工欲善其事必先利其器,日常工作中,好的工具能够高效的协助我们工作:今天介绍一款用来解析redis rdb文件的工具,非常好用.会之,受用无穷! 一.rdbtools工具介绍 源码地址:https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/ redis-rdb-tools 是一个 python 的解析 rdb 文件的工具,在分析内存的时候,我们主要用它生成内存快照. 主要有以下三个功能: 生成内存快照 转储成 json 格式 使用标准的 diff

如题,mysql字符集utf8,c#写入中文后,全部显示成?,一个汉字对应一个?解决方法:在数据库连接字符串中增加字符集的说明,Charset=utf8,如 MySQLConnection con = new MySQLConnection("server=127.0.0.1;uid=root;pwd=;database=test;Charset=utf8"); 搞定,哈哈哈

英文原文:10 MySQL settings to tune after installation 译文原文:安装完 MySQL 后必须调整的 10 项配置 当我们被人雇来监测MySQL性能时,人们希望我们能够检视一下MySQL配置然后给出一些提高建议.许多人在事后都非常惊讶,因为我们建议他们 仅仅改动几个设置,即使是这里有好几百个配置项.这篇文章的目的在于给你一份非常重要的配置项清单. 我们曾在几年前在博客里给出了这样的建议,但是MySQL的世界变化实在太快了! 写在开始前… 即使是经验老道的

mysql字符集utf8,c#写入中文后,全部显示成?,一个汉字对应一个? 解决方法:在数据库连接字符串中增加字符集的说明,Charset=utf8,如 MySQLConnection con = new MySQLConnection("server=127.0.0.1;uid=root;pwd=;database=test;Charset=utf8"); 搞定

注意:这篇博文的更新版本在这儿,MySQL 5.7 适用! 原文:Ten MySQL performance tuning settings after installation 在本文中,我们将探讨在安装好 MySQL 之后,可以进行调整的影响性能的前 10 个配置选项. 当我们作为一名 MySQL 性能审计人员被录用时,他们(公司)会希望我们重新检查 MySQL 的配置文件,并且给出一些改进的建议.很多人感到很惊讶,因为在大多数情况下,我们对已安装的实例仅仅对少数的 MySQL 性能配置项建

安装mysql后运行.net程序出错: 出错位置:C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\Config\machine.config  出错信息:未能加载文件或程序集“MySql.ConnectorInstaller, Version=6.10.5.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=c5687fc88969c44d”或它的某一个依赖项.系统找不到指定的文件. 图示: 原因: 当你安装MySQL .NET Co

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 本文介绍消费Kafka的消息实时写入Mysql. maven新增依

业务场景: 现在项目中需要通过对spark对原始数据进行计算,然后将计算结果写入到mysql中,但是在写入的时候有个限制: 1.mysql中的目标表事先已经存在,并且当中存在主键,自增长的键id 2.在进行将dataFrame写入表的时候,id字段不允许手动写入,因为其实自增长的 要求: 1.写入数据库的时候,需要指定字段写入,也就是说,只指定部分字段写入 2.在写入数据库的时候,对于操作主键相同的记录要实现更新操作,非插入操作 分析: spark本身提供了对dataframe的写入数据库的操作

Spark将DataFrame进行一些列处理后,需要将之写入mysql,下面是实现过程 1.mysql的信息 mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. //配置文件示例: [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.properties #mysql数据库配置 mysql.driver=com.mysql.jdbc.Driver mysql.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database1?useSSL=

写入MySQL报错超出 max_allowed_packet 的问题. MySQL会根据配置文件会限制server接受的数据包的大小.如果写入大数据时,因为默认的配置太小,插入和更新操作会因为 max_allowed_packet 参数限制,而导致失败. 查看当前配置: mysql> show variables like 'max_allowed_packet';+--------------------+---------+| Variable_name      | Value   |+-

