大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Navicat for MySQL导入数据时报错 1：导入的是Excel2007表格格式的数据。 2： 报错以后数据加进去了。...(选择了错误继续执行) 3：这个错误对我的数据有影响吗？...13:57:48] [Msg] Finished – Unsuccessfully 金兴071|浏览 3182 次2012-07-11 14:08 2012-07-12 10:59最佳答案 看看相应字段的数据类型是不是没对应好...追问 查询分析器使用命令插入没有问题 全部通过 追答 用工具导入确实会有时候出现问题，我现在给你两个选择： 选择1、把xlsx文件另存为csv格式，或者就txt格式，然后再尝试Navicat导入。...选择2、用记事本打开第一步的csv文件，或者txt文件，查看存储的格式。
很多朋友在用Power Query合并（汇总）Excel数据时，碰到过“DataFormat.Error：外部表不是预期格式”或“DataFormat.Error：文件包含损坏的数据”的错误提示：...将数据从PQ加载到Excel时可能也会出现类似下面的提示： 针对这两种错误，主要是由以下两种情况导致的： 1、要合并汇总的数据是从某些专业平台或系统导出的xls（2003...版以前）格式Excel文件； 2、文件夹中包含了一些临时的缓存文件。...- 情况1：xls文件 - 首先要说明的是，并不是Power Query不支持xls格式Excel文件的读取，只是某些专业平台或系统导出的xls文件读取会出错而已。...End Sub - 情况2：临时缓存文件 - 这种情况处理比较简单，在从文件夹导入数据时，就能看到（文件名开头为“~$”），这种文件产生的原因有很多，比如文件正在打开的过程中，或者出现操作错误没有正常退出等等
import-html-entry主要是实现了以下几个能力拉取 url 对应的 html 并且对 html 进行了一系列的处理拉取上述 html 中所有的外联 css 并将其包裹在 style 标签中然后嵌入到上述的...html 中支持执行页级 js 脚本 以及 拉取上述 html 中所有的外联 js 并支持执行在微前端中，使用此依赖可以直接获取到子应用 （某 url ） 对应的 html 且此 html 上已经嵌好了所有的...拉取 HTML 并处理在 importHTML 函数中，通过 fetch 获取到 url 对应的全部内容（即示例中 index.html 全部内容的字符串）调用fetch请求html资源（注意，不是js...拉取 JS 并支持执行通过 1.2.b 可以获取到 url 文件下对应的由所有 “script” 组成的数组 ，其中包含两部分内容：页级的 script外联的 script 对应的 src获取到所有的...，同时还 bind 的 code 的 thisstrictGlobal 为真时的 with 语法，可实现拦截作用域示例中页级 script 得到的 IIFE 字符串（同样本身是字符串，在这里为了清晰做了格式化
但是同时我也想研究国内的数据，然后就懵逼了。 国内统计局的网站是这样， ? Are u kidding me? 只有一个表？还是一个月发布一次？...具体pass给IMPORTHTML( )这个function的是三个argument值， 第一个值就是从A1，也就是统计局网页地址所在Excel的位置来告诉这个function区哪儿抓数据。...第二个值就是选取“table”这个格式，也就是告诉这个function我们想要的是指定网页上面的表格。...但这里我们只介绍最简单的数据抓取方式。) 第三个值就是网页中的第n个table。这里我选取网页里的第一张表 好了， 没了。 是不是感觉意犹未尽呢？...如下图，我们可以看到“table”这个关键字吧，所指代的就是左边的那张表，然后“table”其下的内容就是这张表是怎样呈现在网页上的。 ?
