DERBY_HOME=D:\ProgramFiles\Environment\javadb
我们在用 Nacos 做配置中心时配置文件是需要持久化保存的,否则重启之后配置文件不久丢失了吗。我们发现就算没有配置持久化,我们添加的配置文件重启之后依然存在,那么这些文件是存在那里的呢?翻阅文档发现 Nacos 使用嵌入式数据库实现数据的存储,翻阅源码在 pom 中发现其使用的是 derby 嵌入式的数据库,所以当我们在 Nacos 进行相关配置之后,其数据会保存在该数据库中,我们在 Nacos 安装目录中发现有一个 derby-data 的文件夹,这里存放的就是 derby 中的数据。
所谓内存数据库就是可以在内存中运行的数据库,不需要将数据存储在文件系统中,但是相对于普通的数据库而言,内存数据库因为数据都在内存中,所以内存的数据库的存取速度会更快。
3.1数据库URL 在连接数据库时必须使用各种与数据库类型相关的参数,比如主机名、端口号和数据库名。JDBC使用了一种与普通URL相类似的语法来描述数据源。 e.g. 常用数据库URL Derby: jdbc:derby://localhost:1527/COREJAVA;create=true PostgreSQL: jdbc:postgresql:COREJAVA MySQL: jdbc:mysql://host:port/database Oracle: jdbc:oracle:thin:@host:port:databse JDBC URL的语法一般为: jdbc:subprotocol:other stuff subprotocol用于指明连接到数据库的特定驱动程序。 other stuff参数的格式随所使用的subprotocol不同而不同。 3.2 驱动程序JAR文件 在运行访问数据库的程序时,需要将驱动程序的JAR文件包括到类路径中(编译时并不需要整个JAR文件) 从命令行启动时,只需要使用下面的命令 java -classpath .;driverJar ProgramName 通过;分号,将当前路径(由 . 字符标示的路径)与驱动程序的JAR文件分隔开。 3.3 启动数据库 数据库服务器在连接之前需要先启动 Derby数据库的启动步骤 (1)打开命令shell(linux)或cmd(windows)窗口C:\"Program Files"\Sun\JavaDB\lib (2)找到derbyrun.jar,一般在JavaDB中(C:\Program Files\Sun\JavaDB\lib) (3)启动服务 : java -jar derbyrun.jar server start (4)配置文件db.properties ij.driver=org.apache.derby.jdbc.ClientDriver ij.protocol=jdbc:derby://localhost:1527/ ij.database=DBNAME;create=true 注意 : 只有配置文件名和database可以使用任意名 (5)在另一个shell/cmd窗口中运行Derby的交互式脚本执行工具 : java -jar derbyrun.jar ij -p db.properties 注意 : 打开交互式执行脚本工具之后,会在derbyrun.jar所在目录下创建以配置文件中ij.database的值命名的文件夹。 (6)在打开的窗口中可以输入SQL语句,以;分号结尾。 (7)退出编辑器EXIT; (8)关闭服务器 : java -jar derbyrun.jar server shutdown 3.4 注册驱动器类 情况一:某些JDBC的JAR文件将自动注册驱动器类(Java Standard Edition Service Provider),包含META-INF/services/java.sql.Driver文件的JAR文件可以自动注册。 e.g.Derby中lib目录下JAR包derby.jar中包含java.sql.Driver文件。该文件中"org.apache.derby.jdbc.AutoloadedDriver"为Derby的JDBC驱动程序实现名字。 情况二:如果驱动程序JAR不支持自动注册,需要找出数据库提供商使用的JDBC驱动器的名字。 典型的名字如下: Oracle:oracle.jdbc.driver.OracleDriver SQLServer:com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver MySQL:org.gjt.mm.mysql.Driver 或com.mysql.jdbc.Driver 注:这里实际上都是调用的com.mysql.jdbc.Driver,下面为org.gjt.mm.mysql.Driver源码
我们搞nacos集群的时候,需要改成mysql记得不? 因为derby是每个实例独占的,无法共享数据,所以需要搞个外面的数据库
Hive是为了解决hadoop中mapreduce编写困难,提供给熟悉sql的人使用的。只要你对SQL有一定的了解,就能通过Hive写出mapreduce的程序,而不需要去学习hadoop中的api。
以下是Java6中的引入的部分新特性,相比Java5的新特性就少了很多了。关于Java6更详细的介绍可参考这里。
