1.将double类型的数据存储于image类型的变量中: (1). char *CManualForecastResultBll::DoubleArray2Binary(std::vector<double> &doubleArray){    int len = doubleArray.size();    char *bin = new char[len * sizeof(double)];    unsigned __int64 *p = (unsigned __int64*)

我们偶尔会有将数据从SQL SERVER导入到ORACLE当中的这种需求,那么这种跨数据库导数有那些方法呢?这些方法又有那些利弊呢? 下面比较肤浅的总结了一些可行的方法. 1:生成SQL脚本然后去ORACLE数据库执行. CREATE TABLE TEST (       ID   INT ,       NAME VARCHAR(12)   )   INSERT INTO dbo.TEST   SELECT 1001, 'Kerry' UNION ALL   SELECT 1002, 'Jim

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

SSIS处理导入数据时, 存在的更新, 不存在的插入 分类: DTS/SSIS2006-09-10 12:43 18185人阅读 评论(22) 收藏 举报 ssissql servermicrosoft任务数据库工具 问题描述: 当你把数据从其他数据库, 或者是文本文件之类的其他数据源导入到目的数据库时, 有时希望在导入的处理中, 能够实现"数据存在时更新, 不存在时导入" 在之前, 一般是通过导入临时表, 然后再判断处理导入正式表的, 在SQL Server 2005中, SSIS可

在window下,通过批处理文件(.bat),进行开启MYSQL服务,导入数据文件(.sql) 1)新建一个txt文件,写入以下内容 rem 启动mysql56服务  mysql56是我的mysql服务名称  若该服务已启动,则下面2行代码可省略 cd C:\Windows\system32   net start mysql56 rem 进入安装目录的路径下 C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.6\bin  执行以下代码    数据库文件mysql_cr

一般有两种方法可以实现,一种是直接写sql语句,另外一种是利用sqlserver的管理工具实现.这里介绍的是后面一种方法. 步骤: 一.准备数据 1.将excel表另存为文本格式,注意文本格式需为tab delimited格式直译过来就是以tab作为分隔符的文本,另存的时候可以看到.之所以这么弄,是因为直接上传excel文档,excel中会有很多的占位符,读入的时候回出现一些单元格字符长度过大,造成直接读入数据库变为null.当然也可以去设置excel的格式 . 二.数据导入 1.打开sql s

mysql 字符集更改与导入数据 mysqldb经常有中文乱码的问题,解决起来很恼火.其实所有开发和数据库统一为一种编码就可以了: utf8. 1 下面修改mysql的编码 1) 永久修改. 在/etc/mysql/my.cnf中添加下面二行: [client] ... default-character-set=utf8 ... [mysqld] ... character-set-server=utf8 ... 重启服务,然后登录看看: $ sudo /etc/init.d/mysql re

表 表的创建脚本 CREATE TABLE [dbo].[TB_PROJECTS_New1]( , ) NOT NULL, ) NULL, ) NULL, , ) NULL, , ) NULL, , ) NULL, , ) NULL, , ) NULL, , ) NULL, , ) NULL, , ) NULL, , ) NULL, , ) NULL, [VERSIONING] [nvarchar](max) NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL, , ) NULL, ) N

用python批量向数据库(MySQL)中导入数据 现有数十万条数据,如下的经过打乱处理过的数据进行导入 数据库内部的表格的数据格式如下与下面的表格结构相同 Current database: python_test_1 +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+----

今天在将一个hive数仓表导出到mysql数据库时出现进度条一直维持在95%一段时间后提示失败的情况,搞了好久才解决.使用的环境是HUE中的Oozie的workflow任何调用sqoop命令,该死的oozie的日志和异常提示功能太辣鸡了,最后发现是重复数据导致数据进入mysql表时出现主键冲突进而导致数据同步失败. (1)众所周知hive表是没有主键与索引的,但是mysql的表一般在创建时就会指定主键,所以在把hive表中的数据导入mysql表的时候通常会使用原hive表中的多个字段构成联合主键

将具有多表关联的Excel数据,通过sql语句脚本的形式,导入到数据库 写在前面:本文用的语言是java:数据库是MySql: 需求:在实际项目中,经常会被客户要求,做批量导入数据:一般的简单的单表数据,可以直接通过Navicat的导入功能,将Excel表格信息直接导入:单实际情况是——需要导入的数据要分别保存在对应的多张表中,其中一张主表,多张关联副表,这个时候再用Navicat的导入功能,无法满足需求! 本文总结一种方法处理这种批量录入多表数据:如下. 核心思路:将Excel数据表中的数据,

