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mysql到clickhouse库

tab_calldata ││ tab_datack ││ tab_voicedata ││ tb_callout_plan ││ tb_merge_tree │└─────────────────┘mysql引擎的表不存在 = MergeTreePARTITION BY toYYYYMM(addtime)ORDER BY (id) SETTINGS index_granularity = 8192;把mysql引擎的表插入到 x56.x20:3108, pho22_sxxxai19, tab_datack, gxssiji, Gssxxi888*()); 上述这两种方式如果网络不好或者表很大,插入会很慢 2.利用导入文件的方式 ENGINE = MergeTreePARTITION BY toYYYYMM(addtime)ORDER BY (id) SETTINGS index_granularity = 8192;导出mysql表到文件 clickhouse-client -h 10.12.11.201 --query=INSERT INTO php_data.tab_datack FORMAT TabSeparated这种方式速度很快2000万导入执行

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智能云上手指南:如何将到万象优图

本文将为广大云开发者介绍如何将到腾讯云万象优图。 1 在使用万象优图以前,您的图片可能存在服务器本地文件系统、分布式文件系统以及其他云存储等,我们提供工具,方便您将这些图片到万象,目前支持3种存储方式的:图片在服务器本地存储 stat.sh该脚本输出内容如下图:字有三列,第一列:失败的文件;第二列:成功的文件;第三列:要的文件总1.2.3 停止若启动后想做配置调整或任何异常发生,可停止,运行stop.sh 停止之后如果没有清空日志并且没有修改配置信息,再次启动会继续上次的任务,重试所有失败记录但已经成功的文件不会重传。 ,请根上行带宽和机器配置适当调整该值。

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    一篇文章搞懂图像风格(Neural Style)的

    在神经网络之前,图像风格的程序有一个共同的思路:分析某一种风格的图像,给那一种风格建立一个学或者统计模型,再改变要做的图像让它能更好的符合建立的模型。 第一个基于神经网络的图像风格算法,生成时间:5-20分钟这篇文章中你不会看到学公式,如果想要更加详细了解其中的学的话可以阅读原论文。 ., 2015b中用到的一些技术的开始讲起,用最简单的方法说清楚基于神经网络的图像风格的思路是什么,以及Gatys为什么能够想到使用神经网络来实现图像风格。 巧合的是,显卡计算能力的爆炸性增长直接导致了被放置play十几年的神经网络的复活和深度学习的崛起,因为神经网络和游戏图形计算的相似处是两者都需要对大量进行重复单一的计算。 最后哪一块区域相似的块最多就把那片区域标出来。这种做法的好处在于即使识别一个小块出了问题,还有其他的小块能作为识别的依,发生错误的风险比之前大大降低了。

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    Redis

    https:blog.csdn.netxc_zhouarticledetails90550221 键有时候我们想将一个redis的到另一个redis中,redis提供了三种方式来满足的需求 move key db就是把指定的键从源到目标库中。由于多库在生产环境中不建议使用,所以此命令很少使用到。 0代表不过期实现原理:dump+restore可以实现redis不同实例之间的。(1)在源Redis上,dump命令会将键值序列化,格式采用RDB格式。 Redis3.06版本之后支持多个键,如果多个键则此处填写空字符串’’destination-db:目标库索引,例如要到0号库,这里就写0 - timeout:的超时时间(单位毫秒 ):添加此选项后后并不删除源键 - :添加此选项后,不管目标redis是否存在该键,都会正常进行覆盖- ]:多个键,例如要k1k2 k3,此处填写keys key1 key2 key3

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    Clickhouse

    Clickhouse Clickhouse 背景​ 报表即将上线,需准备一个Clickhouse测试库用作后续开发方案调研集群实际上就是要把所有库(system 除外)的表结构和完整的复制一遍 ,运行 DDL 创建表,然后运行上述语句复制所有表,执行 2使用 clickhouse-copierClickhouse-copier 是 ClickHouse 官方提供的一款工具, 使用 clickhouse-backupclickhouse-backup 是社区开源的一个 ClickHouse 备份工具,可用于实现。 有些地方也不是很清楚,最终决定使用 remote 函来做。 关于别的方案、更多的 clickhouse-copier 使用案例,可参考 Altinity 的博客 Clickhouse-copier in practice.使用 remote 函使用

