mysql5.5.64-MariaDB版本不能识别-set-gtid-purged=OFF 参数。
我在上一篇文章最后,给你留下的问题是怎么在两张表中拷贝数据。如果可以控制对源表的扫描行数和加锁范围很小的话,我们简单地使用 insert … select 语句即可实现。
最近在做服务作业的时候,突然发现机器的 dump 文件在暴增,1小时的执行下来,应用 _dump.log.* 文件达到了惊人的 20 个,其中每个dump 文件都是900mb 的文件,还在不断增多,还有一个 应用_dump.log 的文件也达到了 900mb ,所以赶紧紧急 kill 掉该 机器,分析问题。
在选择使用哪种方法时,还需要考虑数据的大小、是否需要跨平台迁移、是否有权限访问服务器文件系统、是否需要保留表结构等因素。通常,如果需要快速迁移大量数据并且对数据的完整性有高要求,物理拷贝表空间是一个好选择。如果数据量较小或者需要跨平台迁移,使用mysqldump或导出CSV文件可能更合适。
1,FetchTask 不执行mapreduce,提高速度 设置的三种方式: 方法一: set hive.fetch.task.conversion=more; 方法二: bin/hive --hiveconf hive.fetch.task.conversion=more 方法三: 上面的两种方法都可以开启了Fetch任务,但是都是临时起作用的;如果你想一直启用这个功能,可以在${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml <property> <name>hive.fetch
作为一名 Web 开发人员,我第一次与数据库和 SQL 产生交集是使用对象关系映射(ORM)。我使用的是 Django 查询集 API,这个界面用户体验很好。之后,我转向数据工程方向,更多地利用数据集来构建 AI。我的职责是从用户应用程序中获取数据,并将其转换为数据科学家可利用的内容,这一过程通常称为 ETL (extract, transform and load)。
据我了解,nvidia显卡驱动安装文件本身就比较大,大概六七百MB,其次安装过程中会先解压(大概1GB多)、最后再安装过程中会在C:\Program Files\NVIDIA Corporation\目录(大概700MB左右)和C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository\目录(大概1.5GB左右)产生一定的空间占用,这些加一起大概4GB多
一、我们要解决什么问题 二、排序,排序,排序 三、索引优化排序 四、排序模式 4.1实际trace结果 4.2排序模式概览 4.2.1回表排序模式 4.2.2不回表排序模式 4.2.3打包数据排序模式 4.2.4三种模式比较 五、外部排序 5.1普通外部排序 5.1.1两路外部排序 5.1.2多路外部排序 5.2MySQL外部排序 5.2.1MySQL外部排序算法 5.2.2sort_merge_passes 六、trace 结果解释 6.1 是否存在磁盘外部排序 6.2 是否存在优先队列优
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。本篇会介绍几个目前比较常用且流行的容器监控工具,首先我们来看看Docker自带的几个监控子命令:ps、top以及stats,然后是一个功能更强的开源监控工具Weave Scope。
EasyPlayer随着多年不断的更新和迭代,不断基于成功的实践经验,发展出包括有: EasyPlayer RTSP、EasyPlayer RTMP、EasyPlayerPro 和EasyPlayer.js 等播放器。目前支持Windows、 Android、iOS三个平台,EasyPlayer.js还支持Linux平台。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL,并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
Apache kafka is a distributed streaming platform,官方定义 kafka 是一个分布式流式计算平台 。而在大部分企业开发人员中,都是把 kafka 当成消息系统使用,它是一个分布式消息队列,但是很少会使用 kafka 的流式计算。它有四个关键概念:
当您的应用程序运行缓慢时,反射操作是指责数据库查询。 毫无疑问,一些更为奢侈的拖延可能会因为缺失的指数或不必要的锁定而被指责,但还有其他潜在恶作剧,包括网络和应用本身。 Dan Turner指出,你可以节省大量的时间和金钱,通过努力确定问题所在的位置,然后潜入细节。 低应用程序首先影响终端用户,但是整个团队很快就会感受到影响,包括DBA,Dev团队,网络管理员以及照管硬件的系统管理员。 有这么多人参与,每个人都有自己的看法,可能的原因,可能很难确定瓶颈在哪里。 一般来说,SQL Server应用程序的性能问
注意: 不推荐把它用于其他数据比对场景, 因为它会转发经过它的全部指令到第二个数据源(也就是update insert delete也下发了,如果2个数据库有配置了数据复制,则可能造成复制链路的中断! (当然如果配的第二个数据源的账号权限是只读的,那么也可以用ticmp来验证一些查询结果的差异性比对,但是这个结果的准确性会受到复制链路的延迟的很大的影响,仅供参考而已)
在 dotnet 里面的 MemoryFailPoint 可用来测试当前进程是否还能分配申请给定大小的内存空间,这个是一个高级编程的类型,大部分情况下都不需要用到。本文内容由 New Bing 编写,将和大家介绍 MemoryFailPoint 的使用方法
在互联网服务中,最大的变数就在用户流量上。相比普通的服务,高并发的系统需要同时服务的在线人数会更多,所以对这类系统做容量设计时,我们就需要根据用户请求量和同时在线人数,来推算系统硬件需要投入多少成本。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 前些日子,一个手机QQ安装包就要快900MB的事儿在网上吵得沸沸扬扬。 △ 最新安装包又大了,已经924MB 虽然最后大家发现它主要为了视频通话特效多了一个虚幻引擎,但网友还是感叹: 现在的App真的是越来越大了。 而就在最近,国外一位程序员也遇到了同样的困惑。 他乘的一班飞机由于没有机上小电视,只能下载一个叫做“美联航”的App来看视频打发时间。 小哥一边感叹现在航空公司越来越鸡贼:把成本都加到顾客头上,一边打开了应用商店,结果就很诧异: 不就用
我真的喜欢后面墙上不规则的黑板白班、脱落的墙皮和不知道什么颜料的笔画上去的线条吗?
