展开

关键词

分区

使用ECS的过程中,会遇到磁空间不够用的情况,遇到这种情况时我们需要单独去购买一台,在购买完成后,我们需要进行分区格式化等操作 1、查看磁情况 1 2 fdisk -l lsblk 以上两个命令都可以 2、分区 创建一个单分区,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中写入分区信息 1 echo /dev/vdb1 /backup_data ext5 defaults 0 0 >> /etc/fstab 6、查看 1 df -h

27120

果下次存在重复解决。

1、,每次可能会存在解决。 思路,首先可以复制一个备份表,然后将主表中存在的,在备份表中进行删除,然后将备份表插入到主表,最后在下次量之前,将备份表截断或者清空表即可。 `name`; -- 2、删除主表表中重复的(旧),但是临时表中的重复不删除,用于将这些导入到旧 DELETE FROM a1 USING apple AS a1 INNER `name`; 步骤三、将导入到目标表中(此时已经将重复或者旧已经删除干净了); 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。

22910
  • 广告
    关闭

    什么是世界上最好的编程语言?丨云托管征文活动

    代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Kafka集群节点后重分配

    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 broker.id log.dirs zookeeper.connect 迁移原理 只有的Topic才会将分布在节点上 ,果要将现有也分配到节点,需要将Topic中的迁移到节点上。 迁移过程是手动启动的,但是是完全自动化的。Kafka会将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迁移工具介绍 分区重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负载和分区大小均匀。 分区重分配工具没有能力自动研究Kafka群集中的分布,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。

    8120

    使用StreamSets从MySQL量更到Hive

    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《在CDH 本篇文章主要介绍使用使用StreamSets通过JDBC的方式实时抽取到Hive。 StreamSets实现的流程下: ? 执行后可以看到有2条输入和输出,这与我们测试库的相符合 ? 去HUE 页面查看hive 表中的,发现已经更进来 ? 4.Pipeline流程测试 ---- 1.去mysql 中并查看 ? 查看管道流信息发现输入输出量变成了4 ? 去HUE 中查看hive 表的,跟mysql 中同步,说明量更成功 ?

    9.5K130

    无损迁移硬

    其实很早之前就有一个软件,可以转移硬了, 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果要转移整个硬, 需要容量等于或大于老硬的容量。也就不用分区了) ? 接下来就是选择从哪个硬的分区复制,选择硬一定选择正确, 要是选反了,会清空分区的! 果你不能通过硬型号区分,也可以根大小来区分哪块是老硬。 ? 选择好源硬,然后选择源分区,这里选择系统所在分区C, 最后有个文件大小可以参考。 ? 接着就是选择目标硬和要复制到的分区。 ? 一般选择继续,然后退出软件,关机,取下老硬,仅用开机测试。 ? 取下老硬后,开机测试跟原来一样就没问题啦! 果有些软件是装在老硬的D,你也可以再转移D。 操作都差不多!

    2.3K10

    Django

    Django 方式一 加是比较简单的操作,Django的ORM可以使用下的方式一条。 Django做的比较优雅的事情是:Django的一个model类对应库中一张表,而该类的对象则对应于表中的一条,这样的抽象是比较合理的。 save()方法也被用来更前所述,果你在保存对象的时候指定了主键的值,果这个值在库中已经存在,那么插入操作,就变成了更操作。 方式二 除了上面的方式之外,还可以使用Model.objects的方法来实现一条。 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: 果你的操作包含了一个你手动设置的主键值,而且果这个值已经存在于库中,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。