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    laravel

    就像是库的版本控制, 允许团队简单轻松的编辑并共享应用的库表结构,通常和 Laravel 的 库结构生成器配合使用,让你轻松地构建库结构。 如果你曾经试过让同事手动在库结构中添加字段,那么可以让你不再需要做这样的事情。 每个文件名都包含时间戳,以便让 Laravel 确认的顺序。--table和--create选项可用来指定表的名称,或是该被执行时是否将创建的新表。 此命令将回滚最后一次“”的操作,其中可能包含多个文件:php artisan migrate:rollback复制代码你可以在rollback命令后面加上step参,来限制回滚的个。 :reset复制代码使用单个命令来执行回滚或migrate:refresh命令不仅会回滚库的所有还会接着运行migrate命令。

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    (2) - 如何快速

    摘要在上一篇中我们介绍了的套路,但是没有介绍具体的方案,这篇着重介绍下具体的方案一. 设计目标设计一个的方案,需要实现以下目标速度 qps 需要达到1k,这样能保证1亿的能够在1~2天内跑完qps可控 有可能对线上服务有影响,需要可动态调整qps完整,不丢失 进度可控 过程可中断,可重试。比如先10分之一的,再继续来二. 架构设计任务大致分为3个步骤,如下图所示? 因为有速度的要求,我们将每个步骤进行分解,确保每个部分可以异步化,并发处理。这样可以提升速度。遍完整遍老的库。 可以可以将成功遍完, 写入到任务队列的记录到某个存储,比如redis中,这样可以保证游标中断,或者服务重启后,可以从这个key中继续遍,这样就实现了的可中断2.

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    】使用XTTS-V3(DBMS_FILE_TRANSFER)

    生产上遇到一个场景,大概1T量左右,由于没用XTTS做过,所以准备尝试一下,本次采用XTTS(增强传输表空间) V3版本的DBMS_FILE_TRANSFER方式。 (28204707)字符集AL32UTF8AL32UTF8实例名XKORGXKORGCPU1616内存(GB)3232量GB1000 要的表空间:USERS、ORCLTBS二、文档及脚本mos 需要将这部分首先动到业务表空间,详见:【】Oracle分区表及索引表空间(https:www.modb.prodb42030)完成后,检查结果如下: ? 在目标文件一致后,将执行一次普通的传输表空间的步骤,从源库导出元对象并导入目标库。在此阶段结束之前,源库只能通过 read only 方式访问。 目标库打开JOBalter system set job_queue_processes=1000; 3.5.35 通知切换IP3.5.36 启动应用测试3.5.37 防火墙策略添加四、应急处置XTTS方式对源库变动主要是设置要表空间

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    Tair三步走

    image.png的三个阶段在多机房中,整个过程分为三个阶段:阶段、redolog阶段、实时复制阶段。 1 使用一个队列完成,这个队列由多个线程消费。 主线程会同步等待每个桶的同步完成,然后在从机房上打上标签,每次同步前都会判断这个标签,避免重启后。 2 redolog由于在同步时,client又会有新的写入,新写入的key可能已经被扫描过,所以如果不记录这些操作,这部分可能会被丢失。 对来讲,桶有三种状态:已、正在、未 。redolog只记录“正在”的桶的新写入请求。

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    怎么将到对象存储OSS?