EmbeddedDatabaseConnection为嵌入式数据连接枚举,源码如下:
较早的Hive版本,不会在MetaStore中写入版本号。所以升级到新版本之后,会报错:
不要使用此安装方式,讲述这种安装方式,仅仅用于测试hive默认使用derby数据库的缺陷。你可以在下面的安装步骤中看到,我连环境变量都没有配置。
在安装hive之前,需要安装hadoop集群环境,如果没有可以查看:Hadoop分布式集群的搭建
一、常用命令 1.创建数据库 connect 'jdbc:derby://localhost:1527/jfcsdb;create=true'; 2.查看表 show tables; 二、参考资料 1.Derby基本命令操作(备忘)
database URL: 填写数据库ip、端口、dbname等,但是不同数据库URL地址写法不一样
表在创建时,有分隔符属性,这个分隔符属性,代表在执行MR程序时,使用哪个分隔符去分割每行中的字段! 查看表(实际在HDFS中也是一个文件)中的所有内容(包括分隔符):
Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间传输数据的开源工具。它允许用户在Hadoop分布式文件系统(HDFS)和外部结构化数据存储之间进行数据导入和导出操作。Sqoop的主要优势在于,它可以有效地将大量数据从关系数据库迁移到Hadoop环境中,以便进行大数据分析和处理。
将jaxb-impl-2.1.3.jar复制到apache-james-3.0-beta4-app.zip解压目录下的conf/lib目录下
Hive中搭建分为三中方式 a)内嵌Derby方式 b)Local方式 c)Remote方式 三种方式归根到底就是元数据的存储位置不一样。
2、获取读锁,如果获取成功,进行下一步,否则返回失败(小于表示正在写入(写锁),等于0表示没有配置数据,因为读锁可以重复获取);
直接通过MapReduce来对存储在Hadoop HDFS上的数据进行查询和分析比较繁琐而且还需要编程。Hive是一个数据仓库系统,构建在HDFS之上,它提供了类似SQL的语法(HQL),可以将HQL翻译成MapReduce作业进行查询,使得对数据的管理和检索更为便利。
默认情况下,Hive会使用Derby来存储元数据(主要是表、列、分区Partition的信息)。Derby是一个嵌入式的本地数据库,只能单进程进行访问,不允许多个连接。因此,Derby只适合本地测试,不适合用在生产环境。Hive支持使用单独的数据库来存储元数据,比如MySql、PostgreSql等,本文将介绍如何配置Hive使用MySql存储元数据。
在浏览器以外运行 JavaScript 对于 JavaScript 爱好者来说非常神奇,同时也肯定是 web 应用程序开发界最受欢迎的进步之一。全球各地的开发者张开双臂拥抱 NodeJS。
前一篇文章说了怎样搭建 Hive 环境,但是 Hive 使用的是默认 Derby 数据库作为元数据库,今天说说怎样把 Hive 的元数据库从默认的 Derby 改成 PostgreSQL 数据库。 安
Node.js 是基于 Chrome V8 javascript 引擎构建的开源、跨平台运行时环境。事件驱动的非阻塞 I/O 模型使 NodeJS 框架 能够开发极其轻便且高效的 Web 应用程序。
本次使用docker方式,所以你首先需要有docker和docker-compose环境,没有请自行安装,本节不做介绍
第一种方式: derby版hive (不推荐) 默认使用derby(数据库)维护元数据 此版本,每个节点自己独立维护一个derby数据库,所以在节点1添加了数据库,在节点2 无法查看 第一步:查看
介绍 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,它可以将结构化数据文件映射成一张表,然后通过类似 SQL 的查询语句来执行查询。这些查询语句在Hive中被称作HQL,这些 HQL 会被翻译成 MapReduce 作业来执行。 Hive 把表和字段转换成 HDFS 中的文件夹和文件,并将这些元数据保持在关系型数据库中,如 derby 或 mysql。 Hive 查询的数据存储在HDFS上,运行在Yarn上。 Hive 适合做离线数据分析,如:批量处理和延时要求不高场景。 安装 安装 Hadoop 由
经过前面几期内容的介绍,相信大家已经把Hadoop的环境搭建好了吧。正如前几期所说,Hadoop的搭建实际上最核心的就是HDFS(文件存储系统)、Map-Reduce(运算系统)和Yarn(资源调配系统)三个组间。
Nacos使用的是内嵌数据库 Derby(Apache Derby),目前Nacos仅支持Mysql数据库,且版本要求:5.6.5+
目标:Nacos的高可用部署 工具:XShell、云服务器(或者虚拟机)、Nacos安装包 学习目标:部署Nacos
DataGrip 提供了可以感知上下文的代码补全,有助于您更快速地编写 SQL 代码。 自动补全可以识别表结构、外键,甚至是在所编辑的代码中创建的数据库对象。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说properties配置文件换行[creo配置文件config],希望能够帮助大家进步!!!
