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python elasticsearch 批量写入测试

本博客主要测试python elasticsearch 进行批量写入的测试 步骤一:安装python的elasticsearch包 用:pip install elasticsearch 步骤二:批量写入测试 步骤三:写入结果查看 ?

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Excel数据批量写入Word

一、实际案例引入 这次遇到的案例需求:将Excel数据批量写入Word。需要写入的内容如下图所示,红色框里的内容是需要写入word的。 ? 我这里有很多个excel文件,每一个都需要打开把数据写入word。 ? 写入之后的效果如下: ? 二、思路及代码 思路:循环打开Excel,先写订单号、厂款号、客款号。 第二步需要通过find函数确定长款号表格的具体大小(为了将数据循环写入Word)。最后保存并关闭word。 ? [b6] '将需要写入的数据连接起来赋值给变量strr doc.ActiveDocument.Content.InsertAfter Chr$(13) & strr '将订单编号、客款号 、厂款号写入word With wb.Worksheets(1) col1 = .Columns(1).Find("厂款号", , xlValues, xlWhole

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    消息批量写入Kafka(五)

    但是在实际的应用中,会有大批量的实时数据需要写入到Kafka的系统里面,因此作为单线程的模式很难满足实时数据的写入,需要使用多线程的方式来进行大批量的数据写入,当然作为消费者也是写多线程的方式来接收这些实时的数据 =null) { logger.error("发送错误,信息具体为:"+e.getMessage()); 当然,同理,在Python里面我们也是可以使用线程池的方式来批量的提交任务,也是获取拉勾网的招聘数据(拉勾网使用了Cookie反爬虫的机制,所以需要动态的替换请求头里面的Cookie信息),然后写入到Kafka 在案例过程中进行批量的执行了多次,在多线程的方式中,只有我们数据的来源获取速度足够快,那么写入的速度也是非常快的,因为在实际的使用中,我们先去调用来源的数据,然后把这些数据获取到再连接Kafka把数据写入到 Kafka的系统里面,比如案例中获取拉勾网的数据,这个过程是需要耗时的,那么获取来源的数据也是可以从单线程修改为多线程的方式批量的获取到数据然后实时的写入到Kafka的系统里面。

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    ClickHouse是如何批量写入的?

    简介 批量写入又称为bulk write,对于单表插入多条数据的场景,可以减少插入请求数量,提高吞吐量和效率。 stmt.ch.block.AppendRow(args)会先把sql参数附加到本地缓存block中,然后(stmt.counter % stmt.ch.blockSize)判断本地缓存大小是否到达阈值,到达则执行Flush(),将数据写入远端 综上,clickhouse-go中的核心实现逻辑是: 底层维护一个缓存block,同时设置block_size控制缓存大小 执行stmt.Exec时,不会直接写入远程ClickHouse中,而是将插入参数 Append到block中 每次Append后,判断block的size和block_size的关系,如果正好整除,则刷新block(即写入clickhouse) 因此block_size这个参数很重要

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    Mysql及 Mybatis的批量写入

    所幸MySQL有提供批量插入的方法,即建立一次数据库连接,将所有数据进行插入. 下面记录一下MySQL中的批量插入以及使用MyBatis进行批量插入的一些方法. Mybatis的批量插入(MySQL) MyBatis的批量插入,其实底层使用的也是MySQL的上述功能,这里只是记录下载代码层面如何实现. 首先在Mapper层中定义如下方法: int addStudentBatch(@Param("students") List<Student> students); 然后在对应的XML文件中写入如下语句 以上皆为个人所思所得,如有错误欢迎评论区指正。 欢迎转载,烦请署名并保留原文链接。 联系邮箱:huyanshi2580@gmail.com 更多学习笔记见个人博客——>呼延十 var gitment = new Gitment({ id: 'Mysql及 Mybatis的批量写入

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    RCA-MongoDB数据写入失败

    问题现象 程序崩溃,提示MongoDB写入失败,无法再连起。 分析原因 1.首先想到分析mongoDB日志记录 通过 cat /etc/mongod.conf 找到日志所在目录 /var/log/mongodb/mongod.log 2018-11-07T16:50 , 但是很奇怪,写入量并不大,且只有唯一任务在执行,写满是不可能的。 可能想到的问题是蠕虫病毒,或是由程序递归,死循环等造成的错误数据写入。 初步分析是由一个第三方库写入的。 解决方案 为了快速释放服务器资源并启动服务,初步方案是删除日志文件,注释掉日志记录代码,代码线下再做检查。 重启mongoDB, 服务恢复。 数据写入到系统分区,系统分区写满严重影响其它程序执行,数据写入,非常危险!。应保持系统分区独立性。所有数据写入包括日志文件应存入单独的数据盘。