    10830

    ES6中扩展

    关于构造函的方法有下: Array.from() Array.of() Array.from() 将两类对象转为真正的组:类似组的对象和可遍历(iterable)的对象(包括 ES6 结构 Set 和 Map) let arrayLike = { '0': 'a', '1': 'b', '2': 'c', length: 3 }; let 11, 8) // [3, 11, 8] 三、实例对象的方法 关于组实例对象的方法有下: copyWithin() find()、findIndex() fill() entries(), 果为负值,表示倒。 start(可选):从该位置开始读取,默认为 0。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,默认等于组长度。 () 将组扁平化处理,返回一个组,对原没有影响 [1, 2, [3, 4]].flat() // [1, 2, 3, 4] flat()默认只会“拉平”一层,果想要“拉平”多层的嵌套组,

    19430

    量更节省资源,耗时减半

    背景介绍 在开发的过程中,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量表delta对一个存量表snapshot进行更。 例snapshot表存储所有的会员信息,而量表中包括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表存储了订单以及物流的更等等。 那么这个shuffle的阶段应该省去呢?这里就要引入我们今天介绍的功能,hash clustering table了。 上面也说过,只是进行一次读写,其实hash clustering table的作用有限,但是在量更这个特定的场景下,我们的输入和输出都为hash clustering的,而且中间过程并没有对 最后,欢迎大家在自己的量更的任务使用hash clustering功能,从现有的经验来看,大表的越多,收益越明显。

    37850

    误删了,恢复硬

    存储最主要利用大家常见的结构体指针记录的信息,常见的有文件的大小,文件修改的日期,文件的格式等等,硬介质同一块地,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已经被删除了,为什么还能通过一些软件恢复以前的,根本的原因还是还在,只是对于宣称已经被删除了。 ? 恢复硬的原理就是直接在对应的结构体指针里面读取的信息,根读到的信息进一步还原之前的索引,果在文件删除之后,在原来的位置上写入,那么就无法恢复了,因为现场已经遭到破坏, 不具备恢复的线索了,同已经在以前的庄稼地里面种上的农作物,以前的已经被覆盖,无法找到现场。 道理就是这么简单,其实恢复和普通的软件开发没什么打的区别,就是在已有的结构基础上进行还原。那么为什么有的硬容易恢复,有的就很难?

    74880

    hive中字段

    文章目录 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 字段 1、方法1 alter table 表名 add columns (列名 string COMMENT '添加的列') CASCADE; alter table 表名 add columns (列名 string COMMENT '添加的列'); hive表中指定位置加一个字段 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,因此查会发现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 将原表进行drop,再对表进行改名操作 ALTER TABLE old_name RENAME TO new_name; 修改字段 alter table table_name change

    3020

    SAP:库表中减删改

    SAP:在库表中减删改语法:ABAP 开发工具:SAP GUI 740 一、在已生成维护视图的库表中添加测试? SAP有4种视图:库视图、维护视图、投影视图和帮助视图。 1、库视图:通过inner join的方式把若干个库表连接起来,可以类似的作为一个库表在ABAP里使用; 2、维护视图:通过outer join的方式把表连接起来,可以作为维护表格内容的一种方式 参考blog: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、添加条目 三、输入所需 四、保存 二、在没有维护视图的表中添加

    5630

    彻底毁掉硬上的

    FBI在获知罪犯将一块可能记录有相关邮件和证的硬丢入湖中后,对该湖进行了搜查。 取证专家表示,果只是泡个水,很容易恢复,要毁掉一块硬有更有效的方法。 闪回公司(Flashback Data)董事长 Russell Chozick 解释说:“无论湿不湿,依然在片上。” 只要片没有变干(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。 但 Budman 说,先进的取证实验室有可能可以读出破损片上的,他们没必要让硬动起来;他们可以查看片上的单独区块,专家们可以此恢复足够多的0和1,读出。 Budman 建议设备可以重复擦除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”。 ?

    660100

    加时,提升库性能?

