使用ECS的过程中，会遇到磁盘空间不够用的情况，遇到这种情况时我们需要单独去购买一台数据盘，在购买完成后，我们需要进行分区格式化等操作 1、查看磁盘情况 1 2 fdisk -l lsblk 以上两个命令都可以 2、分区 创建一个单分区数据盘，依次执行以下命令： 3、创建文件系统 1 mkfs.ext4 /dev/vdb1 4、挂载文件系统（需要事先创建目录） 1 mount /dev/vdb1 /backup_data 5、向/etc/fstab中写入新分区信息 1 echo /dev/vdb1 /backup_data ext5 defaults 0 0 >> /etc/fstab 6、查看 1 df -h
1、如果增量数据，每次增量数据可能会存在增量数据，如何解决。 思路，首先可以复制一个备份表，然后将主表中存在的数据，在备份表中进行删除，然后将备份表插入到主表，最后在下次增量之前，将备份表截断或者清空表即可。 `name`; -- 2、删除主表数据表中重复的数据（旧数据），但是临时表中的重复数据不删除，用于将这些数据重新导入到旧数据 DELETE FROM a1 USING apple AS a1 INNER `name`; 步骤三、将增量数据导入到目标数据表中（此时已经将重复数据或者旧数据已经删除干净了）; INSERT INTO apple(`name`, `age`, `birthday`, `sex 最后for循环遍历插入该id的所有新的用户角色关联的信息。即可完成用户和用户角色关联信息的修改。
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新增节点的步骤 将其他节点的server.properties配置文件拷贝后修改以下参数 broker.id log.dirs zookeeper.connect 数据迁移原理 只有新增的Topic才会将数据分布在新节点上 ，如果要将现有数据也分配到新节点，需要将Topic中的数据迁移到新节点上。 数据迁移过程是手动启动的，但是是完全自动化的。Kafka会将新节点添加为要迁移的分区的追随者，并允许其完全复制该分区中的现有数据。 新节点完全复制此分区的内容并加入同步副本后，现有副本之一将删除其分区的数据。 数据迁移工具介绍 分区重新分配工具可用于在代理之间移动分区。理想的分区分配将确保所有代理之间的数据负载和分区大小均匀。 分区重新分配工具没有能力自动研究Kafka群集中的数据分布，并四处移动分区以实现均匀的负载分布。因此，必须弄清楚应该移动哪些主题或分区。
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 ---- 在前面Fayson介绍了《如何在CDH 本篇文章主要介绍如何使用使用StreamSets通过JDBC的方式实时抽取增量数据到Hive。 StreamSets实现的流程如下： ? 执行后可以看到有2条数据输入和输出，这与我们测试数据库的数据相符合 ? 去HUE 页面查看hive 表中的数据，发现已经更新进来 ? 4.Pipeline流程测试 ---- 1.去mysql 中增加数据并查看 ? 查看管道流信息发现输入输出数量变成了4 ? 去HUE 中查看hive 表的数据，跟mysql 中同步，说明增量更新成功 ?
