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HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库,它是横向扩展的。它利用了Hadoop的文件系统(HDFS)提供的容错能力。 HBase提供对数据的随机实时读/写访问,可以直接HBase存储HDFS数据。 准备 安装JDK1.8+ 下载 hbase-2.0.0-beta-1-bin.tar.gz 包,并解压到 /apps/目录下。 修改 conf/hbase-env.sh 文件,设置 JAVA_HOME 变量 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_112 单机模式 单
早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,产出了canal项目。canal的原理很简单,就是如上图片所示
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经常在很多网站上都能看到类似的表单信息功能,用户只需要填写相关内容,点击提交按钮,就可以将表单内容发送到管理员邮箱。
1.准备工作: 1)把所有的软件安装在/Data/apps/,源码包放在/Data/tgz/,数据放在/Data/data,日志文件放在/Data/logs,项目放在/Data/webapps, mkdir -p /Data/apps/ mkdir -p /Data/tgz/ mkdir -p /Data/data/ mkdir -p /Data/logs/ mkdir -p /Data/webapps/ 2)安装源码包所需要的依赖包 yum -y install wget openssl* gcc gc
我们在办公日常用经常会接触到办公软件Excel,也会遇到大量数据迁移的问题,手动操作这么反人类的事情,俺们程序员肯定是不会干的。
在工作中,我们常常需要将 Excel 表格转换为 Markdown 格式,以便在文档、博客或其他支持 Markdown 的平台上分享。然而,一些 Markdown 编辑器对从 Excel 复制粘贴的内容支持并不理想,导致转换后的格式混乱。另外,如果需要频繁处理相同类型的文件,手动转换显得繁琐。因此,我决定创建一个 CLI 工具,用于自动化这一转换过程。
flutter-boot核心解决了混合开发模式下的两个问题:flutter混合开发的工程化设计和混合栈。那flutter-boot是如何解决的呢?
#安装目录 mkdir -p /data/apps/redis cd /data/tgz wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.1.tar.gz cd redis-3.2.1 make PREFIX=/data/apps/redis install #安装到指定目录中 #在安装redis成功后,你将可以在/data/apps/redis看到一个bin的目录,里面包括了以下文件: redis-benchmark redis-check-aof
描述: MySQL的MMM(Master-Master replication manager for MySQL)是一套 支持双主故障切换和双主日常管理的脚本程序高可用架构;
仪表盘是将数据内容有效地传达给团队的方法之一。举例来说,仪表盘可以用来跟踪关键性能指标(KPI)的进度。在Lucid,有一个KPI就是我们的产品在第三方市场中的排名和表现。虽然已经有企业级的产品来帮助我们收集和可视化这种类型的数据,但是你也可以选择只使用Google App Script和Google Sheet来生成自动化的仪表盘。我们使用这种方法来跟踪我们的应用程序在Atlassian Marketplace中的表现,这项技术也可以与很多公共API搭配使用,比如:
想合并两个结果集,并将它们转置为两列,另外还想给各组添加列“标题”。
文件名,[工作表名称,不写则默认当前激活的表],[从第几行开始,不写则默认第二行,因为很多表第一行是title],列名(第一列是要查找的元素,列名可以不连续,比如“ade”)
最近面试经常会问到sql相关的问题,在数据库中造测试数据是平常工作中经常会用到的场景,一般做压力测试,性能测试也需在数据库中先准备测试数据。那么如何批量生成大量的测试数据呢?
lsof -i:[port] netstat -anp |grep [port]
有段时间没有使用python了,对它的语法有点生疏,花了几个小时熟悉,期间发现很多小细节不清楚。为了下次能快速上手,避免重复犯错,我将python使用过程中的一些问题在这篇博文中记录小结一下,主要内容涉及到python操作mysql数据库,python发送http请求,解析txt文本,解析JSON字符串,crontab执行python脚本,等等。(注:我用的是python2.7版本)
这一节介绍你可能遇到的在不同情况下如何分析和编写数据库迁移. 有关迁移的入门资料,请查看 the topic guide.
