单一数据读取方式： 第一种：slice_input_producer() # 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看，且第一个参数必须放在列表中，如[. num_epochs=None，不指定迭代次数，这样文件队列中元素个数也不限定（None*数据集大小）。 ！！！ 以上所有读取数据的方法，在Session.run()之前必须开启文件队列线程 tf.train.start_queue_runners() TFRecord文件的打包与读取 一、单一数据读取方式 第一种 ： 功能：shuffle_batch() 和 batch() 这两个API都是从文件队列中批量获取数据，使用方式类似； 案例4：slice_input_producer() 与 batch() import threads) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": main() 到此这篇关于Tensorflow中批量读取数据的案列分析及
Distributed表引擎是分布式表的实现，它自身不存储任何数据，数据都分散存储在分片上，能够自动路由请求至集群中的各个节点，然后进行汇总后返回给用户，Distributed表引擎需要和其他数据表引擎一起协同工作 一张分布式表底层会对应多个本地分片数据表，由具体的分片表存储数据，分布式表与分片表是一对多的关系。 2.本地表 实际存储数据的表。 2.读数据方案 读数据一般都是直接读分布式表。 3.写数据方案 写数据方案有两种。 1.写本地表 优点： 1.同步操作，数据直接写入本地表中，速度快，parts大小合适； 2.分片方案可以自行决定，可以灵活处理数据分片逻辑，在复杂业务下，这个灵活性很重要； 缺点： 1.需要客户端额外实现 sharding和路由逻辑，比如轮训或者随机； 2.写分布式表 优点： 1.不需要自行实现分片逻辑，指定分片键/分片表达式和配置分片权重后，数据自行分发； 缺点： 分布式表接收到数据后会将数据拆分成多个
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
层次化数据是一种比较常见的数据关系，比如 BOM、公司的组织架构、族谱等等。本文讲解应该如何对层次化数据进行存储和加工输出。 将左边的数据放在 Excel 工作表中，通过 Ctrl + T 变成表，然后加载到 Power Query，将查询命名为 Hierarchy。示例数据已经上传到 Github，方便大家对照学习。 Level] = 1)) in Level1 用相同的方法，从 Hierarchy 查询复制出查询 Level2、Level3 和 Level4，分别筛选出 Level 字段为 2、3、4 的数据 Level 1 到 Level 4 四个查询作为数据加工的辅助。 然后选中查询 Level1，与 查询 Level2 进行合并查询操作。 Table.ExpandTableColumn(MergedLevel4Table, "Level4", {"Child"}, {"Level4"}) in ExpandedLevel4 示例数据
导语：本文为系列文章《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方案系列》的第三篇，前两篇文章的传送门如下： 第一篇：《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方案系列-总体方案》 第二篇：《基于 OGG和Sqoop的TBDS接入方案系列-Sqoop与腾讯大数据套件TBDS的集成示例介绍》 本文主要讨论了一个基于OGG和Sqoop的TBDS数据接入后，如何对全量数据和增量数据进行数据合并的方案。 概述 本文档给出一个Demo示例，旨在说明如何将一张Oracle源表，通过Sqoop工具离线抽取全量数据到TBDS，以及通过OGG工具实时同步增量数据到TBDS之后，全量数据与增量数据之间进行数据合并的方案 环境准备 请参考《基于 OGG 的 Oracle 与 Hadoop 集群准实时同步介绍》及《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方案系列-Sqoop与腾讯大数据套件TBDS的集成示例介绍》以准备相关环境 配置Sqoop 请参考《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方案系列-Sqoop与腾讯大数据套件TBDS的集成示例介绍》，确保源端Sqoop环境已配置无误。 3.3.3.
