle的图形界面(Spoon)下面来整合来mysql 数据库中位于不同数据库中的数据表中的数据. 试验用的数据表是customers: 第三方的数据集下载地址是:http://www.mysqltutorial.org/download/2 Customers: stores customer’s data. 折叠处有对数据表customer结构的sql表示: DROP TABLE IF EXISTS `customers`; CREATE TABLE `customers