收到公司产品人员消息，让我恢复一个表的数据 通过了解系统是公司很多年前的一个老系统,面向美国用户的，数据库是阿里云的rds 所在区为美国弗吉尼亚mysql版本为5.6，产品在update操作时候字段名称写错了...tab_xxxx set imgxx=REPLACE(zip_linkxx,"aaa","bbb.com") where img like "%bbb.bb%" 找操作人员询问了执行的语句，执行的大概时间点，要到rds...登录方式等 1.第一想到的恢复方法是通过binlog日志进行恢复 登录rds控制台在备份恢复的日志备份中找binlog 发现binlog每4个小时备份一次，需要的日志没有下载列表 2.既然需要的日志，是不是可以通过全备进行恢复整个表...h'xx.xx.xx' --read-from-remote-server mysql-bin.001120 > mysql-bin.001120（这一步是在其他ecs服务器上执行的，要把ecs服务器加入到rds...nullable=1 is_null=0 */ ### @15=0 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */ 最后通过脚本处理解析的文件（之前写的脚本），生产回滚的语句，在数据库直接执行就可以了
提纲： 数据采集：ETL 数据存储：关系数据库、NoSql、SQL等 数据管理：（基础架构支持）云存储、分布式文件系统 数据分析与挖掘：（结果展现）数据的可视化 本文章的目的，不是为了让大家对ETL的详细过程有彻底的了解...这里我们更关注数据的ETL过程，而ETL前期的过程，只需要了解其基本范畴就OK。 在数据挖掘的范畴了，数据清洗的前期过程，可简单的认为就是ETL的过程。...ETL的发展过程伴随着数据挖掘至今，其相关技术也已非常成熟。这里我们也不过多的探讨ETL过程，日后如有涉及，在细分。 概念： ETL（extract提取、transform转换、load加载）。...而在实际ETL工具应用的对比上，对元数据的支持、对数据质量的支持、维护的方便性、定制开发功能的支持等方面是我们选择的切入点。一个项目，从数据源到最终目标表，多则达上百个ETL过程，少则也十几个。...异常处理 在ETL的过程中，必不可少的要面临数据异常的问题，处理办法： 1. 将错误信息单独输出，继续执行ETL，错误数据修改后再单独加载。中断ETL，修改后重新执行ETL。原则：最大限度接收数据。
ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。...ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。 ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。...在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一些数据的清洗和转换)，在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法，尽可能的提高ETL的运行效率。...ETL三个部分中，花费时间最长的是T(清洗、转换)的部分，一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入DW(Data Warehouse)中去。 ...ETL日志与警告发送 1、ETL日志，记录日志的目的是随时可以知道ETL运行情况，如果出错了，出错在那里。 ETL日志分为三类。
云数据库rds属于关系型数据库，是比较稳定可靠，可弹性伸缩的在线数据库服务，支持多种引擎，可以提供备份，恢复，迁徙等方面的服务，所以在现在的很多场景中都有很好的应用。那么云数据库rds怎么用？...云数据库RDS的优势是什么？ 云数据库RDS使用步骤 云数据库rds怎么用？...在创建完了云数据库之后才能进行使用，首先是点击云数据库RDS，进入RDS数据库的基本信息，就可以看到数据库的地域，可用区，还有一些基本配置信息。...当我们拥有了数据库和数据库账号之后，就可以通过这个账号去连接云数据库RDS了。 云数据库RDS的优势 了解了云数据库rds怎么用，接下来再来了解一下云数据库RDS的优势。...而且云数据库具有故障自动单点切换和自动备份的功能，这样就可以保证数据的安全。 关于云数据库rds怎么用以及优势是什么，相信大家已经很了解了，希望这些内容对大家使用云数据库会有一些好的帮助。
ETL简介ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写。用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。...它能够对各种分布的、异构的源数据(如关系数据)进行抽取。按照预先设计的规则将不完整数据、重复数据以及错误数据等“脏"数据内容进行清洗。得到符合要求的“干净”数据，并加载到数据仓库中进行存储。...这些“干净”数据就成为了数据分析、数据挖掘的基石。ETL重要性ETL是实现商务智能(Business Intelligence,BI)的核心。...ODI （收费）oracle数据库厂商提供的工具，有局限性，与oracle数据库耦合太深。...kettle（免费）Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定，但学习及维护成本太高。