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    Java批量写入文件和下载图片

    获取到的图片下载,文字写入文档。                               String url = jsPas.get("content").toString();                             // 向目标文件中写入内容 url);                             fileWriter.flush();                             System.out.println("写入成功

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    将Tsv批量导入mongodb

    连接mongodb 导入包 import pymongo,urllib import sys from datetime import timedelta import os import uuid 使用 pymongo可以快速的处理与mongodb的事物 2.连接mongodb conn = pymongo.MongoClient("sv6.aesc.nrse.com",27018) 如果数据库有密码需要先使用 collection.insert_many(dlist) dlist = [] index = index + 1 print(index) 每300条数据进行批量插入一次 4.功能强大的bulk #有条理的大规模数据写入 bulk = db.test.initialize_ordered_bulk_op() # Remove all documents from the {u'_id': u'a', u'n': u'aa'}, {u'_id': u'b', u'n': u'bb'}, {u'_id': u'c', u'n': u'cc'}] 查看数据条数 cd ~/mongodb

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    【SpringBoot DB系列】Jooq批量写入采坑记录

    [logo.jpg] 【SpringBoot DB系列】Jooq批量写入采坑记录 前面介绍了jooq的三种批量插入方式,结果最近发现这里面居然还有一个深坑,我以为的批量插入居然不是一次插入多条数据,而是一条一条的插入 三种插入姿势 关于项目创建以及jooq的相关使用姿势,推荐查看之前的博文: 【DB系列】Jooq之新增记录使用姿势 下面是我们采用的三种批量插入方式 /** * 通过Record执行批量添加 * * 通过源码查看,这种插入方式实际上是单条单条的写入数据,和下面的一次插入多条有本质区别 * * @param list * @return */ public boolean batchSave poList).execute(); System.out.println(JSON.toJSONString(ans)); return true; } /** * 类sql写法,批量添加 一灰灰Blog 尽信书则不如,以上内容,纯属一家之言,因个人能力有限,难免有疏漏和错误之处,如发现bug或者有更好的建议,欢迎批评指正,不吝感激 下面一灰灰的个人博客,记录所有学习和工作中的博文,欢迎大家前去逛逛

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    【SpringBoot DB系列】Jooq批量写入采坑记录

    【SpringBoot DB系列】Jooq批量写入采坑记录 前面介绍了jooq的三种批量插入方式,结果最近发现这里面居然还有一个深坑,我以为的批量插入居然不是一次插入多条数据,而是一条一条的插入.. 三种插入姿势 关于项目创建以及jooq的相关使用姿势,推荐查看之前的博文: 【DB系列】Jooq之新增记录使用姿势 下面是我们采用的三种批量插入方式 /** * 通过Record执行批量添加 * * 通过源码查看,这种插入方式实际上是单条单条的写入数据,和下面的一次插入多条有本质区别 * * @param list * @return */ public boolean batchSave 请注意上面的报错,以及最终插入的结果,第一种插入方式一个插入成功一个失败;第二种批量插入方式,两条都插入失败; 通常情况下,一次插入多条数据时,一个插入失败,会导致整个插入都失败,如下 ? 3. 一灰灰Blog 尽信书则不如,以上内容,纯属一家之言,因个人能力有限,难免有疏漏和错误之处,如发现bug或者有更好的建议,欢迎批评指正,不吝感激 下面一灰灰的个人博客,记录所有学习和工作中的博文,欢迎大家前去逛逛

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    HBASE BufferedMutator 批量写入使用举例与源码解析

    基本介绍 BufferedMutator主要用来异步批量的将数据写入一个hbase表,就像Htable一样。通过Connection获取一个实例。 BufferedMutator从Map/Reduce任务接受数据,会依据一些先验性的经验批量提交数据,比如puts堆积的数量,由于批量提交时异步的,所以M/R逻辑不会因为数据的batch提交而阻塞。 BufferedMutator使用举例 这里分为以下两个批量写入场景 2.1 单次一张表批量写入 Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); catch (IOException e1) { // TODO Auto-generated catch block e1.printStackTrace(); } } 多次多张表批量写入 BufferedMutatorImpl 用来和hbase表交互,类似于Htable,但是意味着批量,异步的puts。

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    MongoDB 案例:Document failed validation 错误

