1.下载工具 两种渠道 a.官网(建议直接跳过-) 地址:http://www.tpc.org/tpc_documents_current_versions/current_specifications.asp 在信息填写正确的情况下,无法下载.看网友的解答,需要用谷歌浏览器才能下载.尝试未果. b.github上下载 地址: https://github.com/gregrahn/tpcds-kit.git ps:官方的包生成sql的时候会报错,上面这个大神已经修复. 2.编译 操作环境:Ub

企业运维的数据库最常见的是 mysql;但是 mysql 有个缺陷:当数据量达到千万条的时候,mysql 的相关操作会变的非常迟缓; 如果这个时候有需求需要实时展示数据;对于 mysql 来说是一种灾难;而且对于 mysql 来说,同一时间还要给多个开发人员和用户操作; 所以经过调研,将 mysql 数据实时同步到 hbase 中; 最开始使用的架构方案: Mysql---logstash—kafka---sparkStreaming---hbase---web Mysql—sqoop---hb

1.读取 public DataTable ExecuteDataTable(string SQLString) { using (MySqlConnection connection = new MySqlConnection(connectionString)) { DataSet ds = new DataSet(); try { connection.Open(); MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(SQLString, connection); M

前言: 当我们进行API测试.Web Service或者其他系统模块测试时,你可能需要从数据库获取并记录数据.这些测试的目的是检查数据库中指定的数据,或者向数据库添加指定的数据,这篇文章会展示使用JMeter如何检查.更新或者新建数据.你可以基于这些例子,实现更加复杂的数据库交互测试. 在本篇博客中,我们将使用下列软件: Jmeter 3.3 MySQL 5.7.18 Community Edition Java8,在写本篇博客时,Java 9已经发布,不过现在还不建议使用,——2018.3.1

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78471952 项目应用需要利用Spark读取mysql数据进行数据分析,然后将分析结果保存到mysql中. 开发环境: java:1.8 IDEA spark:1.6.2 一.读取mysql数据 1.创建一个mysql数据库 user_test表结构如下: create table user_test ( id int(11) default null comment "id&quo

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484411&idx=1&sn=1f5a371095d61bd0d6461ed111dd252b&chksm=eaa82bd3dddfa2c5b08831bfd4221178b277f03ec74ef6c5a8f415409c21e569577fbc943f08&scene=21#wechat_redirect 0.题记 实际业务场景中,

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

概要 这篇博客是在上一篇博客Phantomjs+Nodejs+Mysql数据抓取(1.抓取数据) http://blog.csdn.net/jokerkon/article/details/50868880 后进行的第二部分,请各位读者在看这篇博客之前先浏览上一篇,因为这里面有部分代码会沿用到上一部分的抓取结果. 好,现在开始正式的抓取图片的讲解 首先,我们先来看看代码: var page =require('webpage').create(); var address='http://pro

近来项目的业务量开始大了,感觉如果数据不周期性地备份一下,很可能会出现问题,虽然我每天都有阿里云的自动快照,上网找了一下方法,找到两种相对简单而又适合中小项目或者中小公司的数据备份策略,以下都是数据库数据的完全备份. 一.cp命令备份mysql数据 此方法简单粗暴,直接复制mysql下的数据,也印证了linux下的万物皆是文件的原则,管你是啥,直接复制过来,出问题直接cp过去就好了,数据库的数据是存储在mysql目录下的data,里面有对应的数据库名字的文件夹,比如说我有个test数据库,那么在

环境搭建 1.到apache下载solr,地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/lucene/solr/ 2.解压到某个目录 3.cd into D:\Solr\solr-4.10.3\example 4.Execute the server by “java -jar startup.jar”Solr会自动运行在自带的Jetty上 5.访问http://localhost:8983/solr/#/ PS:solr-5.0 以上默认对schema的管理是使用m

表的数据字典格式如下: 如果手动写MySQL建表语句,确认麻烦,还不能保证书写一定正确. 写了个Perl脚本,可快速构造MySQL脚本语句. 脚本如下: #!/usr/bin/perl use strict; my $line; while(<>){ s/\r\n//; if(/(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+)/){ ....'\','; }elsif(/(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+)\s+/){ ...'\','; } p

一.MySQL复制概述 ⑴.MySQL数据的复制的基本介绍 目前MySQL数据库已经占去数据库市场上很大的份额,其一是由于MySQL数据的开源性和高性能,当然还有重要的一条就是免费~不过不知道还能免费多久,不容乐观的未来,但是我们还是要能熟练掌握MySQL数据的架构和安全备份等功能,毕竟现在它还算是开源界的老大吧! MySQL数据库支持同步复制.单向.异步复制,在复制的过程中一个服务器充当主服务,而一个或多个服务器充当从服务器.主服务器将更新写入二进制日志文件,并维护文件的一个索引以跟踪日志循环