---- 大数据ETL 系列文章简介 本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战...本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。...系列文章： 1.大数据ETL实践探索（1）---- python 与oracle数据库导入导出 2.大数据ETL实践探索（2）---- python 与aws 交互 3.大数据ETL实践探索（3）...---- pyspark 之大数据ETL利器 4.大数据ETL实践探索（4）---- 之 搜索神器elastic search 5.使用python对数据库，云平台，oracle，aws，es导入导出实战...6.aws ec2 配置ftp----使用vsftp 7.浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验 ---- pyspark Dataframe ETL 本部分内容主要在 系列文章
一、什么是ETL ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中...总 之，ETL是数据仓库的核心，掌握了ETL构建数据仓库的五步法，就掌握了搭建数据仓库的根本方法。不过，我们不能教条，基于不同的项目，我们还将要进行 具体分析，如父子型维度和缓慢变化维度的运用等。...在数据仓库构建中，ETL关系到整个项目的数据质量，所以马虎不得，必须将其摆到重要位置，将ETL这一 大厦根基筑牢。 五、ETL和SQL的区别与联系 如果ETL和SQL来说，肯定是SQL效率高的多。...但是双方各有优势，先说ETL，ETL主要面向的是建立数据仓库来使用的。ETL更偏向数据清洗，多数据源数据整合，获取增量，转换加载到数据仓库所使用的工具。...所以具体我们在什么时候使用ETL和SQL就很明显了，当我们需要多数据源整合建立数据仓库，并进行数据分析的时候，我们使用ETL。如果是固定单一数据库的数据层次处理，我们就使用SQL。
在下面的代码片段中，数据清洗代码被封装在了一些函数中，代码的目的十分直观。...columns ------ ''' df.drop(col_names_list, axis=1, inplace=True) return df 有时，并不是所有列的数据都对我们的数据分析工作有用...这种方法可以让你更清楚地知道哪些列有更多的缺失数据，帮助你决定接下来在数据清洗和数据分析工作中应该采取怎样的行动。...%f')) 在处理时间序列数据时，你可能会遇到字符串格式的时间戳列。...这意味着我们可能不得不将字符串格式的数据转换为根据我们的需求指定的日期「datetime」格式，以便使用这些数据进行有意义的分析和展示 ---- 最近看到的python 杰出的自学资料这个项目里面的例子基本都是开源领域的大咖写的
Hive是在Hadoop分布式文件系统上运行的开源分布式数据仓库数据库，用于查询和分析大数据。 数据以表格的形式存储(与关系型数据库十分相似)。数据操作可以使用名为HiveQL的SQL接口来执行。...etl-engine支持对Hive的读取，并输出到以下目标数据源： 消息中间件（Kafka | RocketMQ）; 关系型数据库（ Oracle | MySQL | PostgreSQL | Sqlite...）; NoSQL（Elasticsearch | Redis）; 时序数据库（ InfluxDB | ClickHouse | Prometheus）; 文件（ Excel ）； etl-engine支持...参考资料 [免费下载](https://github.com/hw2499/etl-engine/releases) [etl-engine使用手册](https://github.com/hw2499.../etl-engine) [etl-crontab使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/etl-crontab%E8%B0%83%E5%BA
今天和大家分享下我作为大数据测试工程师对ETL测试的一些认识。 一、ETL测试工程师的主要责任 对于一个ETL测试工程师而言，其关键的责任有三大类： 1....将经过转换的数据载入至目标表的各维度与指标数据与对标数据进行对标验证其一致性 二、ETL测试场景和测试用例 1. 根据对应的映射文件验证"源"与"目标数据仓库"的表结构 2....验证从源数据多列合并而成的数据是正确的 . 验证仅仅根据客户要求对源数据进行了多列合并至目标表中 8. 日期验证是ETL开发过程中常用的数据，主要用于： ....不运行用户载入期望的数据 7. 性能的bug。达不到业务要求时间。 ETL测试与数据库测试的不同 1. 验证数据是否按照预期进行了移动主要验证数据是否遵循了设计预定的数据模式规则或标准 2....验证数据经过业务转换后是否满足预定的转换逻辑以及验证源和目标数据计算是否一致主要表的主、外键等约束是否正常 3. 验证ETL过程数据表的主外键关系是否保存验证没有冗余表，数据库最佳化 4.