其实很早之前就有一个软件，可以转移硬盘数据了， 这个软件就是“GHOST”，是不是挺熟悉的？ 只要在百度上搜索装系统，马上就会弹出各种GHOST系统。 （这里是指仅转移一个分区的数据，如果要转移整个硬盘的数据， 需要新硬盘容量等于或大于老硬盘的容量。也就不用分区了） ? 接下来就是选择从哪个硬盘的分区复制，选择硬盘一定选择正确， 要是选反了，会清空分区数据的！ 如果你不能通过硬盘型号区分，也可以根据硬盘大小来区分哪块是老硬盘。 ? 选择好源硬盘，然后选择源分区，这里选择系统所在分区C， 最后有个数据文件大小可以参考。 ? 接着就是选择目标硬盘和要复制到的分区。 ? 一般选择继续，然后退出软件，关机，取下老硬盘，仅用新硬盘开机测试。 ? 取下老硬盘后，开机测试跟原来一样就没问题啦！ 如果有些软件是装在老硬盘的D盘，你也可以再转移D盘的数据。 操作都差不多！
Django新增数据 方式一 增加是比较简单的操作，Django的ORM可以使用如下的方式新增一条数据。 Django做的比较优雅的事情是：Django的一个model类对应数据库中一张表，而该类的对象则对应于数据表中的一条数据，这样的抽象是比较合理的。 save()方法也被用来更新数据，如前所述，如果你在保存新对象的时候指定了主键的值，如果这个值在数据库中已经存在，那么插入操作，就变成了更新操作。 方式二 除了上面的方式之外，还可以使用Model.objects的方法来实现新增一条数据。 Django每个非抽象的 Model 类必须有一个 Manager 实例添加到其中。 =0) 注意： 如果你的新增操作包含了一个你手动设置的主键值，而且如果这个值已经存在于数据库中，那么对 create() 的调用就会以一个 IntegrityError 失败，因为主键必须是唯一的。
关于构造函数，数组新增的方法有如下： Array.from() Array.of() Array.from() 将两类对象转为真正的数组：类似数组的对象和可遍历（iterable）的对象（包括 ES6 新增的数据结构 Set 和 Map） let arrayLike = { '0': 'a', '1': 'b', '2': 'c', length: 3 }; let 11, 8) // [3, 11, 8] 三、实例对象新增的方法 关于数组实例对象新增的方法有如下： copyWithin() find()、findIndex() fill() entries()， 如果为负值，表示倒数。 start（可选）：从该位置开始读取数据，默认为 0。如果为负值，表示从末尾开始计算。 end（可选）：到该位置前停止读取数据，默认等于数组长度。 () 将数组扁平化处理，返回一个新数组，对原数据没有影响 [1, 2, [3, 4]].flat() // [1, 2, 3, 4] flat()默认只会“拉平”一层，如果想要“拉平”多层的嵌套数组，
背景介绍 在数据开发的过程中，往往会进行分层的设计，在ODS层中，一种非常常见的场景是使用一个增量表delta对一个存量表snapshot进行更新。 例如snapshot表存储所有的会员信息，而增量表中包括新增会员信息和原有会员信息属性的一些修改；或者snapshot表存储最近一个月的订单信息，delta表存储了新增订单以及物流的更新等等。 那么这个shuffle的阶段应该如何省去呢？这里就要引入我们今天介绍的功能，hash clustering table了。 上面也说过，如果数据只是进行一次读写，其实hash clustering table的作用有限，但是在增量更新这个特定的场景下，我们的输入和输出都为hash clustering的数据，而且中间过程并没有对 最后，欢迎大家在自己的增量更新的任务使用hash clustering功能，从现有的经验来看，大表的数据越多，收益越明显。
硬盘存储数据最主要利用大家常见的结构体指针记录数据的信息，常见的有文件的大小，文件修改的日期，文件数据的格式等等，硬盘介质如同一块地，在这块土壤上可以种植各种庄稼，这块地会专门有个小空间统计和管理庄稼的一切信息 明白这个这个道理，其实也就不难理解为什么硬盘的数据已经被删除了，为什么还能通过一些软件恢复以前的数据，根本的原因还是数据还在，只是对于宣称数据已经被删除了。 ? 恢复硬盘数据的原理就是直接在对应的结构体指针里面读取数据的信息，根据读到的数据信息进一步还原之前的索引，如果在文件删除之后，在原来的位置上写入新的 数据，那么数据就无法恢复了，因为数据现场已经遭到破坏， 不具备数据恢复的线索了，如同已经在以前的庄稼地里面种上新的农作物，以前的已经被覆盖，无法找到现场。 道理就是这么简单，其实数据恢复和普通的软件开发没什么打的区别，就是在已有的数据结构基础上进行数据还原。那么为什么有的硬盘容易恢复，有的就很难？