使用命令 sh startup.sh-m standalone启动的时候,出现如下报错:
如果您已经有一个独立服务器的部署实例,并且希望在整个迁移过程中保留数据,请在对元数据进行迁移之前先阅读:
MetaSore 是 Hive 元数据存储的地方。Hive 数据库、表、函数等的定义都存储在 Metastore 中。根据系统配置方式,统计信息和授权记录也可以存储在此处。Hive 或者其他执行引擎在运行时使用此数据来确定如何解析,授权以及有效执行用户查询。
上节我们了解了 DataSourceAutoConfiguration 自动配置的注解部分,本节继续深入讲解该类中的内部实现。
bootstrap.yml就是引导上下文的配置文件。对于应用,就是来连接Nacos以读取Nacos中的配置。
H2是一个采用java语言编写的嵌入式数据库引擎,只是一个类库(即只有一个 jar 文件),可以直接嵌入到应用项目中,不受平台的限制
长久以来,我一直使用着闭源的分布式服务注册组件。简单易用且可靠,只要告诉它“我新增了一个某个服务”、“我要调用某个服务”、“这个服务最高耗时 3000 ms”,就可以快速的运用起来。
sonqube下载地址:http://www.sonarqube.org/downloads/
最近需要使用嵌入式数据库进行存储应用本地信息,本文章主要进行记录当前比较流行的嵌入式数据库相关的链接,嵌入式数据库往往是以lib的形式存在,常用于持久化存储软件的信息,嵌入式数据库往往和应用软件紧密集成:
Maven与Sonar配合使用 准备工作:下载sonarqube源码即可 步骤: 1)、安装sonar 解压,启动sonarqube-4.1\bin\windows-x86-32目录下的StartSonar.bat文件。 2)、安装插件 Quality Index Plugin 将sonar-quality-index-plugin-1.1.3.jar放到sonarqube-4.1\extensions\plugins目录下。 3)、数据库设置
今天参加了Silabs和世强在厦门的workshop,对Silabs的EFR32MG方案印象深刻,值得一提的是,Silabs原厂的FAE梅汉忠特别有型,顶着一头大侠式的白发,操着一口粤语口音讲英语,特别是念到multi protocol时的断音充满喜感。我总是抑制不住对这类持续奋战在技术岗位的前辈的喜欢,感觉这些前辈们举手投足都充满了魅力。
Gitee:https://gitee.com/datagear/datagear
Druid进程可以以任意方式进行部署,为了方便部署,建议分为三种服务器类型:主服务器(Master)、查询服务器(Query)、数据服务器(Data)。
要使用nacos,我们首先得下载它的服务端,下载地址https://github.com/alibaba/nacos/releases
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
DataGrip 版是由JetBrains公司推出的数据库管理软件,DataGrip支持几乎所有主流的关系数据库产品,如DB2、Derby、H2、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、Sqllite及Sybase等,并且提供了简单易用的界面,开发者上手几乎不会遇到任何困难。
一、HIVE架构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据
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