经常会踫到这样的场景需求：批量向MySQL数据库插入数据，显然手工INSERT成千上万条数据是不现实的，所以自己写了这个shell脚本来处理。...1 具体需求 shell脚本批量插入10万条数据到MySQL中，其中对应表唯一索引是用户uid。因此在程序循环1万次数时，每次都使uid自增1就行了。...2 脚本代码 鉴于数据量比较大，我们的shell脚本需要考虑MySQL执行INSERT的效率，所以采用了对次数取模拼接多个VALUES的值来实现。.../bin/bash # FileName: batchinsertmysqlshell1.sh # Description: 使用shell脚本批量插入数据到MySQL中 # Simple...echo "==== ${endTime} ====" 3 脚本管理 目前已经把这个脚本放在Github了，地址是https://github.com/vfhky/shell-tools，以后脚本的更新或者更多好用的脚本也都会加入到这个工程中
mybatis中批量插入的两种方式(高效插入) 强烈推介IDEA2020.2破解激活...MyBatis可以使用简单的XML或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJO（Plain Old Java Objects，普通的Java对象）映射成数据库中的记录。...一、mybiats foreach标签 foreach的主要用在构建in条件中，它可以在SQL语句中进行迭代一个集合。...item表示集合中每一个元素进行迭代时的别名，index指 定一个名字，用于表示在迭代过程中，每次迭代到的位置，open表示该语句以什么开始，separator表示在每次进行迭代之间以什么符号作为分隔...有3种，默认的是simple，该模式下它为每个语句的执行创建一个新的预处理语句，单条提交sql；而batch模式重复使用已经预处理的语句，并且批量执行所有更新语句，显然batch性能将更优； 但batch
太长不看篇 1，在R中将图片保存为pdf格式 2，通过在线网站，将pdf转为png 3，将png粘贴到word中即可 背景0 今天做了一个相关性分析，以及可视化。...可视化的图我在Rstudio中保存为png格式，放大后很模糊，我就将其保存为pdf格式，放大后也不失真，很满意。 然后我要将其放到word中，问题来了，怎么将高清的pdf图片格式放到word中呢？...废话2 将pdf复制到word中，双击pdf的图标就可以打开pdf…… ? 操作失败3 据说，word中可以直接插入pdf 「插入 ---> 对象 ----> 对象」 ?...吐槽4 我想着pdf的图片，加到论文中，这不应该是一个常规的操作么，为何我没有找到合适的方法呢，是没有写过论文的缘故吗…… 搞定5 既然无法直接插入pdf图片，那就把pdf转化为其它格式吧。...转化为JPG的格式如下： ? 放大一点，也没有失真： ? 如果是直接从R中导出的png文件，放大后失真： ? 真香6 将pdf转化为png的图片，粘贴到word中，搞定！
CP.43: Minimize time spent in a critical section CP.43:尽量减少花费在临界区中的时间 Reason（原因） The less time is...获得mutex锁之后花费的时间越短，其他线程需要等待的机会就越小。线程阻塞和唤醒的代价太高了。...We could rewrite this to 这里，我们保持锁定的时间超出必要的限度了：我们不应该在不需要的时候获取锁，另一方面，应该在开始清理之前就释放锁。...标记暴露的lock和unlock操作。
在社区运行一段时间以后，我们可能需要对社区的内容进行调整。 这篇文章介绍了如何在 Discourse 中批量从一个分类移动到另一个分类。...例如，我们需要将下面的主题批量从当前的分类中移动到另外一个叫做 数据库 的分类中。 操作步骤 下面描述了相关的步骤。 选择 选择你需要移动的主题。...批量操作 当你选择批量操作以后，当前的浏览器界面就会弹出一个小对话框。 在这个小对话框中，你可以选择设置分类。 选择设置分类 在随后的界面中，选择设置的分类。 然后保存就可以了。...经过上面的步骤就可以完成对主题的分类的批量移动了。 需要注意的是，主题分类的批量移动不会修改当前主题的的排序，如果你使用编辑方式在主题内调整分类的话，那么调整的主题分类将会排序到第一位。...这是因为在主题内对分类的调整方式等于修改了主题，Discourse 对主题的修改是会更新主题修改日期的，在 Discourse 首页中对页面的排序是按照主题修改后的时间进行排序的，因此会将修改后的主题排序在最前面