操作说明 数据已经在 MySQL 中生成，接下来就开始进行数据仓库的搭建环节。首先最重要的，也是首要的流程便是 ETL。这个阶段，因为是对结构化数据进行抽取，所以直接使用 Sqoop 工具即可。...Sqoop 工具被安装到了 Node03 中，所以在 Node03 中编写脚本调用 Sqoop 进行数据抽取；而脚本化的编写也有助于之后的自动化执行。 操作流程 1....编写 Sqoop 数据导入脚本，对不同的表采用了较为不同的方法，脚本材料如下： cd /home/warehouse/shell vim sqoop_import.sh # 添加内容 #!...delete-target-dir \ --num-mappers 1 \ --fields-terminated-by "\t" \ --query "$2"' and $CONDITIONS;' } # 数据量少
ETL开发 概述 ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。...分层的作用： 1.划分ETL阶段工作重心，便于管理 2.降低开发和维护成本 3.减少需求变化带来的冲击 4.便于数据问题跟踪 名词解释： ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市...抽取数据，STG层面向异构数据源，最好选择用ETL工具，一般ETL工具都支持多种数据源。STG层不做数据转换。...因为很多源系统都可能进行物理删除数据，即使有逻辑删除标记，但是也可以在后台人工删除数据。 抽取数据，ODS层从STG层抽取数据，在同一个数据平台上，可以采用ETL工具，也可以手工编码。...制定数据质量测量类型 提交数据质量测量结果表，通常异常数据处理策略有：中断处理；把拒绝记录放在错误时间表里；只做标记，数据继续处理 纠正数据分为四个优先级：必须在ETL处理；最好在ETL处理
一、概述 线上有2台阿里云RDS，一台测试，一台生产。监控是默认每5分钟采集一次，如果要调整为更快，需要收费！.../mysqld_exporter --config.my-cnf="conf/test.cnf" --web.listen-address=":9104" & 生产RDS，也是类似步骤。...，就可以封装service服务了 访问metrics curl http://localhost:9104/metrics curl http://localhost:9105/metrics 如果数据输出正常...、Grafana导入Dashboards 下载json文件 https://files.cnblogs.com/files/xiao987334176/MySQL%E7%9B%91%E6%8E%A7-rds.zip...等待一段时间，数据多了之后，效果如下： ? 每个图表，都有解释。 其中要特别注意，连接使用率，高于80%，就表示RDS有异常了。
RDS 采用 c/s 模式 三.远程数据服务 四.部署windows RDS 服务 1.部署条件 2.部署类型 3.部署方案 4.角色服务 五.配置 RDS 六.安装步骤 ---- 一.什么是RDS...RDS是关系型数据库服务（Relational Database Service）的简称，是一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。...具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案，使您能专注于应用开发和业务发展 ---- 二.部署RDS 服务 1....微软公司的 RDS 远程桌面服务: 是允许我们处理客户端数据的一系列服务的统称, 主要可以为公司节约计算机的硬件成本. ... (RDS remote data services ) 远程数据服务 为终端提供仿真程序的计算服务, windows 远程桌面服务 用过 RDP 远程桌面协议 向 pc
大数据ETL说明（外） 原文地址：https://pusdn-dev.feishu.cn/docx/G4VddZVtSoJTcvxOHAccxk8Hnph 自动化一站式流程处理。...数据清洗 数据清洗是清洗脏数据，是指在数据文件中发现和纠正可识别错误的最后一个程序，包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值。 那么数据中有哪些类型的脏东西呢？...数据源是数据仓库和数据挖掘系统中数据的来源，对数据的质量和可靠性有直接的影响。...数据仓库的主要特点包括： 数据集成：数据仓库从各种不同的数据源中收集数据，并将其集成到一个统一的系统中。 数据清洗：数据仓库中的数据需要经过清洗和转换，以确保其质量和准确性。...元数据管理：元数据是关于数据的数据，包括数据的来源、格式、含义等。元数据管理是数据仓库中不可或缺的一部分，可以帮助用户更好地理解数据。
