MEB_mysql meb备份 - 腾讯云开发者社区

mysqlbackup,简称 MEB，是ORACLE 为企业版本MYSQL开发的一套备份工具，通过这个工具我们可以很好的来进行MYSQL 的备份。...这里MEB ，支持MYSQL 数据库的三种备份方式, FULL，Differential, Incremental . 同时支持对这些数据的压缩后的存储方式。...下面我们列一个表格，针对mysqlbackup ,MEB 对数据的备份步骤进行一个简单的归总。...2 在COPY的同时会添加一个backup lock 将DDL的操作禁止, 备份程序会扫描innodb的表并对表进行快速的加载backup lock锁的工作 3 在简短的上锁后，MEB会对当前的日志信息的...server-all.cnf 系统中所有的配置信息和值 server-my.cnf 到这里仅仅针对 MEB 的粗浅的工作，有一个简单的认识，到底 MEB 为什么是目前最好的mysql backup

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MySQL企业版备份工具MEB

MEB提供了一个命令行的客户端mysqlbackup，MEB的全部功能都通过它来执行。MEB的功能非常强大，通过它可以进行如下工作：备份数据库：一个完整的备份周期包括，备份、验证和恢复。...主从复制使用MEB：通过MEB备份主服务器，并在一个新的从服务器上恢复备份来搭建主从复制，而不需要停止主服务器。群组复制使用MEB：与备份单机相同，MEB也可以用于组成员的快速备份和恢复。...容器使用MEB：使用企业版MySQL容器，可以对在同一个主机上的其他容器中的mysql进行备份。介绍了MEB的功能，接下来我们看一下MEB是怎么样进行工作的。备份InnoDB表。...看到这里，相信有很多人关心XtraBackup和MEB的对比，在最后，介绍一下MEB相对于PXB的优势在哪里。...MEB可以显示备份的过程 MEB可以通过Oracle secure backup将数据备份到磁带 MEB支持离线备份 MEB支持备份日志文件用于时间点恢复 MEB可以在恢复时更改表名称以上内容是关于MEB

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SC-MEB：空间转录组聚类R包！

小编今天为大家介绍一个使用隐马尔可夫模型进行空间聚类分析的R包SC-MEB，发表在BIB上，题目为SC-MEB: spatial clustering with hidden Markov random...R包安装 library(devtools) install_github("Shufeyangyi2015310117/SC.MEB") library("SC.MEB") #> Loading required...结果解析 01 输入数据和预处理这里我们使用R包的真实数据CRC数据集拟合SC-MEB。...file = system.file("extdata", "CRC3.rds", package = "SC.MEB") CRC = readRDS(file) set.seed(114) library...与先前的包相比，SC-MEB不仅计算效率高，可扩展到大样本量，而且还能够选择平滑参数和cluster数量（虽然可视化有一丢丢丑）。做空间转录组的同学们可以尝试一下哦！ END

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meteva站点插值填色与白化

并基于插值后的数据测试插值后的白化效果版本：python3.9 %matplotlib inline %load_ext autoreload %autoreload 2 import meteva.base as meb...([80,130,0.5],[20,60,0.5]) sta1 = meb.interp_sg_idw(sta,grid1,nearNum = 2) cressman插值 sta2 = meb.interp_sg_cressman...(2, map_extend,ncol=2,sup_fontsize=7) cmap = cmaps.radar_1 image = meb.add_contourf(axs[0], sta1,cmap...=cmap,add_colorbar=False) #image = meb.add_scatter_text(axs[0], sta, tag=0, font_size=5) image = meb.add_contourf..."]) #image = meb.add_scatter_text(axs[0], sta, tag=0, font_size=5) image = meb.add_contourf(axs[1], sta2

