有些既存的项目把一部分日志信息写入到数据库中了,或者是由于其它的原因我们希望把关系型数据库中的信息读取到 elasticsearch 中.这种情况可以使用 logstash 的 jdbc input 插件从关系型数据库中读取日志数据,然后输出到 elasticsearch 中.本文介绍如何在 windows 系统中配置 logstash 从 SQL Server 数据库中读取数据.说明:演示的环境为 windows server 2016,logstash 的版本为 6.2.4. 关键步骤 本文

SQLServer数据实时同步至PostgreSQL 前言: 为迎合工作需求有时候传送的数据保存在SQLServer中但由于工作需要需要保存到PostgreSQL中进行处理,本文主要通过在SQLServer中设置触发器和存储过程的方式完成数据的同步 系统环境说明 软件 版本 说明 SQLServer 2008R2_X64 X64位 PostgreSQL 9.5_X64 odbc 9.5_X64 postgre_odbc下载安装 odbc主要是让PostgreSQL与SQLServer之间建立桥梁

1.安装安装mysqlconnector 2.配置mysqlconnector ODBC数据管理器->系统DSN->加入->mysql ODBC 5.3 ANSI driver->填入data source name如jt,mysql的ip.username.password就可以 3.新建链接server exec sp_addlinkedserver  @server='jt',       --ODBC里面data source name  @srvproduct='mysq

在 Anacondas环境中,conda install pymssql ,一直报包冲突,所以采用先在 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 中下载 pymssql轮子,拷到E盘根目录下,采用 pip install pymssql.....whl, 在spyder环境下编写如下代码并运行: import pandas as pd import numpy as np import pymssql conn = pymssql.con

用过的东西总是会忘记,尤其是细节,还是记下来比较靠谱. 读取MySql数据 1 import MySQLdb 2 import pandas as pd 3 4 conn = MySQLdb.connect(host = host,port = port,user = username,passwd = password,db = db_name) 5 df = pd.read_sql('select * from table_name',con=conn) 6 conn.close() 读取S

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2

上篇博文分享了我的知识库,被好多人关注,受宠若惊.今天我把我在项目中封装的OPC自定义接口的程序分享一下.下面将会简单简单介绍下OPC DA客户端数据访问,以及搭配整个系统的运行环境. OPC(OLE for Process Control)其实就是一套标准,我对这套标准理解不多,使用过程中就把它理解一套协议或者规范,主要用于工控领域.OPC中有很多规范,我主要使用OPC DA规范来进行数据的读写操作.还有其他规范,比如OPC UA.OPC HDA等.如果你做的是OPC Server开发查下这方

古怪的需求 在实习的公司碰到一个古怪的需求:在一台服务器上写日志文件,每当日志文件写到一定大小时,比如是1G,会将这个日志文件改名成另一个名字,并新建一个与原文件名相同的日志文件,再往这个新建的日志文件里写数据:要求写一个程序能实时地读取日志文件中的内容,并且不能影响写操作与重命名操作. RandomAccessFile类中seek方法可以从指定位置读取文件,可以用来实现文件实时读取.JDK文档对RandomAccessFile的介绍 Instances of this class suppor

inotify 的同步备份机制有着缺点,于是看了sersync同步,弥补了rsync的缺点.以下转自:http://www.osyunwei.com/archives/7447.html 前言: 一.为什么要用Rsync+sersync架构? 1.sersync是基于Inotify开发的,类似于Inotify-tools的工具 2.sersync可以记录下被监听目录中发生变化的(包括增加.删除.修改)具体某一个文件或某一个目录的名字,然后使用rsync同步的时候,只同步发生变化的这个文件或者这个

最近有一个银行数据漂白系统,要求操作人员在页面调用远端Linux服务器的shell,并将shell输出的信息保存到一个日志文件,前台页面要实时显示日志文件的内容.这个问题难点在于如何判断哪些数据是新增加的,通过查看JDK 的帮助文档,java.io.RandomAccessFile可以解决这个问题.为了模拟这个问题,编写LogSvr和 LogView类,LogSvr不断向mock.log日志文件写数据,而 LogView则实时输出日志变化部分的数据. 代码1:日志产生类 import java.