在本系列的第 14 篇，我介绍了类似 BOM 的数据应该怎么存储，以及在 Power Query 中如何展开。那篇文章使用创建辅助查询的方法，从而简化了在查询编辑器的操作，小白都是可以理解和掌握的。 但如果我们来回顾一下处理的过程，有很多重复的操作，比如合并和展开第 2 级数据，合并和展开第 3 级数据等等。有编程概念的人立即想到，应该用循环来解决啊。 上篇介绍了 List.Generate 函数之后，我们可以对 BOM 数据的展开进行优化了。 因为本博客是一个系列，前面有专门文章讲合并操作的查询，就不每次重复贴图了。我们将重点放到 M 语言的代码中来。 - parentTable：父表，尽管现在连接是根据 level 就可以确定，但后面需要迭代逐步变化，所以作为参数 - linkFieldInParent: 父表的关联字段，子表的关联字段是固定的，总是
在分析时序数据的有些场合下，可能每个月只能拿到一个数据，然而实际处理时，需要把这个数据扩展到该月的每天，且每天的数据相同。 演示代码： ? 某次运行结果： ?
数据订阅暂不支持view，触发器和外键。 数据订阅初次配置需要对相关 binlog_row_image 参数做调整，会根据符合条件自动 kill 老的 session 使参数立即生效。 数据订阅目前支持的字符集包括 latin1，utf8，utf8mb4。 本文将以一个简单案例来说明数据订阅中拉取对应表到 Kafka 的功能，并且提供简易 KaflkaDemo下载 。 选择数据订阅 登录 数据传输DTS控制台，选择左侧的【数据订阅】，进入数据订阅页面。 选择需同步的 CDB 实例名，然后点击启动，再返回数据订阅，点击你所创建的数据订阅。 context.setSecretKey("test111usdfsdfsddsfRkeT"); 请填写 你从云API获取的secretKey. // 在数据迁移服务里面通过数据订阅获取到对应的 ，发现在 Kafka 订阅的 testtop 里面能看到已经有数据过来了。
为了保证数据的有序性，每个instance只能被一个client接收。而且数据称队列方式消费消费，有且仅能被消费一次。 col：列名称 val：当前列的值 type：当前列的数据类型，为当前数据库规定的类型，比如mysql的varchar。 全表同步时，所有列都会同步至hbase中，部分同步时，只同步指定列 类YZHBaseTransfer 该类主要负责格式化数据。将kafka接收的消息按照同步对应关系要求。 all表示全表同步，part表示仅同步表的一部分is_deleteTINYINT是否删除update_timelong记录当前数据修改时间 2.3.2数据列对应关系表yzdc_sync_column_mapping familytb_idint对应的表主键update_timelong修改时间is_deleteboolean是否删除 附录一、kafka数据无序性解决方案 为了解决数据负载均衡，通常情况下会为kafka
数据分析系列——SQL数据库 总第49篇 ▼ 本文知识只是用作于常用的数据分析中，并未涉及专业数据库搭建等知识。 向数据库中添加数据时，列名和值要一一对应，如果未写出列名，则添加数据的默认顺序是列的存放顺序，这就引出两种添加方式，一种是向全部字段（即列）添加数据，只需不写出列名就可以；另一种是向部分字段添加数据，需要写出具体的添加数据列名 1)、查询表中的全部数据：SELECT* FROM table_name; 2）、查询某几列数据，SELECT column_name1, column_name2, FROM table_name; ORDERBY子句后面可以放置1列或多列，在每一列后面还要指定该列的排序方式，DESC代表的降序排列，ASC代表的是升序排列。 HAVING子句要放在GROUPBY 子句之后，也就是要对数据进行分组，然后再对其按条件进行数据筛选。还有一点使用HAVING语句作为条件时，条件后面的列只能是在GROUPBY子句后面出现过的列。