一个关键的区别是Kudu还试图充当OLTP工作负载的数据存储，而Hudi并不希望这样做。因此，Kudu不支持增量拉取(截至2017年初)，而Hudi支持增量处理。...但是，如果我们要使用CERN，我们预期Hudi在摄取parquet文件上有更卓越的性能。 Hive事务 Hive事务/ACID是另一项类似的工作，它试图在ORC文件格式之上的实现 读取时合并的存储层。...可以理解，此功能与Hive以及LLAP之类的其他工作紧密相关。Hive事务不提供Hudi提供的读取优化存储选项或增量拉取。...Hudi还设计用于与Presto/Spark等非Hive引擎合作，并计划引入除parquet以外的文件格式。...但是，就分析工作负载的实际性能而言，Parquet/ORC之类的混合列式存储格式可以轻松超越HBase，因为这些工作负载主要是读取繁重的工作。Hudi弥补了更快的数据与分析存储格式之间的差距。
但是因为 TiKV 中数据都是行存的格式，而我们 TiFlash 中需要的数据则是列存的格式，所以 TiFlash 节点在接收到 TiKV 发送过来的这个行存格式的数据以后，需要把他进行一个行转列的转换...，解析失败了，我们再去拉取最新的 schema 来重新解析。...在做第一轮解析时，除了正确解析完成以外，我们还可能遇到以下三种情况：第一种情况 Unknown Column, 即待写入的数据比 schema 多了一列 e。发生这种情况的可能有下面两种可能。...，去触发拉取最新的 schema 进行第二轮解析。...同样的，除了在第二轮正常的完成解析以外，我们还可能遇到前面的三种情况，但不一样的是，在第二轮解析时，可以保证我们的 schema 比待写入的数据更新了。
响应拉全量事件：当收到拉全量请求时为了保证数据的相应顺序行，会暂停拉增量数据，等全量数据完成后，再继续。...1.3 全量拉取模块（FullPuller） ? 全量拉取可用于初始化加载(Initial load), 数据重新加载，实现上我们借鉴了sqoop的思想。...2)实际拉取 每个分片代表一个小任务，由拉取转换模块通过多个并发度的方式连接slave从库进行拉取。 拉取完成情况写到zookeeper中，便于监控。 ?...全量拉取对源端数据库是有一定压力的，我们做法是： 从slave从库拉取数据 控制并发度6~8 推荐在业务低峰期进行 全量拉取不是经常发生的，一般做初始化拉取一次，或者在某种情况下需要全量时可以触发一次。...，并且与被同步表走相同的逻辑和线程（为了保证顺序性，当遇到多并发度时是sharding by table的，心跳数据与table数据走同样的bolt），这样当收到心跳数据时，即便没有任何增删改的数据，也能证明整条链路是通的
例如，在上图1所示的工作表用户界面中，当用户将鼠标移至单元格C3上时，会显现关于此列操作的提示信息，如下图2所示。 ? 图2 原则7：采用动态的输入核对技术，在用户输入出错时能够及时提供反馈信息。...例如下图3所示，在列C中输入列表中不存在的数据时，会提示出错消息。 ? 图3 这是在数据验证对话框中进行了相应的信息设置，如下图4所示。 ?...图4 还可以利用条件格式来进一步设置出错提示，如下图5所示，在用户改变选择时，如果不符合要求，会给单元格加上背景色，提示这行数据有误。 ?...图5 原则8：防止用户无意间对工作表用户界面造成破坏，必须对工作表进行保护，将除输入单元格以外的其他部分锁定。这样，能够有效地防止重要的公式或设置被无意中覆盖。...如下图6所示，保护工作表并对输入区单元格进行设置后，将只允许在“数据输入区”中输入或编辑数据，在其他区域编辑单元格时，会弹出警告信息。 ? 图6
而spark 使用netty进行数据传输，单个chunk有一个严格的2GB限制，因此这必然导致了在一次拉取单个partition shuffle 数据大于2GB时的失败。...首先描述一下目前Spark 在没有达到spark.maxRemoteBlockSizeFetchToMem限制时拉取数据的过程。 ?...那就是拉取Broadcast数据。 上面的日志也是说重试时发生在reading broadcast variable阶段。...但是依然存在以下问题: 无法校验未使用数据压缩格式的数据，谁又能确定不使用压缩格式就不出错呢？...我们的方案简单描述如下: shuffle map阶段针对每个partition计算其crc值，将这些crc值存储 在shuffle read阶段拉取数据时，将数据对应的crc值与数据一起发送 shuffle
如概念部分所述，增量处理所需要的 一个关键原语是增量拉取（以从数据集中获取更改流/日志）。您可以增量提取Hudi数据集，这意味着自指定的即时时间起， 您可以只获得全部更新和新行。...增量拉取 {#hive-incr-pull} HiveIncrementalPuller允许通过HiveQL从大型事实/维表中增量提取更改， 结合了Hive（可靠地处理复杂的SQL查询）和增量原语的好处...（通过增量拉取而不是完全扫描来加快查询速度）。...如果目标数据集是Hudi数据集，则该实用程序可以确定目标数据集是否没有提交或延迟超过24小时（这是可配置的）， 它将自动使用Backfill配置，因为增量应用最近24小时的更改会比Backfill花费更多的时间...如下所示是一个示例增量拉取，它将获取自beginInstantTime以来写入的所有记录。