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就

转载自:https://www.cnblogs.com/yucy/p/7845105.html MySQL数据实时增量同步到Kafka - Flume   写在前面的话 需求,将MySQL里的数据实时增量同步到Kafka.接到活儿的时候,第一个想法就是通过读取MySQL的binlog日志,将数据写到Kafka.不过对比了一些工具,例如:Canel,Databus,Puma等,这些都是需要部署server和client的.其中server端是由这些工具实现,配置了就可以读binlog,而clien

SQLSERVER数据导入到MYSQL http://hi.baidu.com/luck001221/item/cb4462299f9ea79ab73263d2?qq-pf-to=pcqq.group 1.去mysql的官方下载一个odbc的驱动,因为MSsql一直没有集成mysql的驱动,这个玩意需要单独下载,并安装的. http://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc/5.1.html 我下载的是windows解压缩的包Without install

前言: 一.为什么要用Rsync+sersync架构? 1.sersync是基于Inotify开发的,类似于Inotify-tools的工具 2.sersync可以记录下被监听目录中发生变化的(包括增加.删除.修改)具体某一个文件或某一个目录的名字,然后使用rsync同步的时候,只同步发生变化的这个文件或者这个目录. 二.Rsync+Inotify-tools与Rsync+sersync这两种架构有什么区别? 1.Rsync+Inotify-tools (1):Inotify-tools只能记录

Linux下Rsync+Inotify-tools实现数据实时同步 注意:下面的三个案例都是rsync 每次都是全量的同步(这就坑爹了),而且 file列表是循环形式触发rsync ,等于有10个文件发生更改,就触发10次rsync全量同步(简直就是噩梦),那还不如直接写个死循环的rsync全量同步得了. 解决方法1.做判断http://www.ttlsa.com/web/let-infotify-rsync-fast/#comments2.使用金山周洋开发的一个居于inotify+rsync进

近期公司要上线新项目,后台框架选型我选择当前较为流行的laravel,运行环境使用lnmp. 之前我这边项目tp32+apache,开发工具使用phpstorm. 新建/编辑文件通过phpstorm配置自动上传到测试服务器web根目录(当然服务器根目录只是自己使用的,http访问也是用自己的域名). 用laravel要用到composer,win10的cmd下面用起来不方便,就本地用virtual box + vagrant搭建基于centos7.1的lnmp开发环境,vagrant挂载本地代码

1.Impala简介 • Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. • 基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 • 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 官网:http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html 下面是在基于单用户和多用户查询的时候,不同的查询分析器所使用

原文:如何暂停sqlserver数据订阅服务 从 Management Studio 启动和停止快照代理或日志读取器代理 在 Management Studio 中连接到发布服务器,然后展开服务器节点和"复制"文件夹. 展开"本地发布"文件夹,然后右键单击发布. 单击"查看快照代理状态"或"查看日志读取器代理状态". 单击"启动"或"停止". 从 Management Studio 启动

centos 6.9使用Rsync+Inotify-tools实现数据实时同步 说明: 操作系统:CentOS 6.9 源服务器:192.168.1.222 备份服务器:192.168.1.1.233 目的:把源服务器上/backup目录实时同步到备份服务器的/backup目录下 一.在备份服务器安装Rsync服务端 1.关闭SELINUX vi /etc/selinux/config #编辑防火墙配置文件 #SELINUX=enforcing #注释掉 #SELINUXTYPE=targete

最近需要将sqlserver数据导入到mongodb中,在github上搜了一圈,发现两个项目有点适合 mongify sql2mongodb 先试了下sql2mongodb(有个好名字果然有好处啊), 可是,but,但是,这东西好像并不没有名字取得好,试了下感觉不靠谱,弃坑,逃~~~ 说点题外话,sql2server以来nodejs, mongify依赖ruby, 这两个库都是我最讨厌的,暂时没有理由. 好了,现在咱专注mongify吧 先看官网介绍: Mongify是一个将数据从sql数据库

OpenCV+海康威视摄像头的实时读取 本文由 @lonelyrains出品.转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/50350052 之前没想过会有这么多朋友遇到问题,所以建了一个qq群536898072,专门供大家以后一起交流讨论图像和机器学习的project实践问题. 环境 硬件: PC:i7-4970 16GB内存 摄像头型号:DS-2CD3310D-I(2.8mm) 软件: windows-x64.