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在Docker中快速使用Oracle的各个版本（从10g到21c）的数据库

为了测试需要，麦老师制作了各个版本的Oracle数据库环境，下载地址如下： # oracle nohup docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lhrbest...oracle19clhr_asm_db_12.2.0.3:2.0 init # 对于ASM，① ASM磁盘脚本：/etc/initASMDISK.sh，请确保脚本/etc/initASMDISK.sh中的内容都可以正常执行...，例如： 在Docker中只需2步即可拥有Oracle 21c环境 【DB宝10】在Docker中只需2步即可拥有Oracle18c环境 【DB宝11】在Docker中只需2步即可拥有Oracle...11g企业版环境（11.2.0.3） 【DB宝12】在Docker中只需2步即可拥有Oracle 12cR2(12.2.0.1)企业版环境 【DB宝13】在Docker中只需2步即可拥有Oracle...的ASM+DB环境 【DB宝3】在Docker中使用rpm包的方式安装Oracle 19c DB宝4 本文结束。

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5 分钟内造个物联网 Kafka 管道

每个数据库分区都会把从 Kafka 流获得的数据存储到由数据指定的目标表中。针对特定订阅主题的 MemSQL 数据库分区数量与 Kafka 中介者的分区数量之间的对应关系决定了最佳的性能。...问题：使用 Apache Kafka 提取器的 MemSQL 管道是否仅能把数据导入到一个 “行存储” 表里面？ MemSQL Pipeline 可以将数据并行地大量导入到分布式的表中。...MemSQL 会自动地将内存里的行存储里面的行分开存储到列存储里面。所有列存储表的数据，包括隐藏的行存储表，都是可查询的。 问题：是否可以将数据从内存中的行存储表移动到列存储表中？...每个数据库分区都会把从 Kafka 流获得的数据存储到由数据指定的目标表中。...就 S3 来说，MemSQL 中的数据库分区数等于每次在管道中处理的数据批次中的文件数。每个数据库分区会从 S3 存储桶中的文件夹里面提取特定的 S3 文件。这些文件是能被压缩的。

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在Docker中快速使用各个版本（从10g到23c）的Oracle数据库

镜像地址 为了测试需要，麦老师制作了各个版本的Oracle数据库环境，下载地址如下： # oracle nohup docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com...oracle19clhr_asm_db_12.2.0.3:2.0 init # 对于ASM，① ASM磁盘脚本：/etc/initASMDISK.sh，请确保脚本/etc/initASMDISK.sh中的内容都可以正常执行...-p 211:22 \ --privileged=true \ lhrbest/oracle_10g_ee_lhr_10.2.0.1:2.0 init 使用方法 之前也详细说明过一些镜像的使用方法...+DB环境 【DB宝3】在Docker中使用rpm包的方式安装Oracle 19c 【DB宝4】只需2步即可拥有Oracle19c的ASM+DB环境 18c： https://www.xmmup.com.../dbbao10zaidockerzhongzhixu2bujikeyongyouoracle-18chuanjing.html 【DB宝10】在Docker中只需2步即可拥有Oracle18c环境 11g

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Pandas vs Spark：数据读取篇

总体而言，数据读取可分为从文件读取和从数据库读取两大类，其中数据库读取包含了主流的数据库，从文件读取又区分为不同的文件类型。...SQL查询语句，第二个参数是数据库连接驱动，所以从这个角度讲read_sql相当于对各种数据库读取方法的二次包装和集成； read_csv：其使用频率不亚于read_sql，而且有时考虑数据读取效率问题甚至常常会首先将数据从数据库中转储为...这一转储的过程目的有二：一是提高读取速度，二是降低数据读取过程中的运行内存占用（实测同样的数据转储为csv文件后再读取，内存占用会更低一些）； read_excel：其实也是对xlrd库的二次封装，用来读取...，用于从剪切板中读取结构化数据到DataFrame中。...至于数据是如何到剪切板中的，那方式可能就多种多样了，比如从数据库中复制、从excel或者csv文件中复制，进而可以方便的用于读取小型的结构化数据，而不用大费周章的连接数据库或者找到文件路径！