    问题表现 插入或者更新数据的时候,MongoDB 返回"code" : 121,"errmsg" : "Document failed validation" 问题原因 MongoDB 是无模式(schemaless 一个集合内可以插入各种不同字段内容的数据,如对一个集合可以插入拥有不同字段,不同类型的文档记录: 企业微信截图_36f9e054-b130-4b50-a7f4-db713d2f1010.png schemaless 的特性让 MongoDB MongoDB 在 3.2 版本开始引入了 schema validation,可以给集合设置指定验证规则,如在创建集合的时候指定 validation: db.createCollection("col2

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    004 C# 将Word表格数据批量写入Excel

    003 编码前准备 下面,我们一起来看一下,如何将Word表格数据写入Excel。 准备素材文件 3个Word文件(包含9张Word表格)、Excel空白文件。 思路梳理 自然语言描述:依次循环打开文件夹里3个Word文件; 将打开后文件中表格数据依次读入数组,再将数组数据一次性写入Excel。 写入目标文件 利用AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory获取控制台项目启动目录,即Debug目录; 通过Workbooks.Open()打开Excel文件/工作簿; 利用Worksheets.Range().Resize().value=Arr一次性写入Excel; 通过调用Eapsht.Kill()结束Excel进程。

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    Mybatis 批量更新无效字符的错误

    使用<foreach></foreach> 批量insert时报错 ORA-00911: 无效字符的错误 <foreach collection="list" item="item" index="index <em>错误</em>的原因是Mybatis不能识别这是<em>批量</em>操作的2条语句,紧靠;号不能完成 解决办法: 增加foreach节点的操作符 使用如下设置 <foreach collection="list" item="item

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    Python高效办公|批量替换错误

    ① 读入数据 old_df = pd.read_excel('批量替换缺失值.xlsx',sheetname='1') new_df = pd.read_excel('批量替换缺失值.xlsx',sheetname

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    spring-data-mongodb批量更新操作

    用过mongodb的同学想必都知道,以java驱动的语法举例,插入式有insert方法的,支持插入集合,也就是批量插入。 但是update方法却只能执行一个更新条件,参数不支持传集合进去,也就意味着是不知道批量更新的。 下面的语法中我们可以看到updates是个数组,可以执行多条更新语句,但是我们一般是在项目中使用,如果封装这个方法就行批量插入一样,今天我们就用spring-data-mongodb来做下封装。 : "article_info", updates: [ { q: { author: "jason" }, u: { $set: { title: "批量更新 " }}, upsert: true } ], ordered: false } ) 官方文档地址:http://docs.mongodb.org/manual/

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    基于 MongoDB 解决微服务设计中的原子写入问题

    本文是唐卓章在“我和MongoDB的故事”MongoDB征文比赛的获奖文章,下面我们一起来欣赏下。 毫不保留的说,我们正处在一个充满并发计算的世界里。 程序采用了 get and set 非原子性的方式进行写入,并没有考虑到并发的问题。 假设有两个用户同时点击了关注,那么会存在两个线程同时 get 到同样的值进行自增后,又写入了一样的结果,这样就无法实现累加了。 图-影院订座页面 如果使用 MongoDB 来设计影院的场次订座功能,应该如何实现呢? 而且在一开始安排场次的时候,seats 座位表就应该预先写入了。每个座位号对应的默认值是 N,代表未被预定的状态,如果已经被预定,则写入新的值 “Y:{预定用户ID}”。

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    用 shell 脚本修改网卡配置信息批量写入IP地址

    # 请将IP地址放置括号内,分隔符是换行或者空格 1.1.1.1 ) dnsset=8.8.8.8 dnsset1=114.114.114.114 # IP写入 read -p "请输入 数字编号:" rp echo "您选择的 网卡为: ${szeth[$rp]}" eth=${szeth[$rp]} echo "此时将对网卡 $eth 进行批量覆盖式修改

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    使用Python将Exception异常错误堆栈信息写入日志文件

    假设需要把发生异常错误的信息写入到log.txt日志文件中去: import traceback import logging logging.basicConfig(filename='log.txt ') except: #方案一,自己定义一个文件,自己把错误堆栈信息写入文件。 因此,查找错误的时候: 1、先看错误类型 2、从下往上找 如: ? 异常记录: 如果只使用异常捕获,结果只会打印错误类型,不会打印错误堆栈信息。 : 因为错误是class,捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例,因此,错误并不是凭空产生的,而是有意创建并抛出的,pyhton的内置函数会抛出很多类型的错误,我们自己编写的函数也可以抛出错误。 NameError 使用一个还未赋值的对象的变量 – TypeError 传入对象类型与要求不合法 – ValueError 传入一个调用者不期望的值 以上这篇使用Python将Exception异常错误堆栈信息写入日志文件就是小编分享给大家的全部内容了

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