    库优化--当写入加时,实现分库分表? 高并发下库的一种优化方案:读写分离。就是一老主从复制的技术使得库实现复制多份,加抵抗大量并发的得写能力。提升库的查询性能。 以提高的安全性, ? 库订单量突破5000w ,订单单表存储,读写性能都将下降,库磁也会爆浆,因此需要心情更高效的解决方式,方便西戎继续正常运转。 随着量的加,这时要考虑下问题: 系统不断加,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量的大而大,这样会影响到查询性能。提升查询性能? 量的加也占的磁空间,库备份和恢复时间变长,库系统支持此大的量? 不同模块的果全部存在一个库,一旦发生故障,所有模块都将受到影响,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 ,库的写能力弱于查询能力,随着量的加,提高系统的并发写入请求?

    75610

    oracle批量

    本博客介绍一下Oracle批量和更的sql写法,业务场景是这样的,往一张关联表里批量,然后,下面介绍一下批量和更的写法: 批量 对于批量,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,进入库 sqlplus / Window) 假要往表格t里写1000条,可以用下批处理命令: begin for i in 1 .. 1000 loop execute immediate 'insert [查询SQL] 给个例子,sys_guid()生成uuid,sysdate获取当前时间,然后批量写,根查询sql来 insert into t_stuff_dir_related (seq 对于批量更的和批量方法类型,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 同样可以用下批处理命令: begin for i in 1 .. 1000 loop execute

    1.1K30

    mysql速度

    场景:前台传来大量,需要插入到redis和mysql中,同时进行速度缓慢,还容易丢失。下面进行模拟测试。 department.setName("研1发部" + i); department.setDescr("开1发产品" + i); //单条记录插入 //departmentMapper.insert(department); //redis //redisDao.set ,批量建立连接,导致丢失问题。 模拟一万条并未出现丢失问题。 1.针对非实时现实的,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。

    17810

    影响库性能的?

    ,无论最终都是要存入硬中的,所以硬肯定也会影响到库的性能,那么硬到底是影响库性能的,今天我们就来简单聊聊。 硬的使用,有四个不同的方向: 传统的机械硬。 使用 RAID 强机械硬性能。 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,也就是读取的时间。 那么该选择磁呢?我们应该从下几个方面来考虑: 单容量尽量大。 RAID5 RAID5 也称之为分布式奇偶校验磁阵列,这种方式通过分布式奇偶校验块把分散到多个磁上,这样果任一个丢失,都可以从奇偶校验块中重建。 但是果是两个丢失,则整个卷就无法恢复了。 RAID10 RAID 10 是先分割再镜像。

    60620

    真正驱动业务长?

    作者 CDA 分析师 编者按 通过对业务产生价值?真正驱动业务长?通过做分析的工作,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,就是真正去驱动业务的长。 ,但是自己不直接从事分析的工作,也许他是一个企业业务部门的管理者,但是怎么通过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,到底真正驱动业务长, 比说明明它的传输节点是16线程的,但是在夜里点跑50个批量倒的任务,让这个磁的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产生价值需要考虑哪些因素,这个方面一定要有全的认识。

    44390

    广试验进行分析

    之前发了广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,下面我来演示果这个用Genstat进行分析: 导入 ? 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,量大,有缺失值,用GenStat软件无疑是一个很好的选择。

    31530

    AkShare-宏观-信贷

    作者寄语 更 中国-信贷 接口,通过本接口可以获取中国信贷接口,该从 200801 至今所有。 更接口 "macro_china_new_financial_credit" # 中国-信贷 信贷 接口: macro_china_new_financial_credit 目标地址 : http://data.eastmoney.com/cjsj/xzxd.html 描述: 获取中国信贷, 区间从 200801 至今, 月度 限量: 单次返回所有历史 输入参 名称 类型 必选 描述 无 无 无 无 输出参 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-同比长 str Y 注意单位: % 当月-环比长 str = ak.macro_china_new_financial_credit() print(macro_china_new_financial_credit_df) 示例

    20430

    相关产品

    • 企业云盘

      提供一站式云端数据存储管理平台,助力企业、高校、政府等各类客户提升数据管理效率,享受更智能的协同办公体验,更大化地挖掘数据的业务价值。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券