文章目录 新增字段 1、方法1 cascade知识 2、方法2 （适用于外部表） 3、方法3（下下策） 修改字段 删除列 新增字段 1、方法1 alter table 表名 add columns (列名 string COMMENT '新添加的列') CASCADE; alter table 表名 add columns (列名 string COMMENT '新添加的列')； hive表中指定位置增加一个字段 alter table 表名 change 列名 string after 指定位置的列名; -- 正确，移动到指定位置,address字段的后面 添加之后字段由于hive底层是文件和系列化的设计，因此查数据会发现新增的列在所有已有列的后面 （当父表的信息删除，子表的信息也自动删除） 标准语法如下： 2、方法2 （适用于外部表） 当分区过多的情况下，直接使用alter就行增加字段会报错 第一步：删除分区 ，当分区过多可以写个for ，进行存储原表数据 将原表进行drop，再对新表进行改名操作 ALTER TABLE old_name RENAME TO new_name; 修改字段 alter table table_name change
SAP：在数据库表中增减删改数据 函数语法：ABAP 开发工具：SAP GUI 740 一、如何在已生成维护视图的数据库表中添加测试数据？ SAP有4种视图：数据库视图、维护视图、投影视图和帮助视图。 1、数据库视图：通过inner join的方式把若干个数据库表连接起来，可以类似的作为一个数据库表在ABAP里使用； 2、维护视图：通过outer join的方式把数据表连接起来，可以作为维护表格内容的一种方式 参考blog:如何生成表维护视图？ 表维护视图T-CODE：SM30 以维护开发表zstfi0135为例 一、SM30进入维护视图 二、添加新条目 三、输入所需数据 四、保存 二、如何在没有维护视图的表中添加数据？
FBI在获知罪犯将一块可能记录有相关邮件和证据的硬盘丢入湖中后，对该湖进行了搜查。 数据取证专家表示，如果只是泡个水，数据很容易恢复，要毁掉一块硬盘有更有效的方法。 闪回数据公司(Flashback Data)董事长 Russell Chozick 解释说：“无论湿不湿，数据依然在盘片上。” 只要盘片没有变干(如果干了会留下难以清理的残渣)，专家就可以相对轻松地恢复数据。 但 Budman 说，先进的取证实验室有可能可以读出破损盘片上的数据，他们没必要让硬盘动起来；他们可以查看盘片上的单独区块，专家们可以据此恢复足够多的0和1，读出数据。 Budman 建议新设备可以重复擦除2次，而老设备最好擦除7次，否则一些先进的取证实验室可能可以从覆盖内容上找出一些“鬼”。 ?
数据库优化--当写入数据增加时，如何实现分库分表？ 高并发下数据库的一种优化方案：读写分离。就是一老主从复制的技术使得数据库实现数据复制多份，增加抵抗大量并发的得写能力。提升数据库的查询性能。 以提高数据的安全性， ? 数据库订单量突破5000w ,订单单表存储，读写性能都将下降，数据库磁盘也会爆浆，因此需要心情更高效的解决方式，方便西戎继续正常运转。 随着数据量的增加，这时要考虑如下问题： 系统数据不断增加，单表超过千万甚至上亿级别，这时就算使用了索引，索引的占用空间也将随着数据量的增大而增大，这样会影响到查询性能。如何提升查询性能？ 数据量的增加也占据的磁盘空间，数据库备份和恢复时间变长，如何让数据库系统支持如此大的数据量？ 不同模块的数据，如果全部存在一个库，一旦发生故障，所有模块都将受到影响，如何做到不同模块是故障隔离的？ 4核8G 的服务器，大体可以支持500 TPS 和10000QPS ，数据库的写能力弱于数据查询能力，随着数据量的增加，如何提高系统的并发写入请求？
本博客介绍一下Oracle批量新增数据和更新数据的sql写法，业务场景是这样的，往一张关联表里批量新增更新数据，然后，下面介绍一下批量新增和更新的写法： 批量新增数据 对于批量新增数据，介绍两种方法 (1)命令窗口执行的 一种需要在命令窗口执行的，Oracle数据库可以使用sqlplus或者plsql developer客户端软件 可以使用sqlplus工具登录，进入数据库 sqlplus / Window) 假如要往表格t里写1000条数据，可以用如下批处理命令： begin for i in 1 .. 1000 loop execute immediate 'insert [查询SQL] 给个例子,sys_guid()生成uuid数据，sysdate获取当前时间，然后批量写数据，根据查询sql来 insert into t_stuff_dir_related (seq 对于批量更新的和批量新增方法类型，同样可以用命令窗口和sql窗口两种方法 (1)命令窗口执行的 同样可以用如下批处理命令： begin for i in 1 .. 1000 loop execute