python处理数据文件的途径有很多种,可以操作的文件类型主要包括文本文件(csv、txt、json等)、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
内存的管理和优化是系统性能优化的一个重要部分,内存资源的充足与否直接影响应用系统的使用性能。在进行内存优化之前,一定要熟悉Linux的内存管理机制,这里我们重点探讨如何通过系统命令监控Linux系统的内存使用状况。
作者:ROGER HUANG 本文翻译自:http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源:https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息,请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
(1)要求目标表Table2必须存在,并且字段field,field2…也必须存在
如果你有订阅一些科技新闻,应该会有看过内核在4.9当中加入了一个新的算法,来解决在有一定的丢包率的情况下的带宽稳定的问题,这个是谷歌为我们带来的干货,新的 TCP 拥塞控制算法 BBR (Bottleneck Bandwidth and RTT),谷歌一向的做法是,先上生产,然后发论文,然后有可能开源,所以这个已经合并到了内核4.9分支当中,算法带来的改变在出的测试报告当中有很详细的数据展示,这个看多了可能反而不知道到底会有什么明显改变,特别是对于我们自己的场景
将MySQL数据库中的冷数据备份并上传至云平台对象存储的过程。冷数据是指数据库中的历史或不经常访问的数据。我们首先通过执行SQL查询语句从MySQL数据库中提取所需数据,然后将其保存为CSV文件格式,接着通过SDK将备份文件上传到对象存储。
在某些时候,如果你尝试使用Excel打开大型csv文件或文本文件,可能无法打开它们。曾经收到一个8GB的大型csv文件,想看一下内容,但无法使用任何尝试过的程序打开它,比如记事本、Excel等。文件太大,程序甚至无法启动。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
如果你打算好好学习一下 MySQL,性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候,突然发现一个问题摆在眼前,本地数据库中没那么大的数据量啊,几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多,但谁敢直接在生产环境动手啊,想被提前优化吗?
前几天突然想知道,操作系统镜像是怎么搞的。放狗搜了一下,发现官网提供了一些这方面的介绍,看来很轻松,结合以前翻译的镜像是怎样炼成的,一时手痒,就想用菊厂操作系统新秀 openEuler 练练手——恩是 openEuler 不是那啥。
最近在培训PowerShell,在讲到Pipeline的时候,对于我这种长期和数据(数据库)打交道的人来说,觉得很实用,所以写此博文,记录一下。
如转载,请注明出处:http://blog.csdn.net/robinson_0612/archive/2010/03/30/5431428.aspx 虽然 Oracle 10g Database Release 2 已经推出几年了,但这个版本仍然为很多初学者学习的版本,下面详细讲述了安装 Oracle 10g 的步骤。 一、 linux 的版本选用 目前 linux(RHEL) 使用的主要版本为 5.4 版,可以到下面的地址下载其安装文件。 RHEL5.4 下载 http://download.chinaunix.net/download/0013000/12623.shtml 二、关于 linux 的安装 很多初学者使用的是 XP 系统上的虚拟机来安装 Linux ,因此本文也是在虚拟机上安装 Linux 然后再安装 Oracle 10g. 至于虚拟机可以使用 VMware 6.5 Workstation 版,这个可以到百度 ,Google 找一下,比较多。安装了 linux 时,我们需要特殊的配置一下 Oracle 的安装环境,关于这个配置 Oracle 安装环境,请参考: VmWare6.5.2下安装 RHEL 5.4(配置 Oracle安装环境) 三、安装 Oracle 前的环境检查 1. 下载 Oracle 10g R2 Oracle 10g for Linux http://www.oracle.com/technology/software/products/database/index.html 2. 查看 Linux 内核参数,有点多余,作为初学者,还是可以练习一下。请确保高于 2.6.9 -5.0.5.EL 以上内核 强烈建议大家安装 SecureCRT 或 VNC 工具,这样不必来回在 XP 和 Linux 下切换。 uname –r [root@localhost ~]# uname -r 2.6.18 -164.el5xen 3. 