1. 1)MySQL 连接本地数据库,从cmd中进入mysql命令编辑器: root root分别为用户名和密码 mysql -uroot -proot 2)MySQL 连接本地数据库,用户名为“root”,密码“123”(注意:“-p”和“123” 之间不能有空格) C:\>mysql -h localhost -u root -p123 2.MySQL 连接远程数据库(192.168.0.201),端口“3306”,用户名为“root”,密码“123” C:\>mysql -h -u ro

摘要: Greenplum 提供了快速导入数据的方法,下面通过一个例子演示给大家. Greenplum 提供了快速导入数据的方法,下面通过一个例子演示给大家. 我们用TPCH测试中最大的表做导入测试 首先简单介绍下原理. 1) Greenplum 通过外部表的方式让所有 segment 同时连接到一组外部服务 gpfdist, 同时拉取数据 2) gpfdist 随机分发数据给所有 segment. 3) segment拿到数据后先解析它,根据表的分发规则收下属于自己的数据,把不属于自己的数据再

MySQL导入数据遇到Error Number: 1467 Failed to read auto-increment value from storage engine错误 创建表的语句 CREATE TABLE `test` ( `id` int unsigned auto_increment not null comment 'id', `uuid` varchar(255) NULL COMMENT 'uuid', `ctime` timestamp NULL ON UPDATE CUR

改编自学校实验,涉及一些字符集相关的问题. 索引 建库 导入数据 最终脚本 下载数据 点击这里 建库 create.sql DROP DATABASE IF EXISTS orderdb; CREATE DATABASE orderdb; USE orderdb; CREATE TABLE employee ( employee_no ), employee_name ), sex ), birthday DATE, address ), telephone ), hiredate DATE C

我们要从MySQL当中导出数据到Greenplum当中,按照以下步骤就可以 1:将MySQL当中的表导出外部文件 以schema_name.table_name为例 select product_id, number, name, english_name, purchase_name, system_name, bar_code, category_one, category_two, category_three, parent_id, parent_number, brand_id, su

问题描述: 当你把数据从其他数据库, 或者是文本文件之类的其他数据源导入到目的数据库时, 有时希望在导入的处理中, 能够实现"数据存在时更新, 不存在时导入" 在之前, 一般是通过导入临时表, 然后再判断处理导入正式表的, 在SQL Server 2005中, SSIS可以在导入处理时直接完成这种处理. 下面具体演示一下如何用SSIS完成这样的处理: 1.          准备测试环境 -- 1. 在数据库中创建下面的对象 USE tempdb GO CREATE TABLE dbo

在使用SqlBulkCopy导入数据时,要有一个跟数据库里面同样的DataTable 要赋值表名 要求每个列跟数据库中列同名,并且列的类型要赋值跟数据库中列的类型对应的NET类型 要求数据库中为Null的数据,赋值DBNull.Value 代码: [AcceptVerbs(HttpVerbs.Post)] public JsonResult Upload(HttpPostedFileBase fileData) { if (fileData != null) { try { Guid UserI

通过Jpa 注解生成表注释 实体类中使用如下注解,生成表字段注释: @Column(name = "userid", columnDefinition = "varchar(255) COMMENT '用户id'") protected String userid;   建立Mysql ODBC Driver 首先打开电脑控制面板,右上角小图标显示,找到管理工具,点开       点击后可看到数据源ODBC点击进去     然后选中其中一个,点击添加     然后找

一.导数据 1.import和export Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出,其中主要使用了import和export这两个工具.这两个工具非常强大, 提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步.比如,下面两个潜在的需求: 1.业务数据存放在关系数据库中,如果数据量达到一定规模后需要对其进行分析或同统计,单纯使用关系数据库可能会成为瓶颈, 这时可以将数据从业务数据库数据导入(import)到Hadoop平台进行离线分析. 2.对大规模的数据在Hadoop平台

基础环境 sqoop:sqoop-1.4.5+cdh5.3.6+78, hive:hive-0.13.1+cdh5.3.6+397, hbase:hbase-0.98.6+cdh5.3.6+115 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的开源工具,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Hiv