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垃圾收集不健康的JVM，这是一种主动方法

但是，这有一个严重的问题：Java堆转储被写入并存储在磁盘上，如果我们反复执行自动终止操作，可能会填满磁盘。因此，我们开始研究获取OS本地核心转储而不是JVM特定的堆转储的方法。...在此界面之后，我们编写了一个脚本来压缩核心文件并执行流传输上载到S3，并与有关崩溃程序的元数据一起存储到S3。 流上传完成后，systemd将重新启动OOMed JVM。...告诉我出了什么问题 现在已经捕获了核心转储文件，我们可以对其进行检查以显示出问题的根源–是错误的查询，硬件问题还是配置问题？在大多数情况下，原因可以从使用的类及其大小中确定。...我们的团队已将jvmquake部署到我们所有的Java数据存储中。到目前为止，它已减轻了数十次事件（每次仅几分钟），并提高了一些我们最重要的生产数据库集群的可用性。...此外，流核心转储和脱机转换工具使我们能够调试和修复Cassandra和Elasticsearch数据存储产品中的复杂错误，以便我们的应用程序获得所需的“始终可用”的数据存储。

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谈反应式编程在服务端中的应用，数据库操作优化，从20秒到0.5秒

反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛，而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。...在确保正确性的前提下，实现数据库插入性能的优化。 如果读者已经了解了如何操作，那么剩下的内容就不需要再看了。...预设条件 现在，我们假设存在这样一个 Repository 接口来表示一次数据库的插入操作。...基础版本 首先是基础版本，采用的是最为常规的单次数据库INSERT操作来完成数据的插入。本示例采用的是SQLite作为演示数据库，方便读者自行实验。...但是如果数量级增加，例如需要同时插入一万条数据库，将会花费约20秒钟，存在很大的优化空间。

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MySQL Shell 8.0.22的新增功能

除了发行说明中描述的错误修复和较小更改外，还包括一些更重要的增强功能。 转储和加载实用程序 importTable：自定义数据转换 importTable实用程序现在支持将导入的数据进行任意数据转换。...它可以用于从单个表中以几种不同格式导出行数据，包括CSV、TSV、JSON等。与importTable一样，数据可以存储在本地文件以及OCI对象存储中。...另外，可以将dumpTables创建的转储加载到不同名称的模式中。 改进了转储和加载过程中的分块 修复了在某些特殊情况下无法进行转储和/或加载的错误。...从MySQL 5.6转储 现在可以从MySQL 5.6转储并将这些转储加载到MySQL 5.7或8.0中。但是，从MySQL 5.6转储时，不支持对用户帐户进行转储。...执行FLUSH TABLES WITH READ LOCK来同步事务，这样所有线程都可以在相同的一致视图上工作。在事务启动后立即释放锁，允许应用程序在转储期间继续正常更新数据库。

2.4K30

对话Apache Hudi VP，洞悉数据湖的过去现在和未来

摆脱了"好吧，让我们将其视为所有数据的廉价转储，转变成更有意识组织的，大量结构化数据流入数据湖"，然后数据湖技术也开始变得越来越像数据库/数据仓库边界，从我看来那就是我们的方向。...我们从Vertica开始，但是随着数据量的增长，我们意识到需要一个数据湖，我们使用Spark将所有初始数据转储到数据湖中，然后将原始数据从本地仓库中移出。...如果拉回到今天，我会说云仓库在解决我说过的老式数据仓库中的数据规模问题方面做得很好，它们的存储位于S3上而不在本地设备上，它们确实解决了数据存储扩展问题。...，转储到S3或其他存储上的所有数据，您都需要对其进行管理，需要删除内容，需要纠正或掩盖其中的内容，这个场景适用于任何跨国公司，然后这也引起了人们对数据湖的大量关注，这就是我们感到Hudi非常适用的地方。...然后财务团队成员写的查询无法与欺诈团队中的某人核对数据，然后需要给财务团队中的某人（而不是欺诈团队）一个类似的、不同种类的生产数据访问控制，使得人们抱怨在使用数据湖的痛苦，我认为要解决的首要问题是在原始环境中将大量上游系统复制到数据湖中