在实现的路上遇到了各种坑,再次验证官方文档只能产考不能全信! ElasticSearch安装就不说了上一篇有说! 安装logstash 官方:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/installing-logstash.html 1.下载公共密钥 rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch 2.添加yum源 vim /etc/yum.repos.d/lo

MySQL 数据备份与还原 原贴:http://www.cnblogs.com/kissdodog/p/4174421.html   一.数据备份 1.使用mysqldump命令备份 mysqldump命令将数据库中的数据备份成一个文本文件.表的结构和表中的数据将存储在生成的文本文件中. mysqldump命令的工作原理很简单.它先查出需要备份的表的结构,再在文本文件中生成一个CREATE语句.然后,将表中的所有记录转换成一条INSERT语句.然后通过这些语句,就能够创建表并插入数据. 1.备份

     一般的网站应用中,总会有部分二次数据(处理过的原始数据)展现给前台,比如,拿购物网站来说,购买进口奶粉最多的用户群体:哪类产品消费增长趋势最旺盛:用户的消费历史归类等都是二次数据.由于这部分数据通常是分析后的数据,而且实时性不强,因此这个过程通常是通过离线计算得到.为了展现给前台,需要将这部分数据回流到关系型数据库[离线计算集群一般都是KV存储,不支持SQL],供前端用户查询.       对于MYSQL而言,数据回流实质就是通过mysqlimport或load data infile

用Myisamchk让MySQL数据表更健康 2011-03-15 09:15 水太深 ITPUB 字号:T | T 为了让MySQL数据库中的数据表“更健康”,就需要对其进行定期体检.在这里笔者推荐使用Myisamchk工具来对数据表进行不定期的检查.同时笔者给出了一些相关的注意事项以及使用技巧. AD:51CTO 网+首届APP创新评选大赛火热启动——超百万资源等你拿! 在MySQL数据库中,数据表数以百计,数据库管理员不可能有这么多的时间和精力去依次检查表的有效性,所以他们急需要一种工具,

浅析MySQL数据碎片的产生 2011-03-30 09:28 核子可乐译 51CTO 字号:T | T MySQL列表,包括MyISAM和InnoDB这两种最常见的类型,而根据经验来说,其碎片的产生及消除都是随机的.碎片会在你的表格中留下明显的空白,而这会给列表扫描工作带来相当大的困扰.对你的列表进行优化,这样会使列表的全面及分区扫描工作进行得更有效率. AD:51CTO 网+首届APP创新评选大赛火热启动——超百万资源等你拿! [51CTO独家译文]本文浅析MySQL数据碎片的产生:定义,时

转自:http://www.cnblogs.com/Warmsunshine/p/4651283.html 我是生成的文件里面的master.sql里面的sql,一个一个拷出来的. 迁移mysql数据到oracle上   一.   服务器本地安装Oracle11G或10G 二.   在运行中输入sqlplus /nolog,oracle中创建表空间. 三.   安装完成后在运行中输入 sql developer打开sql developer (就是本机自带的) 四.   选择jdk版路径(jdk

Redis协议 *<args><cr><lf> 参数个数 $<len><cr><lf> 第一个参数长度 <arg0><cr><lf> 第一个参数 $<len><cr><lf> 第一个参数长度 <arg1><cr><lf> 第二个参数 ... ... 编写SQL语句,把mysql数据组合成Redis协议数据流 SELECT CON

因发现站内很多引用站外文章的链接失效,产生大量的死链接,对于搜索引擎来说是极不友好的,很不利于网站优化,所以站内添加了站外链接过滤功能,对于新加的文章,在添加入库时就自动增加rel="nofollow"标签,见文章<增加对站点内容外部链接的过滤>.因考虑如果是在前台调用数据时过滤的话,对网页打开速度,服务器能耗都增加许多,所以就采用的是入库时添加. 那么,原来已有的数据怎么办?现在需要对原来的数据也进行此操作,如果是在后台一条条编辑来实现,即使只需要点一下,工程量也是很大的

使用spark的 DataFrame 来操作mysql数据. DataFrame是比RDD更高一个级别的抽象,可以应用SQL语句进行操作,详细参考: https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 这里暂时使用spark-shell进行操作, 1.首先,必须要先下载一个mysql的jdbc的驱动 可以从这里下载 2.然后呢,就好办了. #具体的启动spark-shell的方法(带上mysql的driver)$~/sp