Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,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. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保

转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上wh

17:04:05问下 在什么情况下 审核分区啊 ~..大熊..o○ 17:06:53这个要看应用~..大熊..o○ 17:07:37比如数据量很大,查询多是按照时间段查询,就可以用时间段来做分区~..大熊..o○ 17:07:49或者按照客户来分类

zList是一个C++的块状内存链表,特点: 1.对于某种类别需要申请大量指针,zList是一个很好的帮手,它能比new少很多内存. 2.它对内存进行整体管理,可以将数据和文件快速互操作 3.和vector对象存储对比,vector存储的对象不能使用其指针,因为vector内容变化时vector存储对象的指针会变化 4.zList也可以当做顺序的数组使用,它有自己的迭代器,可以遍历整个数组 下面是申请5千万个RECT指针对比结果: zList申请五千万RECT指针内存占用: 直接new五千万RE

http://www.blogjava.net/anchor110/articles/361152.html

概要: 计算HIVE BI库下每天数据表总大小及增量 输出: 总大小:xxxG 日同比新增数据量:xxxG 周同比新增数据量:xxxG 月同比新增数据量:xxxG 总表数:xxx 日新增表数:xxx 周新增表数:xxx 月新增表数:xxx 最大的20张表: ...... 表数据增量TOP20: ...... 代码: bi_report.sh #!/bin/bash GIGA=1000000000 content="\n" prefix='bi' today=`date -d"

一.背景 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Mapp

MySQL能够承受上亿万条的数据量的架构 最近做的搜索引擎的数据量是越来越大估计了下在中国可能涉及到的1Kw的数据量,就全球来说也就是1K亿而已,最初是用的数据库是MySQL现在来说要做些优化,最终使用的两个方案很好用的. 1.读写分离: 2.纵向横向拆分库.表. MySQL的基本功能中包括replication(复制)功能.所谓replication,就是确定master以及与之同步的slave服务器,再加上slave将master中写入的内容polling过来更新自身内容的功能.这样slav

写在建库前: 在确定数据库业务后.建立数据库表格时,就应对一些常见问题有所考虑,以避免在数据增长一段时间后再做应对,可能造成时间及维护成本增加: 数据的月增量,年增量 数据的快速增长点 是否需要触发器或事件等 查询业务需求 服务器访问量 以上的考虑项,对数据库的类型.表的结构.表间关系的定义及数据库配置都有非常重要的影响. 运行后优化: 优化顺序 第一,优化你的sql和索引: 想实现一个查询,可以写出很多种查询语句,不同的语句,根据你选择的引擎.表中数据的分布情况.索引情况.数据库优化策略.查询

平时工作的时候,经常会遇到这种事情,从一个大表A中,抽取字段a在一个相对较小B的表的数据,比如,从一个详单表中,抽取几万个用户号码的话单出来.这种时候,一般来说, 做关联查询: create table A1 as select A.* from 详单表 A,号码表 B wherea.号码 = b.号码 当然这个语句根据情况不一样有很多中写法,但是,不管是哪种写法,这个语句最大的问题是,如果数据量大,你非常纠结他到底能不能跑完,有时候一个事情,要求2个小时干完,现在跑了1个小时,你说到底要不要结

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/QQ578473688/article/details/54561397 思路1:采用备份表 备份表中存储不活跃的数据eg:只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少: 备份表可以是一张或者多张备份表,若采用多张备份表,则定期创建备份表(备份表的命名要规范,可以考虑使用原表名称+时间戳命名) 采用多张备份表:定期创建一个备份表(备份一定期间范围内的数据,多张备份表采用联合查询)

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

背景介绍: 环境:Linux 5.5 + Oracle 10.2.0.4 某普通表T,由于前期设计不当没有分区,如今几年来的数据量已达9亿+, 空间占用大约350G,在线重定义为分区表不现实,故采取申请时间窗口停此表应用,改造为分区表. 若T表数据量适当,可选用在线重定义操作时,可参考:http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3876634.html 1.创建分区表 2.设置新建分区表为nologging, 重命名原表T为T_OLD 3.并行直接路径插入 4.为分区表建立

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo VARCHAR(500) , rowsinfo BIGINT , reserved VARCHAR(20) , datainfo VARCHAR(20) , index_size VARCHAR(20) , unused VARCHAR(20) ) DE

  这次,发布清洗列表功能,需要对数据库进行升级.MailingList表加个IfCleaning字段,所有的t_User*表加个IfCleaned字段.   脚本如下 对所有的t_User表执行 alter table t_User** add IfCleaned bit default(0) not null 对Mailing list表执行 alter table t_MailingList add IfCleanning bit default(0) not null   简简单单的两个

一.参考文档: 1.https://www.rittmanmead.com/blog/2014/03/using-sqoop-for-loading-oracle-data-into-hadoop-on-the-bigdatalite-vm/ 2.http://www.cnblogs.com/bjtu-leefon/archive/2013/06/28/3160549.html 二.使用脚本 ----sqoop import zdsd 使用注意: 1.执行节点 Sqoop_home/lib 里添

在使用桦仔的分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间)的脚本时,遇到下面一些错误 这个是因为这些表的Schema是Maint,而不是默认的dbo,造成下面这段SQL在执行EXEC sp_spaceused @tablename时出现 Msg 15009, Level 16, State 1, Procedure sp_spaceused, Line 75 The object 'xxxx' does not exist in database 'YourSQ

---收缩数据库日志文件 USE [master]ALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAITALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE USE yourdatabasename DBCC SHRINKFILE (N'yourdatabasename _Log' , 0,TRUNCATEONLY) --数据库日志文件名(数据库右键-属性-日志逻辑文件名)

作者:Grey 原文地址: http://greyzeng.com/2016/10/31/big-data-etl/ 需求: 将Oracle数据库中某张表历史数据导入MySQL的一张表里面. 源表(Oracle):table1 目标表(MySQL):table2 数据量:20,000,000 思路: 由于服务器内存资源有限,所以,无法使用Kettle一次性从源表导入目标表千万级别的数据,考虑采用分页导入的方式来进行数据传输,即: 根据实际情况设置一个每次处理的数据量,比如:5,000条,然后根据

最近在开发的时候遇到一个mysql的子查询删除原表数据的问题.在网上也看了很多方法,基本也是然并卵(不是写的太乱就是效率太慢). 公司DBA给了一个很好的解决方案,让人耳目一新. DELETE fb.* FROM froadbill.bill fb LEFT JOIN froadbill.refundinfo br ON br.billSeqNo = fb.seq_no WHERE br.billSeqNo IS NULL AND fb.create_time >=' ; froadbill.b