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ftp服务器文件保存位置,ftp服务器和文件保存路径「建议收藏」

监控指标数据在FTP 该任务指导用户使用Loader将数据从FTP服务器导入到HBase。创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。...原因三：FTP/S 该任务指导用户使用Loader将数据从SFTP服务器导入到HDFS/OBS。创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。...若源文件在导入后文件名要增加后缀，则该用户还需具备源文件的写入权 该任务指导用户使用Loader将数据从SFTP服务器导入到Spark。创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。...复制以下代码至新创建的settings.json文件中，修改以下代码中的服务器名称、目标服务器的IP、目标服务器IP对应的端口、登录目标服务器的用户名和同步代码到 该任务指导用户使用Loader将数据从...复制以下代码至新创建的settings.json文件中，修改以下代码中的服务器名称、目标服务器的IP、目标服务器IP对应的端口、登录目标服务器的用户名和同步代码到 该任务指导用户使用Loader将数据从

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印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路：数据平台V1.0

• Amazon S3 数据湖：Amazon S3 是 Halodoc 的数据湖。...来自各种来源的所有数据首先转储到各种 S3 存储桶中，然后再加载到 Redshift（我们的数据仓库）中，S3 中的数据也充当备份，以防任何 ETL 作业失败。...针对批量加载和通过复制命令从 S3 加载进行了优化，我们所有的业务分析师、数据科学家和决策者都通过各种可视化工具（Looker/Metabase）、SQL 客户端和其他分析应用程序访问数据。...Spark 等。...总结 在这篇博客中总结了Halodoc的数据平台，从不同来源的数据到各种可视化工具，我们在选择这些工具时的思考过程，维护和运行此基础设施是一项艰巨的任务，我们不断挑战自己以保持基础设施简单并更有效地解决问题

2.2K20

极简实现 TiDB 冷热数据分层存储 | He3 团队访谈

—— He3 团队 TiDB 在使用过程中，随着用户数据量的持续增长，存储成本在数据库总成本中的占比将会越来越高。如何有效降低数据库存储成本摆在了许多用户面前。...，把 TiKV 内部表的数据转储到 S3 对象存储上； 支持通过 insert into tikv_table select from s3_table where ......，把 S3 外部表的数据转储到 TiKV 内部表。 针对分区表：自动完成分片表转化成 S3 外部表，保留主表和 S3 外部表的主从关系。...支持通过 Alter 分区表操作，把 TiKV 内部分区表的数据自动转储到对应的 S3 外部表中，自动完成以下几件事： 内部 TiKV 分区表数据转存到 S3 对象存储中； 更改分区表元数据，把 TiKV...里，相关列都会基于数据类型编码； 支持 Alter 实现内部分片表数据自动转储到 S3 外部表中，同时保留主表和 S3 外部表的主从关系不变。

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数据湖学习文档

通常，我们尝试和目标文件的大小从256 MB到1 GB不等。我们发现这是最佳的整体性能组合。 分区 当每个批处理中开始有超过1GB的数据时，一定要考虑如何分割或分区数据集。...有许多方法可以检查这些数据—您可以下载全部数据，编写一些代码，或者尝试将其加载到其他数据库中。 但最简单的是编写SQL。这就是雅典娜发挥作用的地方。...这将允许我们大幅度减少扫描最终查询所需的数据量，如前面所示! 对于这个JSON到Parquet文件格式转换，我们将使用Hive，然后转向Spark进行聚合步骤。...当您需要一次对大量数据执行大量读写操作时，Hive确实很出色，这正是我们将所有历史数据从JSON转换成Parquet时所需要的。 下面是一个如何执行JSON到Parquet转换的示例。...://your-data-lake/parquet/’; 然后我们只需从原始的JSON表中读取数据，并插入到新创建的拼花表中: INSERT INTO test_parquet partition (