所以Kudu不支持增量拉取（Incremental Pulling）（截至2017年初），Hoodie这样做的目的是赋能数据增量处理的场景用例。...Hive Transactions / ACID Hive Transactions / ACID是另一种类似的尝试，它试图基于ORC文件格式实现读取时合并(merge-on-read)的存储功能。...与Hudi相比，Hive Transactions不不支持读时优化（Read-Optimized）存储和增量拉取（Incremental Pulling）。...将来Hudi也计划支持出Parquet以外的其他文件格式。...但就分析类业务场景的实际性能而言，由于这类场景负载主要在读取上，像Parquet/ORC这样的混合列式存储格式轻松击败HBase。Hudi打破了数据快速入库和基于该数据进行分析业务之间的壁障。
Quick BI（以下简称Qbi）做数据分析有5个模块：仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI（以下简称Pbi）制作的报告。...Pbi和Qbi的维度字段区别不大，都是直接从数据源表里拉取。值字段则有较大的区别。Pbi的值字段，需要拉入度量值。Qbi的值字段，则可以直接从数据源表里拉取，也可以像透视表那样，拉取新建计算字段。...最基础的Excel透视表，按维度（年或品类）拉取毛利率时，由于毛利率本身是数据源表里的一列，所以计算合计毛利率时，透视表很自然地把各项毛利率直接相加，即 合计毛利率 = sum( 毛利率 ) 导致错误结果...合计毛利率 = sum(毛利) / sum(销售额) Qbi跟Excel透视表类似，直接拉取源表里的列，同样会得出错误的结果。为解决这个问题，Excel和Qbi都可以使用计算字段。...除了Excel透视表有的合计、均值、极值、方差等，Qbi还提供了同环比和TopN。以往用Pbi做方案时，出图的前期必备步骤就是要花一两天时间把这些衍生度量值写好，而用Qbi就省事多了。
，数据就推过来了，造成数据复制出错，或停止，mongoshake 通过添加了 闩的方式，要求只有目的端的DDL 操作结束后，基于这些DDL 操作后面的数据才能发送到目的端。...如果checkpoint不存在，并且值为 1970-01-01T00:00:00Z， 则开始拉取所有的OPLOG ，如果发现OPLOG 时间点比1970-01-01T00:00:00Z 还要早，则直接停止复制...full_sync.reader.collection_parallel = 6 #全量拉取数据时，一次性拉取数据表的数量 full_sync.reader.write_document_parallel...= 8 #针对一个表最大能并发多少线程进行数据的拉取 full_sync.reader.document_batch_size = 128 #一次发给目的端多少行数据 full_sync.collection_exist_drop...= false #发生主键冲突后，直接将insert语句改为UPDATE incr_sync.mongo_fetch_method = oplog #增量拉取数据的方法 数据库源端信息 mongo_urls
这里对SSD命中率，有两种计算方式得到的结果： 计算方式一：根据机房的进程数据计算，结果以CGI接口提供，可以按照机房名称、时间等信息去拉取数据，数据按照一分钟进行计算的，拉取时需要分别拉取机房的SSD...下面将对功能模块中主要的部分进行介绍。 2、拉取数据接口数据 上面提到的计算方式一，需要从CGI接口拉取数据，数据接口示例： http:xxxx/getStructedFeatureData.cgi?..."); return false; }); return true; } 问题： 访问拉取数据接口，Ajax请求出现以下错误： No 'Access-Control-Allow-Origin...json格式，json和jsonp格式不匹配。...另一种计算方式的结果，是每十分钟一个表存到数据库中的，每张表的数据记录是900多条（机房数量(400+) * 2，2是因为机房里面还分UGC、影视），但是大多数的查询是按天查询，因此需要多表查询，比较耗时
源数据表 HDFS目录 对应EXT模式中的表 抽取模式 customer /data/ext/customer customer 整体、拉取 product /data/ext/product product...整体、拉取 sales_order /data/ext/sales_order sales_order 基于时间戳的CDC、拉取 表1 1....覆盖导入 对于customer、product这两个表采用整体拉取的方式抽数据。...ETL通常是按一个固定的时间间隔，周期性定时执行的，因此对于整体拉取的方式而言，每次导入的数据需要覆盖上次导入的数据。Sqoop提供了delete-target-dir参数实现覆盖导入。...对于sales_order这个表采用基于时间戳的CDC拉取方式抽数据。这里假设源系统中销售订单记录一旦入库就不再改变，或者可以忽略改变。也就是说销售订单是一个随时间变化单向追加数据的表。