Google Apps Script 是为谷歌工作表 Sheets、文档, Docs、幻灯片Slides或表单 Forms创建附加组件,自动化您的工作流,与外部api集成,等等。
本文介绍基于Python语言,读取Excel表格文件数据,并基于其中某一列数据的值,将这一数据处于指定范围的那一行加以复制,并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。
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在设计数据库结构的时候,要尽量遵守三范式,如果不遵守,必须有足够的理由。比如性能。事实上我们经常会为了性能而妥协数据库的设计。
日常开发当中,业务人员经常会遇到一些重复性整理表格的事情,这时候,就可以通过一些方式进行自动化程序处理,提高工作(摸鱼)效率。
文件类型 文件权限 文件属主 文件属主dave 的用户组 文件字节长度 文件更新时间 文件名 - rw-r--r-- 1 dave admin 300 Fed 19 22:05 myfile
主要整理了一下,pig里面的一些关键词的含义和用法,pig虽然是一种以数据流处理为核心的框架,但数据库的大部分关键词和操作,在pig里面基本上都能找到对应的函数,非常灵活与简洁,春节前的最后一篇文章了,祝大家春节快乐! 1,pig里所有的保留关键字: -- A assert, and, any, all, arrange, as, asc, AVG -- B bag, BinStorage, by, bytearray, BIGINTEGER, BIGDECIMAL -- C cache, CAS
作者是个菜鸡,毕业以后做的功能测试,闲暇时间自学了下Python,记得是前年九月份吧,在校友群遇到了同样的做测试的学妹,学妹公司让做一个判断文件的代码练练手,拿来修改了下,写了我印象中第一个和工作有些关系的脚本。
binlog模式总共可分为以下三种:row,statement,mixed 1.Row 日志中会记录成每一行数据被修改的形式,然后在slave端再对相同的数据进行修改,只记录要修改的数据,只有value,不会有sql多表关联的情况。 优点:在row模式下,bin-log中可以不记录执行的sql语句的上下文相关的信息,仅仅只需要记录那一条记录被修改了,修改成什么样了,所以row的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节,非常容易理解。而且不会出现某些特定情况下的存储过程和function,以及trigg
公司项目的广告展示率太低,需要查找原因,之前做了统计埋点,运维给出过滤后的数据,一个 txt 文件 500M 以上,文件打开非常乱。
MySQL 5.5 中对于二进制日志 (binlog) 有 3 种不同的格式可选:Mixed,Statement,Row,默认格式是 Statement。总结一下这三种格式日志的优缺点。 MySQL Replication 复制可以是基于一条语句 (Statement Level) ,也可以是基于一条记录 (Row Level),可以在 MySQL 的配置参数中设定这个复制级别,不同复制级别的设置会影响到 Master 端的 bin-log 日志格式。
房东将整栋楼各房间的应缴房租详情用一个excel表记录了下来,现在需要给每个房间都以图片或excel表形式发送一个房租单。
Handsontable 是一个网页版的类 excel 工具,其强大的地方已经不言而喻了。我们来看看官网上的几个例子: 漂亮的布局:
创建表格,包括添加数据、插入表格、合并单元格、设置表格样式、单元格居中、单元格背景色,单元格字体样式等设置,可参考这篇文章里的内容。
MySQL 5.5 中对于二进制日志 (binlog) 有 3 种不同的格式可选:Mixed,Statement,Row,默认格式是 Statement。 总结一下这三种格式日志的优缺点。 默认binlog 设置 mysql> mysql> show variables like 'binlog_%'; +-----------------------------------------+--------------+ | Variable_name |
MySQL 中的日志比较重要的有 binlog(归档日志)、redo log(重做日志)以及 undo log,那么跟我们本文相关的主要是 binlog,另外两个日志松哥将来有空了再和大家详细介绍。 1. binlog binlog 我们中文一般称作归档日志,如果大家看过松哥之前发的 MySQL 主从搭建,应该对这个日志有印象,当我们搭建 MySQL 主从的时候就离不开 binlog(传送门:MySQL8 主从复制踩坑指南)。 binlog 是 MySQL Server 层的日志,而不是存储引擎自带的日志,
BULK INSERT以用户指定的格式复制一个数据文件至数据库表或视图中。 语法:
MySQL的二进制日志binlog可以说是MySQL最重要的日志,它记录了所有的DDL和DML语句(除了数据查询语句select),以事件形式记录,还包含语句所执行的消耗的时间。
CSV(comma-separated value,逗号分隔值)文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本,表格(或电子表格)中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比,CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件;相比之下,能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件,但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具,但是当你使用 Excel 文件时,还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由,使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具,那就使用 Python 自己开发一个!
在之前的文章中我们曾详细的讲解了如何使用openpyxl 操作Excel,其实在Python中还有其他可以直接操作 Excel 文件的库,如 xlwings、xlrd、xlwt 等等,本文就将讲解另一个优秀的库xlwings
今天看JL(Jonathan Lewis)的一篇文章,真是费了不少的脑细胞,玩Oracle几十年的老司机,看问题的角度和深度果然不一样,当时看他的大作《Oracle核心技术》就花了我不少时间,还没有看完,一本薄薄的书能够蕴含如此的能量,做技术到了这个火候,让人深深佩服。 他的一篇博文,标题很简单,就是“255 again”看来是一个很经典的问题,我就简单抓取一些测试的思路和脚本来说说。 原文在链接 https://jonathanlewis.wordpress.com/2017/05/23/25
在API接口同步请求过程中,不适合处理耗时过长、或者一直轮询的工作。此时,可以结合MQ异步队列任务进行后台处理。
本篇演示使用 ClickHouse 的 MaterializeMySQL 数据库引擎和物化视图,实时将 MySQL 库表中的数据同步到 ClickHouse 的库表中。相关软件版本如下:
当我们因为误操作修改了数据库中的数据, 同时有没有备份可以恢复时, 我们就可以通过分析二进制日志, 对日志中记录的数据修改操作做反向处理的方式来达到恢复数据的目的
开源摘星计划(WeOpen Star) 是由腾源会 2022 年推出的全新项目,旨在为开源人提供成长激励,为开源项目提供成长支持,助力开发者更好地了解开源,更快地跨越鸿沟,参与到开源的具体贡献与实践中。
Python 是开源的,它很棒,但是也无法避免开源的一些固有问题:很多包都在做(或者在尝试做)同样的事情。如果你是 Python 新手,那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个,你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的,它就是 pandas。
接口测试和性能测试一般都在本地进行脚本开发,接口测试和性能测试的执行建议在服务器上进行。
MySQL 的二进制日志(Binary Log),通常简称为 binlog,是一种记录数据库中发生的更改的日志文件。它记录了对数据库进行的 INSERT、UPDATE 和 DELETE 等数据更改操作,以及数据库结构的更改(例如,ALTER TABLE)。这些日志文件对于数据恢复、数据复制和数据库的高可用性非常重要。以下是关于 MySQL binlog 的详细介绍:
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