查看 CPU 、内存、 Swap 及磁盘可用空间 内存:至少 1GB ,下图中我的内存仅 900MB Swap :一般为可用物理内存的 2 倍,比如设定为 2GB /Temp 分区:至少 400MB Oracle 安装目录所在的分区:至少 4GB [root@localhost ~]# free -m total used free shared buffers cached Mem: 900 568 331 0 56 356 -/+ buffers/cache: 154 745 Swap: 2251 0 2251 [root@localhost ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/sda2 6.4G 3.8G 2.3G 63% / /dev/sdd1 6.8G 144M 6.3G 3% /u01 /dev/sdc2 1.2G 34M 1.1G 3% /home /dev/sdc1 760M 17M 704M 3% /tmp /dev/sda1 456M 18M 415M 5% /boot tmpfs 450M 0 450M 0% /dev/shm none 450M 104K 450M 1% /var/lib/xenstored /dev/hdc 2.8G 2.8G 0 100% /media/RHEL_5.4 i386 DVD 四、配置安装环境 1. 安装补丁包 关于确认补丁包的是否已安装,可以使用下述方式来查看 rpm -q gcc make
1、普通索引:经过设计的数据结构; 2、唯一索引:唯一约束; 3、主键索引(唯一索引的一种):唯一约束+非空约束; 4、全文索引:创建的时候要制定索引长度。
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的SQL语句,提高系统的可用性。
合并查询在Power Query中是很成熟的应用,相当于SQL中的各种JOIN(抽时间会写几篇SQL的join,算是SQL的小核心)。但同时,在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中,经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作,所以我一直在想,有没有办法可以对其进行优化。最近我正好做了一些测试,希望这些结果能够帮助到大家。
很多架构师都是从软件开发成长起来的,大家在软件领域都有很深的造诣,大部分人对硬件接触的很少。而成为架构师后需要频繁的跟人 、硬件 、软件 、网络打交道,本篇文章就给大家带来服务器硬件方面的相关知识,主要包括服务器、CPU、内存、磁盘、网卡。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建,查询,更新和删除数据 不同的存储引擎提供不同的存储机制,索引技巧,锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能,现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎
MySQL 的主从同步应该是被各个 DBA 熟知的技术了,从 MySQL 3.23.15 开始一直迭代改进到 8.0 版本。经过这么多年的改进,目前 8.0 提供的复制技术是最新的 WriteSet 机制,这个功能也被合并到了 5.7.21 版本,解决了 5.7 并行复制的一些问题。
ETL(Extract, Transform, Load)是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论,它主要用于从各种不同的数据源中提取数据,经过一系列的处理和转换,最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 前面Fayson介绍了《如何在Impala中使用Parquet表》,本篇文章主要介绍如何使用Hive来生成Parquet格式的表,并介绍如何限制生成的Parquet文件的大小。 内容概述 1.测试数据准备 2.Hive创建Parquet表及验证 3.Paruqet文件跨Block说
本文并不表示R在数据分析方面比Python更好或更快速,我本人每天都使用两种语言。这篇文章只是提供了比较这两种语言的机会。
数据分析离不开数据库,如何使用python连接MySQL数据库,并进行增删改查操作呢?
所谓参数文件其实就是常说的mysql配置文件my.cnf,mysql启动的时候会去寻找配置文件my.cnf,如果找不到,相关参数就使用默认值,如果找到了,就使用配置文件中手动设置的相关参数值覆盖默认值。
1. 支持多种数据源:pgloader 支持从 MySQL、SQLite、CSV 文件、固定宽度文本文件等多种数据源迁移数据到 PostgreSQL,同时也支持从 Microsoft SQL Server 和 Oracle 数据库迁移数据。
最近公司要用到客户导入导出,导入由于是要给客户用户,需要下载报表,所以导入采用phpexecl来处理表格,说实话,小量数据还可以接受,数据一上千,上万,机器配置性能不好,直接挂的节奏,特别涉及到多表数据查询,业务复杂,你的性能会越低 导入的话,总结了以下,优化了。第一,不要在循环中使用sql,不要一条条导数据,要想办法最后拼装成一条sql执行插入,你想下,你要导入1万条数据,你执行1万条sql和1条sql的区别是很大的。 今天主要说的是导出,如果你要导出大量数据,业务逻辑复杂的话,建议csv导出,缺点是没有
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 之前只用过单线程处理,加载模型进行测试,运行时间上也可以接受。但是现在需要处理比较大量的数据,如果进行线性处理,可能测试一次就花10个小时,而且还不知道结果怎么样,所以多线程就必须使用上了。有关线程部分主要参考:https://junyiseo.com/python/211.html 1 多线程 多线程类似于同时执行多个不同程序,线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云