etl 读写 elastic 同步数据 Elasticsearch是什么Elasticsearch一个基于Lucene的搜索服务器它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口对外开放...通过etl实现对elastic的读写操作Elasticsearch的部署和使用不在这里介绍，这里主要介绍如何通过etl engine对elastic进行读写访问。...下面我们给出一个样本，实现从index为es_db3中的 elastic 读取数据，写入到index为es_db4的elastic中elastic_to_elastic.grf 样本节点使用说明调用方式etl_engine.exe...-fileUrl elastic_to_elastic.grf 参考资料https://github.com/hw2499/etl-engine
概述：在评测各个云厂商的云数据库的时候，我们经常被各种复杂的数据迷惑，不知道该怎么看数据库的性能，怎么评比价格，怎么选出性价比超高的产品，对于大部分没法试用（原因你知道的，费用太高）的产品，就只能听厂商宣传了...，今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。...100张*1000万条数据（表的数据量会影响到数据库性能，所以尽可能压多一些数据），总数据量size在240G左右，该数据规模能覆盖很大一部分企业的使用场景。...1评测背景 （一）评测工具和性能指标 MySQL5.6 云数据库：MySQL5.6 测试工具：SysBench0.5（通用开源的数据库测试工具） 数据量：100张*1000万条=250G数据 数据库规格...3云数据库价格对比 MySQL： ?
ETL是数据中心建设、BI分析项目中不可或缺的环节。...---- 二、ETL是什么 ETL，即Extract-Transform-Load的缩写，是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程。...ETL是数据集成的第一步，也是构建数据仓库最重要的步骤，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。...在ETL架构中，数据的流向是从源数据流到ETL工具，ETL工具是一个单独的数据处理引擎，一般会在单独的硬件服务器上，实现所有数据转化的工作，然后将数据加载到目标数据仓库中。...ETL工具通常最有效地将结构化数据从一个环境移动到另一个环境； （9）当你想要扩展补充数据时。如果要在将数据移动到目标存储时扩展补充数据，则需要使用ETL工具。例如，添加时间戳。
，如查询出了年度数据，可以很方便的查看月度数据；查询好地区的数据，可以再看相应城市的数据，还可以显示相应的趋势图，柱状图，饼图等，从而给决策者的判断提供有效的数据支持。...这个抽取，转换，加载的过程叫ETL（Extract， Transform，Load）.相应的开发工具Oracle有DataStage，微软有SQL Server Integration Services...这些ETL工具一般都支持图形化流程建模，文本文件映射导入，XML,XSLT,可执行SQL，javascript等。 数据建模 材料准备好后，我们要规划他们可以做出什么样的菜。...同样，有了表达逻辑关系的模型Cube，数据仓库中也导入了业务数据，我们还要告诉执行引擎如何取得我们真正所要的数据。...以上是建立OLAP应用的几个重要环节和相关技术，最后总结一下：用户需求——数据建模——数据仓库 用户需求决定了如何设计模型和数据仓库，数据模型又是描述数据仓库的逻辑关系，而数据模型和数据仓库的某些技术限制也可能影响用户需求的实现
说明 本文延续上一篇文章 云数据库MySQL导入云数据仓库PostgreSQL最佳实践，继续介绍云数据库MySQL导入云数据仓库PostgreSQL的使用问题。...其中描述的问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL（CDWPG）。 背景 在实际数据同步的场景中，大多的需求是迁移。...这种情况下，如果表的数量很多的话，那数据同步的成本是非常大的，因为目标端需要提前构建出全部的表结构。...这个时候我们可以视情况选择使用数据同步开源工具 （rds_dbsync），该工具具有结构化导出的能力。...creating: rds_dbsync-master/ inflating: rds_dbsync-master/.dockerignore inflating: rds_dbsync-master
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