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Meteva笔记：加载GRIB 2要素场

nwpc_data.grib.eccodes import load_field_from_file from nwpc_data.data_finder import find_local_file meb...IP 地址和端口号 ip, port = meb.io.read_gds_ip_port(gds_config_file) ip, port ('10.32.8.164', 8080) 格点数据加载...使用 meb.set_griddata_coords() 函数修改坐标 meb.set_griddata_coords( t850_grid, name="t", member_list...使用 Meteva 内置的绘图函数 meb.tool.plot_tools.contourf_2d_grid() 绘制等值线图 meb.tool.plot_tools.contourf_2d_grid(...使用 meb.xarray_to_griddata() 函数将要素场对象转为 meb.grid_data() 函数生成的 xr.DataArray 对象可以看到，对于单个要素场，该函数自动生成了 memeber

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二值化每个特征，微软用1350亿参数稀疏神经网络改进搜索结果

MEB 能够为基于 Transformer 的深度学习模型提升搜索相关性，其中一个重要的原因是它可以将单个事实映射为特征，从而使 MEB 能够更细致地理解单个事实。...使用 MEB 能够发现隐藏的关系 MEB 正用于生产中所有区域和语言的 100% 的 Bing 搜索。...表 1：MEB 模型学习的示例。例如，MEB 了解到「Hotmail」与「Microsoft Outlook」密切相关，即使它们在语义上并不接近。...特征设计和大规模训练是 MEB 成功的关键。...图 2：MEB 特征示例。左侧展示了一个查询文档对，其中查询文本、文档标题、URL 和片段作为特征提取的输入。右侧展示了 MEB 产生的一些典型特征。

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业务刚需！基于meteva的华南降水mode检验

具体原理与方法参见meteva官方文档相关页面：https://www.showdoc.com.cn/meteva/6457147666090170 import meteva.base as meb...我这边简单采用了metdig给出的华南经纬度范围 grid0 = meb.grid([95,126,0.05],[16,35,0.05]) #首先读取GFS在4月17日20时起报的降水数据 rain24..._gfs=meb.read_griddata_from_grib(r"....同样使用meteva去读文件 rain24_cmpas=meb.read_griddata_from_grib(r"....([95,126,0.05],[16,35,0.05]) rain24_gfs=meb.read_griddata_from_grib(r".

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详解微软大规模稀疏模型 MEB：参数高达 1350 亿，可显著提升搜索相关性

之所以 MEB 可以有效改善基于 Transformer 的深度学习模型的搜索相关性，一个原因是它可以将单个事实映射到特征，从而让 MEB 能够更细致地理解一个个事实。...表 1：MEB 模型学习的示例例如，MEB 了解到“Hotmail”与“Microsoft Outlook”两个词密切相关，尽管它们在语义上并不接近。...3 MEB 如何训练数据并大规模提供特征模型结构如图 1 所示，MEB 模型由一个二进制特征输入层、一个特征嵌入层、一个池化层和两个密集层组成。...图 3：上面是一个流程图，说明了 MEB 是如何每天刷新的。生产 MEB 模型每天都使用最新的单日必应搜索日志数据进行持续训练。...MEB 将计算和数据服务分离到不同的分片中。

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meteva，这可能是气象萌新最需要的python库

(axs[0], station, tag=0, font_size=5,cmap =meb.cmaps.temp_2m) #tag为数值转文字保留的有效位数 #读取海平面气压 slp = meb.read_griddata_from_micaps4...("/home/mw/input/meteva2260/slp.000") slp = meb.smooth(slp,1) #平滑 1.6.3 叠加散点图函数 meb.add_scatter ax: Matplotlib...["a","b"],sup_fontsize = 8) image = meb.add_scatter(axs[0],map_extend,station,cmap = meb.cmaps.temp_2m...[0],map_extend,rain24,cmap = meb.cmaps.rain_24h,add_colorbar=True,alpha=1) image = meb.add_mesh(axs[1...1.7 grib 数据处理简单流程：使用era5 girb格式为例可视化降水数据 In [19]: #打印一个era5的grib数据看看数据结构 import meteva.base as meb meb.print_grib_file_info