一、大数据之hadoop 学习框架最简单快捷的方法是看官网：http://hadoop.apache.org/ Hadoop是一个框架，它可以允许分布式处理大数据集可以用简单工程模式实现计算机集群。 2、HDFS：一个分布式文件系统，它提供高流量传递应用数据。 3、YARN:一个工作调度和资源管理的框架。 4、MapReduce:一个基于YARN之上的并行计算大数据集的计算框架。 ? 1、NameNode是负责管理文件系统元数据， 2、DataNodes是存储真实的数据的 ? 者配置可以使框架有效地安排任务在以前的数据在这个节点上，计算结果通过带宽整合到集群上。 MapReduce.png 后面还有系列大数据总结。
前言 最近，有一位朋友突然微信联系我，说MySQL出现了数据丢失的情况；毫无疑问，对于一个DBA而言，这无疑是最令人紧张的一件事情，没有之一；听到这个消息后，我也就立刻投入到问题排查中。 案例复现 看完刚刚的排查过程，相信很多童鞋都会有疑问，为什么修改字段长度对导致数据被截断？MySQL难道不会不会做数据校验吗？让我们接着往下看。 ”；场景2是执行成功，导致“数据部分丢失”；那么，MySQL是没有进行数据校验吗？ 其实MySQL都有对数据进行校验的，只是在场景2中，因为sql_mode配置有问题，没有设置STRICT_TRANS_TABLES，导致MySQL没有阻止该操作执行，从而导致“数据丢失”惨案。 总结 至此，“数据丢失”惨案也就可以告一段落，根本原因是sql_mode没有设置STRICT_TRANS_TABLES；这个案例也是在提醒我们，sql_mode是一个非常关键的配置，千万不可随便设置和修改
数据库恢复方案 摘要 这里所谈的内容是对备份数据的恢复，不是对损坏数据表的恢复，或者说灾难恢复。 目录 1. 背景 2. 备份方式分析 3. 恢复方案 3.1. 第一种 3.2. 第二种 3.3. 你是否适用 mysqldump 每隔一段时间备份一次数据库，每个备份一个数据文件。 公司决策你是不是因为数据持续增加，有些数据已经不会再查询，会删除旧的历史数据。 备份方式分析 首先看看备份方式，你是不是采用这种方法备份 我使用一串数字表述数据库数据递增情况，数据的增长变化 垂直轴表示备份时间轴 最常见的备份方法，完全备份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 但逆向就不同了，逆时序恢复数据与上面第三种相同, 恢复过程中旧数据在 insert 的时候不会覆盖现有的新数据。 仅仅将失去的数据恢复到数据库中。 操作要十分谨慎，理解正向与逆向的不同，方能操作。 4.
恢复方案 3.1. 第一种 3.2. 第二种 3.3. 第三种 3.4. 第四种 4. 手工恢复 1. 背景 我们来假设一个场景。 你是否适用 mysqldump 每隔一段时间备份一次数据库，每个备份一个数据文件。 公司决策你是不是因为数据持续增加，有些数据已经不会再查询，会删除旧的历史数据。 备份方式分析 首先看看备份方式，你是不是采用这种方法备份 我使用一串数字表述数据库数据递增情况，数据的增长变化 垂直轴表示备份时间轴 最常见的备份方法，完全备份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 第三种 比较复杂，因为本档案中存在重复记录，费点脑筋 第四种 最复杂，看似复杂，其实也不复杂，跟第三种差不多. 3.1. 但逆向就不同了，逆时序恢复数据与上面第三种相同, 恢复过程中旧数据在 insert 的时候不会覆盖现有的新数据。
档案数据主要来源于两个方面：1、各业务部门通过业务系统产生的业务数据转为档案数据；2、档案部门通过人工填写、录入、搜集归类后转为档案数据。 即便是同一个业务部门产生档案数据，也会由于档案门类、信息元不同，形成的档案数据不同。 档案部门除了采用业务系统收集档案数据以外，还采用人工方式生成档案数据。 因此，我们应从档案大数据的源头充分考虑未来的应用范围，把握档案数据“快、广、大、乱”的特点，把来得“快”的档案数据及时处理，把产生“广”的档案数据各个击破，把存量“大”的档案数据化整为零，把内容“乱”的档案数据有序归类 档案大数据的存储 档案大数据给传统数据仓库架构带来了一系列的冲击和挑战，仅从存储层面来审视，仓储的构建者不得不面对来自两方面的焦虑：一是数据规模急速增长，现有的共享磁盘架构能否适应海量数据的存储；二是数据结构复杂多样 通常结合信息检索、分析及挖掘技术，将信息进行适当的分类及抽取或形成一组问答序列，并将这些信息进行提取，形成解决某一问题域的数据集市，挖掘出一定的专门知识，作为决策的依据。