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盘点13种流行的数据处理工具

在过去的十年中，越来越多的数据被收集，客户希望从数据中获得更有价值的洞见。他们还希望能在最短的时间内（甚至实时地）获得这种洞见。他们希望有更多的临时查询以便回答更多的业务问题。...为了回答这些问题，客户需要更强大、更高效的系统。 批处理通常涉及查询大量的冷数据。在批处理中，可能需要几个小时才能获得业务问题的答案。例如，你可能会使用批处理在月底生成账单报告。...从各种数据源（例如，Web应用服务器）摄取的数据会生成日志文件，并持久保存在S3。...使用Amazon Athena，你可以在数据存储时直接从Amazon S3中查询，也可以在数据转换后查询（从聚合后的数据集）。...EMR提供了解耦的计算和存储，这意味着不必让大型的Hadoop集群持续运转，你可以执行数据转换并将结果加载到持久化的Amazon S3存储中，然后关闭服务器。

2.2K10

Spark Structured Streaming 使用总结

Part1 实时数据使用Structured Streaming的ETL操作 1.1 Introduction 在大数据时代中我们迫切需要实时应用解决源源不断涌入的数据，然而建立这么一个应用需要解决多个问题...： 提供端到端的可靠性与正确性 执行复杂转换(JSON, CSV, etc.)...例如实时转储原始数据，然后每隔几小时将其转换为结构化表格，以实现高效查询，但高延迟非常高。在许多情况下这种延迟是不可接受的。...2.2 Spark SQL转数据格式 Spark SQL支持以Parquet，ORC，JSON，CSV和文本格式读取和写入数据，并且Spark包中还存在大量其他连接器，还可以使用JDBC DataSource...SQL API处理转换来自Kafka的复杂数据流，并存储到HDFS MySQL等系统中。

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数据平台的历史进程

2006年之前：ETL，数据仓库和OLAP多维数据集 数据平台最常用的方法是使用 ETL 进程将传入数据转换为现成的块，这些块将被批量加载到数据仓库中。...2006-2009：MPP救场 从2006年到2009年，多并行处理器（MPP）数据库为数据仓库带来了可扩展性和荒谬的速度，并使OLAP多维数据集过时，从而实现了堆栈的整合。...2010-2012：房间里的大象（Hadoop的logo是大象） Hadoop走到了现场，为企业提供了一个可以转储任何类型数据的地方，并允许原始数据科学家在其上捅棍子，从而减轻MPP对每个人的压力。...最佳实践架构迅速成为Hadoop + MPP，Hadoop成为事实上的ETL平台，将数据转换为加载到MPP数据库。...即使作为一种新兴技术，Spark也解决了前面几节中讨论的许多问题： Spark＆Spark Streaming的统一API和基础架构。Lambda风格的架构更加平易近人。 数据工程师友好的API。

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geotrellis使用（二十）geotrellis1.0版本新功能及变化介绍

Geotrellis可以将数据（Tiff）从本地、HDFS、S3中导入到本地、HDFS、Accumulo、HBASE、CASSANDRA、S3等，可选方式很多，而且是通过Spark集群并行处理，其实相当于...backend-profiles中存放数据库等配置信息，其json文件如下： { "backend-profiles": [ { "name": "accumulo-201",...，其中name就是output.json文件中的backend.profile。...1.0版新加的带有过滤的层读取类（旧版为AccumuloLayerReader类），layerId为读取的层的信息，下同。...但是后两种方式有个小bug：如果polygon与层中的数据相交的瓦片（源数据在Accumulo等数据库中存放的方式是256*256的瓦片）是较小的区域，可能该瓦片不会被取出，即会被过滤掉，Geotrellis

1.1K40

Robinhood基于Apache Hudi的下一代数据湖实践

在这篇博客中，我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。...在这里摄取管道不是拍摄快照并将它们作为一个整体转储到 Data Lake，而是以流方式使用 OLTP 数据库的预写日志并将它们摄取到 Data Lake 表中，就像数据库到数据库复制的方式一样。...从概念上讲，我们有一个两阶段管道。 •变更数据捕获 (CDC) 服务使用 OLTP 数据库中的预写日志 (WAL) 数据并将它们缓冲在变更日志队列中。...此外，我们需要通过以无锁方式运行并发分区查询以及从数据库备份中获取快照来优化初始快照时间的能力。...我们正在探索一种对 OLTP 数据库进行按需备份并使用 AWS S3 导出发布到 S3 的方法。

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