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模式检验库Meteva笔记：加载本地观测数据

转换将读取的表格数据转为 meb.sta_data() 函数返回的表格格式使用 columns 参数设置列的对应关系 gts_data = meb.sta_data( temperature...也可以使用 meb.set_stadata_coords() 函数设置数据时空坐标 meb.set_stadata_coords( gts_data, level=0.0, time...meb.fun.combine_on_id() 函数可以实现按站号合并的功能，同时会删掉重复的列，并修改列名 meb.fun.combine_on_id(station_data, gts_data)...使用 meb.set_stadata_names() 为数据命名 gfs_station_data = meb.interp_gs_nearest(t2m_grid, test_station_data...使用 meb.combine_on_obTime_id() 将预报与观测数据合并合并策略：预报 time + 预报 dtime = 观测 time data = meb.combine_on_obTime_id

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两种简单ERA5绘制等值线与填色图的方式

PanelContainer() pc.size = (20, 12) pc.panels = [panel] pc.show() 方法二：meteva库绘制导入库 #导入必要包 import meteva.base as meb...= ['Source Han Sans CN'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号读取数据与数据处理 grid0 = meb.grid...([110,130,0.25],[20,40,0.25]) #设置范围应小于或等于era5数据的原有范围 t = meb.io.read_griddata_from_nc('/home/mw/input...(1,map_extend, ncol=1, sup_title="era5 test", sup_fontsize=12,width=10,height=10) image = meb.add_contour...(axs[0],z.sel(level=850,time=z.time[0])/98,clevs = np.arange(120,180,2)) image = meb.add_contourf(axs

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MySQL备份恢复第一篇(r5笔记第5天)

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关于WRF插值站点的二三事

meteva进行简单绘图方法一：xesmf库重插值后使用meteva进行双线性插值到站点方法二：proj+scipy重插值后使用meteva进行最临近插值到站点 import meteva.base as meb...(meb.station_国家站) 方法一 xesmf库重插值 In [3]: import xarray as xr wrffile = "/home/mw/input/wrfout3385/wrfout_d02...]) t_new.plot() Out[18]: 数据重组装 In [19]: grid0 = meb.grid...(tnewnew,station) meb.tool.plot_tools.scatter_sta(sta) 方法二 pyproj+scipy重插值 In [10]: import pyproj import...(tnn,station) meb.tool.plot_tools.scatter_sta(sta1) -------------------------------------------------

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MySQLBackup 8.0.26 备份与恢复

logfile created at /data/inc_meb_01/meta/MEB_2021-09-07.10-39-54_backup-to-image.log 210907 10:39:54...meta file /data/inc_meb_01/server-my.cnf. 210907 10:39:55 RDR1 INFO: Copying meta file /data/inc_meb...logfile created at /data/parti_meb/meta/MEB_2021-09-07.10-47-24_backup-to-image.log 210907 10:47:24...meta file /data/parti_meb/server-my.cnf. 210907 10:47:25 RDR1 INFO: Copying meta file /data/parti_meb...8 总结 MySQL Enterprise Backup（MEB）是收费工具，可以跨平台运行，MEB版8.0.26只能用于MySQL 8.0.26，有相应的版本对应。

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Audi电动化之路

3、MEB平台 MEB是大众集团各品牌可共享的一个电动车平台，MEB平台在大众ID 3中首次亮相，主要为纯电动车型打造，从2020年起将成为新能源汽车的主要生产平台。...继基于MEB的ID 3批产后，ID 4也上市开卖，并实现国产化，在广州佛山工厂已成功下线。...该平台并将很快成为奥迪Q4 E-Tron的基础，奥迪打算在其阵容中将MEB用于中小型汽车。...MEB与 MQB平台相同，都是基于大众模块化理念而来，具有极强的扩展性，可打造不同车身、轴距并根据不同电动车的需求调校出不同的续航里程。...MEB 平台环绕电池而造，围绕电池组进行布局，电池组、电机等核心组件均设定固定的位置和模式。