    用户希望将到OSS上的用户目标存储桶。需要的源可能来自某个OSS桶,也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等,HTTP等。   OssImport  使用Ossimport工具进行。有关各种源的,批量到OSS,请参阅OssImport文档。  镜像回源  适用于客户源站,可将无缝到OSS。 在Ossimport完成后,新生成的过程请参考镜像反向源并无缝到OSS。 每种方法的选择如下:  在线服务  它适用于将各种大小的第三方源到OSS。 OssImport  适用于将批量到OSS,特别适用于大量。 OssImport  它更适用于具有大量(例如大于10TB)的方案。

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    -sqoop

    4. sqoop4.1 概述sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系库服务器之间传送”的工具。 导入:MySQL,Oracle导入到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等存储系 统; 导出:从Hadoop的文件系统中导出到关系库mysql等? 所有记录 都存储为文本文件的文本(或者Avro、sequence文件等二进制)列举出所有的库命令行查看帮助binsqoop list‐databases ‐‐help列出windows主机所有的库 导入库表到HDFS下面的命令用于从MySQL库服务器中的emp表导入HDFS。 1、将从HDFS把文件导出到RDBMS库 导出前,目标表必须存在于目标库中。

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    架构」神器 pgloader,各种到PostgreSQL

    对于库,pgloader连接到live服务,并知道如何直接从它获取所需的元。特征矩阵下面是根库引擎所支持的特性的比较。 对于某些特性,缺少支持只意味着其他来源不需要该特性,比如覆盖关于表或列的MySQL编码元的功能。这个列表中只有MySQL完全不能保证文本编码。或者没有外键的红。 命令pgloader实现了自己的命令语言,这是一种DSL,允许指定要实现的加载和的各个方面。该语言中提供的一些功能只适用于特定的源类型。 命令行pgloader命令行接受这两个变种:pgloader ...pgloader [] SOURCE TARGET您可以使用pgloader命令语言拥有一个包含规范的命令文件,也可以提供一个源和一个 PostgreSQL库连接目标,以便将加载到其中。

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    python+mysqldump

    usrbinenv python3# -*- coding: utf-8 -*- __author__ = Jason Li import osimport time :Tips: 执行脚本前先安装 python3,并在目标库创建好库python3 mysql_data_migrate.py print(* * 50,请输入源库信息, * * 50)src_db_host = input(Enter src_db_pwd = input(Enter source db passwd:)src_db_name = input(Enter source db name:) print(* * 50,请输入目标库信息 filestamp = time.strftime(%Y-%m-%d-%I:%M)filename = src_db_name + - + filestamp + .sql def export_data(): 导出 %s -h%s %s > %s% (src_db_user, src_db_pwd, src_db_host, src_db_name, filename)) def import_data(): 导入

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    MariaDB

    一、为什么要我的七月小说站点放在JCloud上,恕我直言,配合我的Aliyun服务器进行交互,那是相当的慢,没办法,京东云上面十几块钱的公网ip,也就这样了。 所以我决定把web服务器和库部署到一起。二、前导步骤过程中顺便记录一手,供后面再次到别的服务器上查阅,省的麻烦。 create database novel三、库表和结构先cd到mysql的运行路径下,再执行一下命令: 1.导出和表结构: mysqldump -u用户名 -p密码 库名 > 库名 .sql mysqldump -uroot -p -d dbname > dbname .sql 3.导入库 方法一: (1)选择库 mysql>use dbname ; (2)设置库编码 < 库名.sql

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    服务化带来的问题---之

    以及我们解决服务雪崩、链路过长问题难定位、服务调用关系错综复杂这几个问题的经。本文聊聊服务化过程中我曾经的。 服务化,其中一个重要意义在于隔离,也就意味着服务化过程要拆分现有库,进而涉及到过程我们要注意哪些关键点呢? 简单省时,不过需要停服避免切主库过程丢失2,重要业务,并发高,结构改变。这种场景一般需要不停机平滑。下面就重点介绍这部分经。 下一篇文章会分享最终一致性解决方案将某时间戳之前的老到新库(需要脚本程序做老,因为结构变化比较大的话,从库层面做就很困难了),注意:1,时间戳一定要选择开启双写后的时间点 第二步的老脚本程序和第三步的检验程序可以工具化,以后再做类似的可以复用。 目前各云服务平台也提供解决方案,大家有兴趣也可以了解一下!

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    你经过完整的大平台吗?