前言: 这是一篇来自整理EVERNOTE的笔记所产生的小博客,实现功能主要为用广度优先算法爬取小故事网,爬满100个链接并写入mysql,虽然CS作为双学位已经修习了三年多了,但不仅理论知识一般,动手能力也很差,在学习的空余时间前前后后DEBUG了很多次,下面给出源代码及所遇到的BUG. 本博客参照代码及PROJECT来源:http://078886.cn 源代码: 1 import requests as rq 2 import re 3 import codecs 4 import queu

数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spark中,数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>RACK_LOACL>ANY即最好是运行在节点内存中的数据,次要是同一个NODE,再次是同机架,最后是任意位置.        PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的

这篇文章主要介绍了php从memcache读取数据再批量写入mysql的方法,可利用memcache缓解服务器读写压力,并实现数据库数据的写入操作,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下. 用 Memcache 可以缓解 php和数据库压力下面代码是解决高负载下数据库写入瓶颈问题,遇到最实用的:写入ip pv uv的时候,用户达到每分钟几万访问量,要记录这些数据,实时写入数据库必定奔溃. 用以下技术就能解决,还有如用户注册,同一时间断内,大量用户注册,可以缓存后一次性写入到数据库,代码如下  

最近flink已经变得比较流行了,所以大家要了解flink并且使用flink.现在最流行的实时计算应该就是flink了,它具有了流计算和批处理功能.它可以处理有界数据和无界数据,也就是可以处理永远生产的数据.具体的细节我们不讨论,我们直接搭建一个flink功能.总体的思路是source -> transform -> sink,即从source获取相应的数据来源,然后进行数据转换,将数据从比较乱的格式,转换成我们需要的格式,转换处理后,然后进行sink功能,也就是将数据写入到相应的db里边或文

排错-解决MySQL非聚合列未包含在GROUP BY子句报错问题 By:授客 QQ:1033553122   测试环境 win10 MySQL 5.7 问题描述: 执行类似以下mysql查询, SELECT id, name, count(*) AS cnt FROM case_table GROUP BY name 报错,如下: 服务器内部错误 (1055, "Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains

package com.jxd import org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkConfimport java.sql.Connectionimport java.sql.DriverManagerobject hello { def main(args: Array[String]): Unit = { var conf = new SparkConf().setAppName("Hello World"

上周六在深圳分享了<Flink SQL 1.9.0 技术内幕和最佳实践>,会后许多小伙伴对最后演示环节的 Demo 代码非常感兴趣,迫不及待地想尝试下,所以写了这篇文章分享下这份代码.希望对于 Flink SQL 的初学者能有所帮助.完整分享可以观看 Meetup 视频回顾 :https://developer.aliyun.com/live/1416 演示代码已经开源到了 GitHub 上:https://github.com/wuchong/flink-sql-submit 这份代码主要由

最近一个项目,需要操作近70亿数据进行统计分析.如果存入MySQL,很难读取如此大的数据,即使使用搜索引擎,也是非常慢.经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析. 为了后期方便开发人员开发,决定写了几个工具类,屏蔽对MySQL及Hive的操作代码,只需要关心业务代码的编写. 工具类如下: 一. Spark操作MySQL 1. 根据sql语句获取Spark DataFrame: /** * 从MySql数据库中获取DateFrame * * @param sp

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

方法一:最简单的方法,也是安装完mysql后,系统提示的方法.使用mysqladmin来完成.shell> mysqladmin -u root password "newpwd" shell> mysqladmin -u root -h host_name password "newpwd"password后面的双引号不是必须的,不过如果密码包含空格或者一些特殊的符号,需要用引号.方法二:利用mysql里面的SET PASSWORD命令来完成,注意必须

1,php和MySQL建立连接关系 2,打开 3,接受页面数据,PHP录入到指定的表中 1.2两步可直接使用一个数据库链接文件即可:conn.php <?phpmysql_connect("localhost","root","");//连接MySQLmysql_select_db("hello");//选择数据库?> 当然,前提是已经安装WEB服务器.PHP和MySQL,并且建立MySQL表"webjx