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InnoDB克隆和页面跟踪

要进行增量备份，MEB需要知道自上次备份以来所有已修改页面的列表。但是由于InnoDB缺乏内部跟踪已修改页面的架构，MEB不得不采用蛮力方法——扫描每个表空间文件中的每个页面来找出已修改页面。...接口由于MEB是一个外部产品，因此提供了一个组件服务API实现，让MEB通过组件来利用该特性，因为这是目前8.0中扩展服务器功能的首选方式。...MEB遵循一系列步骤以使用页面跟踪功能进行增量备份。增量备份始终与以前的备份结合在一起。为了利用页面跟踪进行后续增量备份，MEB将页面跟踪作为备份的最后一步。...通过这种方式，MEB利用页面跟踪功能来获取所有已修改页面的列表，而不必扫描InnoDB中的每个页面，从而可以更快地为MEB进行增量备份。...这主要是由于MEB由于其体系结构而产生的开销，在这种情况下，MEB切换到了蛮力方法。结论我们引入了一个完善的功能来跟踪InnoDB中的页面。

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两种降水站点数据IDW插值及可视化方法

GDAL3.4.3 数据读取 In [2]: %matplotlib inline %load_ext autoreload %autoreload 2 import meteva.base as meb...In [3]: filename = "/home/mw/input/meteva2260/20210719120000.000" # 替换为你的micaps文件路径 sta = meb.read_stadata_from_micaps3...42.0167 0.5 4 0 2021-07-19 12:00:00 0 51730 81.2564 40.6064 1.3 METEVA In [47]: ## 插值前要设置格点 grid1 = meb.grid...([105,135,0.1],[25,55,0.1]) sta1 = meb.interp_sg_idw(sta,grid1,nearNum = 5) sta1 Out[47]: In [48]: map_extend...= [105, 125, 25, 50] axs = meb.creat_axs(1, map_extend,ncol=1,sup_fontsize=7) image = meb.add_mesh(axs

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【meteva】如何优雅使用观测与预报绘制散点回归和RMSE

点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可导入库与读取观测数据 In [1]: import meteva.base as meb...filename = "/home/mw/input/meteva7050/nmc_met_tutorial-master/nmc_met_tutorial-master/meteva/input/meb.../m3.000" # 替换为你的micaps文件路径 sta = meb.read_stadata_from_micaps3(filename) meb.set_stadata_names(sta,[...生成随机数据，命名为EC In [45]: import numpy as np ec = sta.copy() # 生成随机数据 ec['ob']=sta['ob']**2/25 # 设置数据名称 meb.set_stadata_names...(ec,["ec"]) # meteva设置时间与高度的语句,因为是直接复制原数据所以注释了 #meb.set_stadata_coords(sta_ob,level = 0,time = datetime.datetime

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两种micaps站点数据的简单绘制方法

导入可视化库 import meteva.base as meb import metpy.calc as mpcalc import metpy.plots as mpplots from metpy.units...china_map/China_Province_2022.shp') filename = "/home/mw/input/meteva2260/t.000" # 替换为你的micaps文件路径 sta = meb.read_stadata_from_micaps3...LATITUDE_FORMATTER # y轴设为纬度格式 plt.show() 方法二：使用meteva库内置函数绘制 map_extend = [110, 120, 20, 25] axs = meb.creat_axs...map_extend, sup_title="2022年9月4日t2", add_index=[ "a"], sup_fontsize=8) image = meb.add_scatter_text...(axs[0], sta, tag=0, font_size=8,cmap =meb.cmaps.temp_2m) 代码量上meteva库更适合新手练习。

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两种降水站点数据克里金插值及可视化方法

数据读取 In [17]: %matplotlib inline %load_ext autoreload %autoreload 2 import meteva.base as meb from pykrige.ok...autoreload In [2]: filename = "/home/mw/input/meteva2260/20210719120000.000" # 替换为你的micaps文件路径 sta = meb.read_stadata_from_micaps3...da01 = xr.DataArray(da0, coords=[y,x], dims=['lat','lon']) print(da01) #da0是一个DataArray格式数据 grd =meb.xarray_to_griddata...105.0 105.1 105.2 105.3 ... 124.6 124.7 124.8 124.9 In [28]: map_extend = [105, 125, 25, 50] axs = meb.creat_axs...(1, map_extend,ncol=1,sup_fontsize=7) image = meb.add_mesh(axs[0], grd ,add_colorbar=True) GMA In [3]

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