读execl文件 需要安装 xlrd库，老办法，直接在setting中安装，然后导入放可使用python读取execl 操作这样的execl列表 ?...worksheet.write(0,0,label ='Row 0,Column 0 Value') #3个参数，第一个参数表示行，从0开始，第二个参数表示列从0开始，第三个参数表示插入的数值...，rowdatas[k][j] 插入数据 f.save('info.xlsx') 最后得到的效果图 ?...把爬取的猪八戒数据插入到execl中 这里直接上代码了，相关的注释都在代码里 # coding=utf-8 import requests import time import xlwt import...注意这里爬取数据的时候，有的代理ip还是被禁用了，所以获取数据有失败的情况，所以这里需要有异常处理.. 当然数据还应该存入到数据库中，所以下一篇我们会来讲讲如何把数据插入到数据库中。
我记得我已经遇到过，不过今天又遇到了，而且浪费了大量的时候在上面，甚至怀疑自己写的脚本有问题，花了几乎一个下午来调试这个问题。...最后发现是样式导致的… 公司里有很多网页游戏，之前是项目多，抄来抄去，JS代码有的是我写的，有的是其它同事直接从网上下载下来copy进去的，到处都是JQuery的$，我不太愿意看到一个页面为了获取DOM...而当我把获得到的可视区域的宽高均减去4px时就不会有滚动条了!!!但界面明显感觉就不对称了，后来找到问题了。...，有点麻烦（不过页游界面一般比较简单，一般不太会有什么文字） 默认swf对象返回的display属性为空 最后附上相关的脚本代码，供有需要的同学参考： /** * Author zhangyi@bojoy.net..., 固定预留的高度, 是否需要显示滚动条-Boolean); *固定预留的宽、高指的页面需要固定显示的内容，它们的宽、高，例如页面左侧有一个游戏攻略，顶部有一个全局提示消息等。
对于延迟操作，java自带的实现有Timer和ScheduledThreadPoolExecutor。这两个的底层数据结构都是基于一个延迟队列，在准备执行一个延迟任务时，将其插入到延迟队列中。...这些延迟队列其实就是一个用最小堆实现的优先级队列，因此，插入一个任务的时间复杂度是O(logN),取出一个任务执行后调整堆的时间也是O(logN)。...但是对于kafka这样一个高吞吐量的系统来说，O(logN)的速度还不够，为了追求更快的速度，kafka的设计者使用了Timing Wheel的数据结构，让任务的插入时间复杂度达到了O(1)。...并把任务封装成TimerTaskEntry然后加入到TimerTaskList链表中。 之后，kafka会启动一个线程，去推动时间轮的指针转动。...的数据结构在插入任务时只要O(1),获取到达任务的时间复杂度也远低于O(logN)。
各位大佬 我想请教下通过python大批量插入数据到数据库的方法 目前我在用的操作是以下这个模式： sql='' for i in list: sql = "insert XXX表(地址,单号,缸号,...状态,备注,时间) values('" + address + "','"+ppo+"','"+batch_no+"','待定','未生产',getdate())" 这样当sql稍微大点的情况下 一次性插入就会插入失败...，想请问下各位大佬如果大批量插入的话应该用哪个方式更稳定点呢。...二、实现过程 这里【袁学东】给了一个解答，如下所示： 用pandas, 先将批量插入数据整理成dataframe，df.to_sql(table, index=False, con=self.engine...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python数据存数据库的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
如何批量插入10万条数据 思路 批量插入的时候，一般有两种思路： 用一个 for 循环，把数据一条一条的插入（这种需要开启批处理）。...第二种方案 生成一条sql插入： 这种方案的优势在于只有一次网络 IO，即使分片处理也只是数次网络 IO，所以这种方案不会在网络 IO 上花费太多时间。...当然这种方案有好几个劣势，一是 SQL 太长了，甚至可能需要分片后批量处理；二是无法充分发挥 PreparedStatement 预编译的优势，SQL 要重新解析且无法复用；三是最终生成的 SQL 太长了...最终要考虑的就是在网络 IO 上花费的时间，是否超过了 SQL 插入的时间？这是我们要考虑的核心问题。 根据实际情况选择相应的批量插入手段。...，是一个 lambda 表达式，这也是 MP 中批量插入的核心逻辑，可以看到，MP 先对数据进行分片（默认分片大小是 1000），分片完成之后，也是一条一条的插入。