    按照刚开始提供的带宽计算,全部需要近半年。比较麻烦的事,过程中还存在刷新问题,也就是说有部分,你了也是白。 还是老老实实的吧。 整理思路就是,新集群部署完成后,先近三个月进行各系统测试。测试后无问题,开始同步所有,待上线前,同步当前时段未。 先来看一下我司大平台现状吧,一张图,如下: 此次涉及前端和后端,前端门户、报表、指标等需要在新环境重新部署,并且,其中消息队列,关系型库等也需要。 使用同步的,对新集群进行功能以及性能测试开始对新老平台进行任务并行运行核对任务并行期间质量根核对质量,选择时间窗口进行平台切换03问题在实际过程中,哪部分最难? 首先是源,现有生产系统存在一个问题,就是每时每刻基本都在刷新,的也在刷新,我们很难实时监控是什么时候刷新的,刷新了哪些(依靠人工,难免会有疏漏,也需要大量的人力保障)。

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    走进

    作者:陈启焕,某互联网分析师01 、信息、知识是当今的热词。 本是人造物,甚至可以被伪造,没有信息的大多没什么意义。常常存在噪音,我们需要专业的知识和处理能力,才能挖掘出中包含的信息。 例如,通过测量星球的位置和时间,我们得到,通过发现,星球的运行轨迹,这就是信息,通过信息,建立模型,总结出开普勒第三定律,这就是知识。02 讲完,我们讲讲大。 大是近几年火起来的热词,一直存在,但是为什么最近才出现大热潮呢?带着问题。首先,我们讲讲。早期的从观察总结而来。 03大热潮的掀起进入现代,的产生更加迅猛,尤其是进入动互联网时代,每个人,每部手机都是来源。每年以40%的增量增长。

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    走进

    01 、信息、知识是当今的热词。很多人的理解中,就是字,其实不然,的范畴要大得多,包括字、语言、文字、图像、视频,甚至是人类活动的行为都可以被认为是常常存在噪音,我们需要专业的知识和处理能力,才能挖掘出中包含的信息。 例如,通过测量星球的位置和时间,我们得到,通过发现,星球的运行轨迹,这就是信息,通过信息,建立模型,总结出开普勒第三定律,这就是知识。02 讲完,我们讲讲大。 大是近几年火起来的热词,一直存在,但是为什么最近才出现大热潮呢?带着问题。首先,我们讲讲。早期的从观察总结而来。 03大热潮的掀起进入现代,的产生更加迅猛,尤其是进入动互联网时代,每个人,每部手机都是来源。每年以40%的增量增长。

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    集群的那一夜是怎么过的|回忆录

    按照刚开始提供的带宽计算,全部需要近半年。比较麻烦的事,过程中还存在刷新问题,也就是说有部分,你了也是白。 还是老老实实的吧。 ?整理思路就是,新集群部署完成后,先近三个月进行各系统测试。测试后无问题,开始同步所有,待上线前,同步当前时段未。 此次涉及前端和后端,前端门户、报表、指标等需要在新环境重新部署,并且,其中消息队列,关系型库等也需要。后端主要是Hadoop、MPP和ETL工具。 使用同步的,对新集群进行功能以及性能测试开始对新老平台进行任务并行运行核对任务并行期间质量根核对质量,选择时间窗口进行平台切换问题在实际过程中,哪部分最难? 首先是源,现有生产系统存在一个问题,就是每时每刻基本都在刷新,的也在刷新,我们很难实时监控是什么时候刷新的,刷新了哪些(依靠人工,难免会有疏漏,也需要大量的人力保障)。

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    Elasticsearch跨集群之离线

    跨集群用户在腾讯云上自建的ES集群或者在其它云厂商购买的ES集群,如果要至腾讯云ES,用户可以根自己的业务需要选择适合自己的方案。 如果业务可以停服或者可以暂停写操作,可以参考离线的四种方案。离线离线需要先停止老集群的写操作,将完毕后在新集群上进行读写操作。适合于业务可以停服的场景。 注意此操作并不能索引的配置如分片量和副本量,必须对每个索引单独进行配置的,或者直接在目标集群中将索引创建完毕后再 elasticdump --input=http:172.16.0.39 api接口,可以通过snapshot api进行跨集群的,原理就是从源ES集群创建快照,然后在目标ES集群中进行恢复。 的方式适合量大的场景下进行

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