场景：前台传来大量数据，需要插入到redis和mysql中，同时进行速度缓慢，还容易丢失数据。下面进行模拟测试。 department.setName("研1发部" + i); department.setDescr("开1发产品" + i); //单条记录新增插入 //departmentMapper.insert(department); //redis新增 //redisDao.set ，批量建立新增连接，导致数据丢失问题。 模拟一万条数据并未出现数据丢失问题。 1.针对非实时现实的数据，可以先批量存入mysql再查询出来，放入redis中，进行显示。 2.使用druid连接池，减少反复创建销毁。
，无论如何，数据最终都是要存入硬盘中的，所以硬盘肯定也会影响到数据库的性能，那么硬盘到底是如何影响数据库性能的，今天我们就来简单聊聊。 硬盘的使用，有四个不同的方向： 传统的机械硬盘。 使用 RAID 增强机械硬盘性能。 使用固态存储 SSD。 使用网络存储 NAS 和 SAN。 接下来我们就针对这四个方向逐一进行分析。 上面三个步骤所耗费的时间，也就是数据读取的时间。 那么该如何选择磁盘呢？我们应该从如下几个方面来考虑： 单盘容量尽量大。 RAID5 RAID5 也称之为分布式奇偶校验磁盘阵列，这种方式通过分布式奇偶校验块把数据分散到多个磁盘上，这样如果任何一个盘数据丢失，都可以从奇偶数据校验块中重建。 但是如果是两个盘的数据丢失，则整个数据卷就无法恢复了。 RAID10 RAID 10 是先分割数据再镜像。
作者 CDA 数据分析师 编者按 如何通过数据对业务产生价值？数据该如何真正驱动业务增长？如何通过做数据分析的工作，为企业的业务和管理带来提升的价值。 也感谢CDA的邀请，我这块的话题实际上是，之前的话题定的是数据如何真正为业务带来价值。但是我想把这个做的更简单粗暴一些，就是价值再穿透一些，就是数据如何真正去驱动业务的增长。 ，但是自己不直接从事数据分析的工作，也许他是一个企业业务部门的管理者，但是怎么如何通过数据对他的业务产生价值，实际上大家都非常的关注，从这些不同的角度我们都想分别来看一下，到底数据如何真正驱动业务增长， 比如说明明它的数据传输节点是16线程的，但是在夜里点跑50个批量倒数的任务，让这个磁盘的IO进行巅峰式的冲击，这时候很容易造成宕机。 所以无论分析师还是企业管理者对数据如何产生价值需要考虑哪些因素，这个方面一定要有全盘的认识。
之前发了增广数据或者间比法的分析方法，R语言还是有点门槛，有朋友问能不能用Excel或者SPSS操作？我试了一下，Excel肯定是不可以的，SPSS我没有找到Mixed Model的界面。 植物育种中的试验设计:行列增广设计[J]. 扬州大学学报(农业与生命科学版), 1991, 11(1):71-80. 更好的解决方法：GenStat 我们可以看出，我们最关心的其实是矫正产量，以及LSD，上面的算法非常繁琐，下面我来演示如果这个数据用Genstat进行分析： 导入数据 ? 选择模型：混合线性模型 ? LSD 因为采用的是混合线性模型，它假定数据两两之间都有一个LSD，因此都输出来了，我们可以对结果进行简化。 结论 文中给出的是如何手动计算的方法，我们给出了可以替代的方法，用GenStat软件，能给出准确的、更多的结果，如果数据量大，有缺失值，用GenStat软件无疑是一个很好的选择。
作者寄语 更新 中国-新增信贷数据 接口，通过本接口可以获取中国新增信贷数据接口，该数据从 200801 至今所有数据。 更新接口 "macro_china_new_financial_credit" # 中国-新增信贷数据 新增信贷数据 接口: macro_china_new_financial_credit 目标地址 : http://data.eastmoney.com/cjsj/xzxd.html 描述: 获取中国新增信贷数据数据, 数据区间从 200801 至今, 月度数据 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 无 无 无 无 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 月份 str Y - 当月 str Y 注意单位: 亿元 当月-同比增长 str Y 注意单位: % 当月-环比增长 str = ak.macro_china_new_financial_credit() print(macro_china_new_financial_credit_df) 数据示例
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