，建议是2-4G 参数：block_cache_capacity_mb 数据插入都kudu中，使用manual_flush策略 设置ntp服务器的时间误差不超过20s（默认是10s） 参数...，建议是机器总内存的百分之80，master的内存量建议是2G，Tablet Server在批量写入数据时并非实时写入磁盘， 而是先Cache在内存中，在flush到磁盘。...设置client长连接过期时间，默认是7天（实际生产环境中设置的是180天） --authn_token_validity_seconds=604800 注意：设置到tserver的配置文件中...AS SELECT 语句查询 Impala 中的任何其他表或表来创建表。 以下示例将现有表 old_table 中的所有行导入到 Kudu 表 new_table 中。...中现有的 Kudu 表（Impala中创建映射表(外部表)映射Kudu中的表） 通过 Kudu API 或其他集成（如 Apache Spark ）创建的表不会在 Impala 中自动显示。
将虚拟物体插入到真实场景中需要满足视觉一致性的要求，即增强现实系统渲染的虚拟物体应与真实场景的光照一致。...对于复杂的场景，仅仅依靠光照估计无法满足这一要求。当真实场景中存在透明物体时，折射率和粗糙度的差异会影响虚实融合的效果。本文提出了一种新的方法来联合估计照明和透明材料，将虚拟物体插入到真实场景中。...可以看出不同参数的透明茶壶会影响插入虚拟叶子的效果。 要将虚拟物体插入到具有透明物体的场景中，要解决的核心在于同时估计透明物体和照明的参数。...最后，在输出阶段，利用估计的光照和材质，将虚拟物体插入到原始场景中，对场景进行渲染，得到最终的结果。 本文算法整体框架 逆路径追踪 逆路径追踪是通过将光传输方程与梯度下降算法相结合来优化参数的过程。...未来作者考虑将这种方法应用到增强现实系统中，将进一步研究如何尽可能减少算法计算时间。
依据你的数据集的大小和集群的规模，不论什么迭代转换计算的时间大约须要几小时。...因为批处理视图是静态的，服务层只须要提供批量地更新和随机读，而Cloudera Impala正好符合我们的要求。为了使用Impala呈现视图。全部的服务层就是在Hive元数据中创建一个表。...这些元数据都指向HDFS中的文件。随后，用户立马可以使用Impala查询到视图。 Hadoop和Impala是批处理层和服务层极好的工具。...原因是MapReduce在设计上存在非常高的延迟，它须要花费几小时的时间来将新数据展现给视图。然后通过媒介传递给服务层。 这就是为什么我们须要加速层的原因。...Impala查询存储在HDFS中批处理视图和存储在HBase中的实时视图，这使得Impala成为相当完美的工具。
前言： 在之前的几篇博客中写过.NET Core使用NPOI导出Word和Excel的文章，今天把同样我们日常开发中比较常用的使用Excel导入数据到MySQL数据库中的文章给安排上。...二、ASP.NET Core使用EF Core连接MySQL执行简单的CRUD操作： 因为该篇文章会涉及到MySQL数据库的操作，所以前提我们需要有一点的CRUD的基础。...Numeric类型 //通过NPOI中自带的DateUtil.IsCellDateFormatted判断是否为时间日期类型...Numeric类型 //通过NPOI中自带的DateUtil.IsCellDateFormatted判断是否为时间日期类型...Core使用NPOI导出复杂Word详解： https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/11588531.html .NET Core使用NPOI将Excel中的数据批量导入到
文档编写目的 因为CDH5中的Parquet版本为1.5，而CDP7中的Parquet版本为1.10，我们在从CDH5升级到CDP7后，无论是原地升级还是迁移升级，都可能会碰到一个问题，以前在CDH5中使用...Hive/Impala生成的低版本Parquet文件还能继续在CDP7中使用吗。...本文主要描述将CDH5中的Parquet文件传输到CDP7环境中，使用CDP7中的Hive，Impala，Spark确认能否继续访问这些文件。...查询数据是否插入成功 SELECT * FROM test1.hive_data_parquet; ?...2.1.3使用CDH5中的Spark SQL读取Parquet表 在客户端访问spark-shell，并输入查询语句。