以mysql-hive同步为例，DataX通过直连MySQL批量拉取数据，存在以下问题： 1）性能瓶颈：随着业务规模的增长，离线批量拉取的数据规模越来越大，影响mysql-hive镜像表的产出时间，进而影响数仓下游任务...对于一些需要mysql-hive小时级镜像的场景更加捉襟见肘。 2）影响线上业务：离线批量拉取数据，可能引起慢查询，影响业务库的线上服务。...4）缺乏对DELETE的支持：业务库做了DELETE操作后，只有整表全量拉取，才能在Hive镜像里体现。...有两种方案： 1）从mysql 批量拉取历史数据，上传到HDFS 。...需要考虑批量拉取的数据与 binlog 采集产出的mysql-hive镜像的格式差异，比如去重主键的选择，排序字段的选择等问题。
/Z以外的其他列进行求和，那么，当仓库发生变化时，就极可能出错——仓库多了，有部分没算上；仓库少了，会因为找不到列而出错： - 2 - 实际上，要解决这个问题并不难，以下提供两种方法供大家参考。...方法1：分组中筛选 分组筛选法，是利用在分组过程中筛选表的功能，先得到目标求和列，然后再按需要对仓库进行逆透视来实现。...Step-01 分组 选择规格列，单击转换菜单下的“分组依据”： 在弹出的分组依据对话框中选择高级，然后添加新的聚合方式（对数量进行求和，以及取分组下的所有行）。...Step-02 修改分组步骤公式 这时，分组生成的步骤公式里，对求和直接取了数量列的所有数据，而我们要取指定的内容（如不包含A和Z仓库），这时，我们可以将数量求和的部分进行修改，即通过Table.SelectRows...| PQ重点函数 透视与逆透视 不到20分钟，彻底理解PQ表、行、列及相互转换方法 很多朋友在学PQ、PP的时候，经常会感觉：别人给出解决办法时，看起来倒挺简单的，但自己一动手，却感觉没有思路，无法下手
除了上面三个功能以外，还有加密解密、定向推送等功能，我们暂且不表，在后面的文章中再做深入了解。...Config Server 实现原理分析 经过前面几个组件的源码阅读锻炼，相信小伙伴读起 Config 来已经不在话下了，作为配置中心的服务端，拉取参数三步走： 自动装配：秉承了 Spring Cloud...Config Server 支持很多种文件存储仓库，比如 JDBC，SVN，GitHub 和本地文件，当然也可以配置多种类型组合的方式，也就是说 Config 会从不同的地方拉取配置文件。...假如我们提供的配置文件是 yml 形式的，如果希望获取其他格式的配置项，那么在调用第三步中的 REST 接口时可以在 URL 后面以扩“展名结尾，比如 .json” ”或者 .properties“，Config...实现），在这个自动装配过程中会向locator 列表里添加一个专门用来获取远程文件的类-ConfigServicePropertySourceLocator 拉取远程文件：ConfigServicePropertySourceLocator
5、典型离线消息表的设计以及拉取离线消息的过程 ① 存储离线消看书的表主要字段大致如下： -- 消息接收者ID receiver_uidvarchar(50), -- 消息的唯一指纹码（即消息ID...(B,uid); } ② 优化方案1： 先拉取各个好友的离线消息数量，真正用户B进去看离线消息时，才往服务器发送拉取请求（手机端为了节省流量，经常会使用这个按需拉取的优化）。...③ 优化方案2： 如下图所示，一次性拉取所有好友发送给用户B的离线消息，到客户端本地再根据sender_uid进行计算，这样的话，离校消息表的访问模式就变为->只需要按照receiver_uid来查询了...7、消息接收方一次拉取大量离线消息导致速度慢、卡顿的解决方法 用户B一次性拉取所有好友发给ta的离线消息，消息量很大时，一个请求包很大、速度慢，容易卡顿怎么办？ ?...如同在线消息的应用层ACK机制一样，离线消息拉时，不能够直接删除数据库中的离线消息，而必须等应用层的离线消息ACK（说明用户B真的收到离线消息了），才能删除数据库中的离线消息。
Puller： 负责拉取对应表在上游的变更数据，它隐藏了内部大量的实现细节，包括与 TiKV CDC 模块建立 gRPC 连接和反解码数据流等。...Mounter：根据事务提交时的表结构信息解析和填充行变更，将行变更转化为 TiCDC 能直接处理的数据结构。...Puller 拉取数据上文中提到 Puller 负责与 TiKV CDC 组件建立 gPRC 连接然后拉取数据，这是 /pipeline/puller.go 中的 Puller 大致的工作逻辑：n.plr...，然后拉取数据。...Sink 下发数据当 RowChangedEvent 被下发至 Sink 组件时，它身上已经包含了充分的信息，我们可以将其转化为 SQL 或者特定消息格式的 Kafka 消息。
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