制定合理的mysql数据备份方案，并写备份脚本，要求把备份数据传输到备份服务器。 本机数据保存1个月，备份server保存3个月。 复制公钥到此文件 在 /etc/my.cnf中添加mysqldump的user和password [mysqldump] user=root password[email protected]123 备份整个数据库脚本 ，并删除本地30天以外的数据库！
（2） 爬取数据不保存，就是耍流氓（3） 八月份的时候，由于脑洞大开，决定用 python 爬虫爬取了深圳的租房数据，并写了文章《用Python告诉你深圳房租有多高》，文章得到了一致好评和众多转载。 此次分析采集了广州 11 个区，23339 条数据，如下图： ? 样本数据 其中后半部分地区数据量偏少，是由于该区房源确实不足。因此，此次调查也并非非常准确，权且当个娱乐项目，供大家观赏。 与小伙伴抱团租房是最好的选择了，不然与不认识的人一起合租，可能会发生一系列让你不舒服的事情。字体越大，代表户型数量越多。 ? 户型 ? 租房描述 爬虫技术分析 请求库：scrapy、requests HTML 解析：BeautifulSoup 词云：wordcloud 数据可视化：pyecharts 数据库：MongoDB 数据库连接： 这里主要通过 pymongo 的一些聚合运算来进行统计，再结合相关的图标库，来进行数据的展示。
1.raid5磁盘阵列数据恢复思路分析 Raid5磁盘阵列是一种相对安全的磁盘阵列形式，数据分布状态有点类似于raid0磁盘阵列。 但是raid5阵列比raid0阵列更为安全的一点就是阵列的每一组平行数据块中都包含了一个校验块，校验块的作用主要表现在阵列有一块硬盘掉线的时候，可以保证磁盘阵列依旧正常运行，数据不受影响。 raid5磁盘阵列组成原理图解.png 由于raid5阵列的每一块硬盘中都包含有校验信息，因此恢复raid5阵列数据时需要考虑三点因素。第一点，考虑硬盘的排列顺序。第二点，考虑阵列中每个数据块的大小。 第三点，考虑每个数据块所占的扇区数。 2. raid5磁盘阵列数据恢复案例 某客户一组raid5磁盘阵列，2块硬盘由于未知原因离线。 然后进行数据分析，去掉客户自己上线的那块盘，将另一块离线盘加入阵列，通过虚拟环境搭建raid平台。做了简单的数据调整后进行数据提取，所有数据被成功恢复。 整个数据恢复过程用时仅一个工作日。
概述 什么是队列，简单而言：先进先出。 队列中没有元素时，称为空队列。 队列的数据元素又称为队列元素。 在队列中插入一个队列元素称为入队，从队列中删除一个队列元素称为出队。 因为队列只允许在一端插入，在另一端删除，所以只有最早进入队列的元素才能最先从队列中删除，故队列又称为先进先出（FIFO—first in first out）线性表。 5的队列 queue = Queue(5) # 先把1-5的数据入队 for index in range(1, 6): queue.add(index ) # 打印下队列数据 queue.show() # 打印下队列头 print(queue.first())
腾讯云数据湖构建（DLF）提供了数据湖的快速构建，与湖上元数据管理服务，帮助用户快速高效的构建企业数据湖技术架构。DLF包括元数据管理、入湖任务、任务编排、权限管理等数据湖构建工具。借助DLF,用户可以极大的提高数据入湖准备的效率，方便的管理散落各处的孤岛数据…...
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