这里是在vue请求的数据中将时间戳转换字符串的 关键部分 //item.add_time 为请求数据中的时间戳 var date = new Date(parseInt(item.add_time)
# -*- coding: utf-8 -*- import redis import datetime ''' # 1. redis设置过期时间的两种方式 expire函数设置过期时间为10秒。...10秒后，ex1将会失效 expireat设置一个具体的时间，15年9月8日15点19分10秒，过了这个时间，ex2将失效 如果设置过期时间成功会返回True,反之返回False ''' pool =...', 10) print extime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %f') print r.expireat('ex2', extime) # 可指定datetime和时间戳...查看剩余过期时间(秒)''' print r.ttl('ex1') print r.ttl('ex2') print r.pttl('ex1') # 毫秒 '''3. redis批量删除（通配符）...''' print r.delete(*r.keys('/vender*')) # 删除 /vender开头的所有name def main(): pass if __name__ =
有多大，设置多大，tablet Server在批量写入数据时并非实时写入磁盘，而是先Cache在内存中,在flush到磁盘。...Tablet Server在批量写入数据时并非实时写入磁盘，而是先Cache在内存中，在flush到磁盘。这个值设置过小时，会造成Kudu数据写入性能显著下降。...设置client长连接过期时间 参数：--authn_token_validity_seconds=12960000（150天） 注意：设置到tserver的配置文件中 19....KUDU在 HDFS 和 HBase 这两个中平衡了随机读写和批量分析的性能，既支持了SQL实时查询，也支持了数据更新插入操作。...INSERT 数据可以使用“与那些使用 HDFS 或 HBase 持久性的任何其他 Impala 表相同的”语法插入 Impala 中的 Kudu 表。
可见插入单条数据插入成功 2.3.2 单行读 在spark-shell中执行如下代码 import org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation import...可看到读出一条数据 2.3.3 批量操作 先插入一条数据 val kuduTable = kuduClient.openTable("impala::default.test002") val session...可看到没有任何数据 然后将从test002表生成的df插入到表like_test002，执行下面代码 kuduContext.insertRows(df, "like_test002") ?...发现数据全部被更改 2.3.3.4 批量修改和新增数据 1.再test002插入一条数据 val kuduTable = kuduClient.openTable("impala::default.test002...也可以看到新增的一条数据插入成功 3.在spark-shell中执行下面代码 kuduContext.upsertRows(df, "like_test002") ?
我们通过 DataX 和 Sqoop 将数据库中的数据导入到 HDFS，通过 Hive的元数据映射生成 Schema，并接入 Impala 实现数据的即席查询。...对于实时指标，我们通过Debezium 采集 MySQL 的 Binlog 日志，解析到Flink中对数据进行处理建模，并关联Kafka中的埋点日志数据，生成实时指标写入到 MySQL 中。...随着业务的增长，此架构面临如下挑战： 1、业务方面： 数据分析性能不足：因为我们的用户可能多年的存量和交易指标特别多，数据需要复杂关联查询才能得到数据指标，还有高并发查询时间周期比较长的数据，返回时间太长...Impala的自身的缺陷：在表数据或者表结构更新的情况下，需要手动的刷新元数据才能查询到最新的数据，极其不方便。 成本高：业务发展快，产生数据快速膨胀，Impala的线性扩容成本比较高。...原来的神策埋点数据是通过Kafka直接进入到HBase,然后通过挂载hive的外表的方式来做各种维度的聚合，指标类的计算，然后再借助Impala的加速查询，这样的方式整个数据链路太长，经常出现数据丢失的情况
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