Byzer-lang 使用 JDBC 数据源非常简单。目前Byzer-lang内置了 MySQL 的驱动,所以可以直接使用如下代码访问 MySQL:
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
最近监控MongoDB集群的慢日志,发现存在一个查询需要4s左右,返回结果集大部分情况下都为0(相当于SQL空跑),与研发沟通交流后,这个定时将检查已审核账单数据推送到ES中(双11时直接关闭这个功能,说明这个功能消耗资源)
Navicat 也可以连接,直接新建一个新的链接即可,由于我的是阿里云上跑的docker,所以主机地址填IP就行了
我的服务器是之前花了九百多一年续费的一台阿里云的 1U1G 的云服务器,9月份就要到期了,所以趁着618的时候拼团了一台 1U2G 的服务器,今天就做了一下博客项目迁移,整个迁移过程大约只花了5分钟就完成了,虽然还没有达到我理想中完全自动化构建和部署的状态,但是这个迁移效率已经让我感觉很满意了。
Instagram,分享带有字幕的照片和视频的免费社交应用。帖子可使用标签和地理标签进行组织,使其可搜索。若标记,帖子对粉丝和公众可见。用户可将配置文件设置为私人以限制对粉丝的访问。
在Shuffle过程,reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取,而是map端写一点数据,reduce端task就会拉取一小部分数据,然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。
本文是两部分教程的第一部分,演示如何将 Atlas Operator 与 Atlas Cloud 和 ArgoCD 相结合,在 Kubernetes 中创建一个现代的、优雅的 GitOps 工作流程,以原生方式管理数据库迁移。
在 cms 中,可以创建一个“内容集”(类似于数据表),并且可以修改内容集的字段信息。
玩 SQL 1 - 2 年的朋友,对于 Execution Plan (执行计划)估计不陌生了。但也有特例,3 - 4 年的朋友有时候也不知道如何查看 Execution Plan. 这事儿我还真见的不少。
终于按时完成第二篇。本来准备着手讲一些实践,但是数据库部分没有讲到,部分实践会存在一些问题,于是就有了此篇以及后续——数据库容器化。本篇将从SQL Server容器化实践开始,并逐步讲解其他数据库的容器化实践,中间再穿插一些知识点和实践细节。
终于按时完成第二篇。本来准备着手讲一些实践,但是数据库部分没有讲到,部分实践会存在一些问题,于是就有了此篇以及后续——数据库容器化。本篇将从SQL Server容器化实践开始,并逐步讲解其他数据库的容器化实践,中间再穿插一些知识点和实践细节。在编写的过程中,我一直处于一种矛盾的心理,是一笔带过呢?还是尽可能的将实践细节全部讲到位呢?最后,我选择了后者,虽然要花费更多的精力,但是既然开始了本次教程,就尽量写到位吧。
docker run -p 12345:3306 --name mysql -v /dhy/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -v /dhy/mysql/logs: /logs -v /dhy/mysql/data: /var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.6
-p 12345:3306:将主机的12345端口映射到docker容器的3306端口。
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死,导致数据没有及时计算出来,影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常,双11业务增长几倍,数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
在划分stage时,最后一个stage称为FinalStage,它本质上是一个ResultStage对象,前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。
MySQL主从复制涉及到三个线程,一个运行在主节点(log dump thread),其余两个(I/O thread, SQL thread)运行在从节点,如下图所示:
一、需求缘起 分页需求 互联网很多业务都有分页拉取数据的需求,例如: (1)微信消息过多时,拉取第N页消息 (2)京东下单过多时,拉取第N页订单 (3)浏览58同城,查看第N页帖子 这些业务场景对应的消息表,订单表,帖子表分页拉取需求有这样一些特点: (1)有一个业务主键id, 例如msg_id, order_id, tiezi_id (2)分页排序是按照非业务主键id来排序的,业务中经常按照时间time来排序order by 在数据量不大时,可以通过在排序字段time上建立索引,利用SQL提供的offse
引言:SQL做为一种编程语言,能够满足各类数据处理的需要,关键就在于算法与思维方式。以SQL会友,希望结交更多的数据库、数据分析领域的朋友。 作者简介:牛超 10多年数据库技术积累,长期从事ORAC
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
纪成,携程数据开发总监,负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
上篇文章介绍了Docker工具的安装及常用命令使用。本篇文章我们会介绍如何在Docker中运行MySQL实例,可能有的小伙伴会问:为什么要在Docker里运行MySQL呢?因为在Docker里部署MySQL实例操作简单,不需要考虑操作系统等依赖差异,而且可以多实例部署,比如说我们原来服务器有安装MySQL5.7,我们想再运行MySQL8.0实例的话只需要用Docker启动MySQL8.0镜像即可。下面我们就来介绍下如何用Docker启动MySQL实例。
基础配置 spark.executor.memory 指定Executor memory,也就是Executor可用内存上限 spark.memory.offHeap.enabled 堆外内存启用开关 spark.memory.offHeap.size 指定堆外内存大小 spark.memory.fraction 堆内内存中,Spark缓存RDD和计算的比例 spark.memory.storageFraction Spark缓存RDD的内存占比,相应的执行内存比例为1 - spark.memory.st
很多的时候,在Presto上对数据库跨库查询,例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据,然后再去做进一步的处理,例如统计等聚合操作。
mybatis-sql-viewer插件主要提供能力:将mybatis xml转成真实SQL语句、参数mock、SQL规范检查、SQL索引检查、SQL运行、SQL压测及Mybatis SQL语句扫描。
ORM(Object Relational Mapping),中文名为对象关系映射。
大部分开发和DBA同行都对分页查询非常非常了解,看帖子翻页需要分页查询,搜索商品也需要分页查询。那么问题来了,遇到上千万或者上亿的数据量怎么快速的拉取全量,比如大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计;或者拥有百万千万粉丝的公众大号,给全部粉丝推送消息的场景。本文讲讲个人的优化分页查询的经验,抛砖引玉。
所以说,当公司业务有跨库分析时(一般情况是,业务数据库分布在各个部门),一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询,这个时候可以考虑Presto。但是目前,对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中,以提高统计效率。
消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分,本节将分别从下面三方面来分别展开叙述。
Roy,携程软件技术专家,负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进,对分布式系统高可用设计、数据一致性领域感兴趣。
在刚接触到微服务的时候就听说过容器化这个概念,很巧的是,我在公司目前主要负责的事情就是服务容器化,所以前段时间我已经把自己的博客支持了容器化部署,并且已经把服务器上面的虚拟化部署方式切换为容器化部署。
使用 Docker 来管理 MySQL、Redis 等各种中间件是十分方便的,无论是生产环境,还是开发环境都非常方便。今天来说一下我用 Docker 来管理 MySQL 时遇到的一个小坑。
Spark 官方推荐,Task 数量应该设置为 Spark 作业总 CPU core 数量的 2~3 倍。
一、复制的意义 mysql的复制功能是构建基于MySql大规模,高性能应用的基础,我们可以通过为服务器配置一个或多个备库来进行数据同步;复制功能不仅有利于构建高性能的应用,同时也是高可用性,可扩展行,灾难恢复,备份以及数据仓库等工作的基础 二、复制的方式 Mysql支持3种方式:基于语句的复制、基于行的复制、混合复制。对应的binlog的格式也有三种:STATEMENT,ROW,MIXED (1)基于语句的复制(SBR) 每一条会修改数据的sql语句会记录到binlog中。优点是不需要记录每一条sql语句和
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DIX是CamBuilder中用于实时对接入数据进行处理后输出到指定目的地的系统。可以用来接入Mysql、ActiveMq,syslog等数据源中存储的数据,可以在接入这些数据源存储的数据后,利用DIX对数据进行简单处理后,输出到指定的数据源,目前支持MySql、ActiveMq等。
Elasticsearch提供了一个可以执行查询的Json风格的DSL。这个被称为Query DSL,该查询语言非常全面。
以下是我使用git 相关,涉及到Github,各个版本管理,分支用途。多key之间的切换。希望对你有所帮助。每一步都是经过验证。愿朋友们少踩坑。
我们通过 OLTP(联机事务处理)系统实时处理用户数据,还需要在 OLAP(联机分析处理)系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。
0、查看本机公钥 步骤: 1、进入.ssh目录 cd ~/.ssh 2、找到id_rsa.pub文件 ls / ll 3、查看文件 cat id_rsa.pub JackFeng@JackFeng MINGW64 ~/Desktop $ cd ~/.ssh JackFeng@JackFeng MINGW64 ~/.ssh $ ls config id_rsa id_rsa.pub id_rsa_sql id_rsa_sql.pub known_hosts JackFeng@J
通过之前一系列的文章叙述,想必大家都对dr.elephant有了一个较为清晰的了解。通过自己线上经验的积累,以及和一些读者的交流,我汇总了一些大家在实战中遇到的问题和解决方案。
本章介绍如何在Intersystems SQL中定义触发器。触发器是响应某些SQL事件执行的代码行。本章包括以下主题:
在如今,容器化概念越来越盛行,.Net Core项目也可以跨平台部署了,那么思考下Sql Server能不能呢?当然是可以的啦。本文今天就是介绍Docker部署配置和连接Sql Server。本文基于Centos7。
注:选择用docker部署nacos的原因:方便管理。docker采用容器镜像的方式进行管理,可以很方便的启动或者关闭nacos,即使不小心把nacos报废了,也可以很快部署一个,还有自己想开启nacos集群也非常方便
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