utf8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') # author： 'zkx' # date： '2018/3/11' # Desc：从数据库中导出数据到...excel数据表中 #已封装，可以直接使用，只需更改sql语句即可 import xlwt import MySQLdb def export(host,user,password,dbname,table_name...)') print count # 重置游标的位置 cursor.scroll(0,mode='absolute') # 搜取所有结果 results = cursor.fetchall() # 获取MYSQL...里面的数据字段名称 fields = cursor.description workbook = xlwt.Workbook() sheet = workbook.add_sheet('table_'+...sheet.write(row,col,u'%s'%results[row-1][col]) workbook.save(outputpath) # 测试 if __name__ == "__main__": #mysql-ip
数据库MySQL（思维导图） 目录 1、数据库基础 1.1、数据库技术的发展 1.2、数据库系统的组成 1.3、数据模型 1.4、关系数据库的规范化 2、MySQL简介 2.1、MySQL的特点 2.2...、命令行连接MySQL 3、数据库操作 3.1、常见名词/概念 3.2、数据库常用对象 3.3、MySQL系统数据库 3.4、常见数据库操作 4、存储引擎及数据类型 4.1、常见的存储引擎 4.2、MySQL...数据类型 5、操作数据表 6、MySQL基础 6.1、运算符 6.2、流程控制语句 7、表数据的增删改查 8、常用函数 1、数据库基础 1.1、数据库技术的发展 1.2、数据库系统的组成 1.3、数据模型...常见的数据库模型： 1.4、关系数据库的规范化 2、MySQL简介 2.1、MySQL的特点 2.2、命令行连接MySQL 3、数据库操作 3.1、常见名词/概念 3.2、数据库常用对象...3.3、MySQL系统数据库 3.4、常见数据库操作 4、存储引擎及数据类型 4.1、常见的存储引擎 4.2、MySQL数据类型 5、操作数据表 6、MySQL基础 6.1、运算符
V1.0 1、支持中文数据转换，此处数据库等信息均使用utf-8。...'users1.xls') cur.close() conn.commit() conn.close() except MySQLdb.Error,e: print "Mysql
把MySQL表中数据导入到hive表中 drop table if exists hive_users; create table hive_users (id string,name string,.../sqoop import \ --connect jdbc:mysql://192.168.9.100:3306/test \ --username root \ --password 123456...把hive表中数据导入到MySQL表中 mysql> create table users_from_hive (id int,name varchar(10),age int,primary key.../sqoop export \ --connect jdbc:mysql://192.168.9.100:3306/test \ --username root \ --password 123456...中导出数据到hive表中，不能指定文件格式为parquet，只能先导入到HDFS，在从HDFS上load parquet file 4.
MySQL数据导入到HBase中 在服务器(主机名为repo)的mysql数据库中的"test"库中有一张"student"表，其中内容如下： sid sname sage 1..."表中 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://repo/test \ --username root \ --password root \ --table student...表的sid --hbase-create-table # 自动在hbase数据库中创建"h_student"这张表 导入数据后"h_student"表中内容： 1 column=info:sage...HBase表中数据导入到MySQL中 目前没有命令可以直接将 hbase 中的数据导出到 mysql，原因：hbase是大数据生态圈的组件，就是为了存放大数据，直接导出到MySQL，MySQL是否可以承受这么大的压力...替代方案： 先将 hbase 的数据导出到 hdfs，然后再把数据从HDFS导入MySQL中 把Hbase表映射为hive表，然后把hive表中数据导出到MySQL中
利用Sqoop实现HDFS的数据与MySQL数据的互导 1. 查看帮助 [root@repo bin]# ....查看mysql数据中有哪些数据库 [root@repo bin]# ....表中数据导入HDFS时设置数据存储格式为parquet 命令： [root@repo bin]# ....表中数据导入HDFS时设置数据压缩格为snappy，并自动判断输出路径是否存在，存在则删除 [root@repo bin]# ....把HDFS上的数据导出到MySQL表中 /user/root/SQOOP/export/users.txt内容： 1,Jed,15 2,Tom,16 3,Tony,17 4,Bob,18 5,Harry
MySQL技术点导图总结为《 MySQL实战45讲》学习后的MySQL技术点梳理：主要包含：事务隔离、数据库锁、索引、日志模块、常用命令等。帮助DBA、或后台开发同学更好的了解MySQL的实现原理。
测试 （1）列出mysql数据库中的所有数据库 sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.56.104:3306?...useSSL=false --username root --password 123456 （2）连接mysql并列出数据库中的表 sqoop list-tables --connect jdbc...（4）将mysql表的数据导入到hive中 # 追加数据 sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.104:3306/test?...# 覆盖数据 sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.104:3306/test?...注：如果MySQL中的表没有主键 ，则需要加--autoreset-to-one-mapper参数 （5）将hive表的数据导入到mysql中 sqoop export --connect
希望自己的工作，能为SQLi这座大厦舔砖加瓦，巩固‘地基’~ SQLi领域很广，从编程语言的角度PHP、JAVA、Python、C#……， 从数据库类型的角度Mysql、Mssql、Oracle、PostgreSQL...而本文将基于Mysql-PHP，以思维导图为主线，介绍导图中生僻知识点的同时，也会引入一些实战性的CTF练习题，供大家实验。...常规UNION查询 其最基础、最根本的利用方式就是获取数据库里的数据，从思维导图的最上方开始，首先是UNION带回显查询常规流程，随着之后知识的扩充，应用手段也会越来越多样。...信息搜集向量 继续向下，在“版本&主机名&用户&库名&数据库路径&MAC地址”部分，搜集了一些Mysql中的全局变量名，可以获取一些渗透测试需要的敏感信息，其中获取Mysql版本号部分需要注意 /!...对于php-mysql来说，通过PDO_MYSQL和MYSQLi方式与数据库交互地可以使用堆叠注入，但通过mysql_query进行交互的不可以。
如何抽取数据 在某天，我拿到了某地区的很多DWG格式的地形图数据如下图所示： ? 我需要从分幅图中抽取出想要的主城区部分数据，但手头没有结合表，只有一个主城区行政界线。...所以我尝试了使用以下方法来提取主城区的地形数据。 初次尝试 使用范围框，去选择与之相交的cad数据，我写了下面这样的模板： ? 模板非常简单逻辑也很清晰，即：使用范围去筛选数据！...稍加思索，我又有了第二次尝试 再次尝试 再第二次尝试的时候，我使用了批处理来进行数据抽取。 具体设置如下： 私有参数设置 把范围线改成私有参数：因为范围线是固定的，每次读同一份范围就可以了。...数据处理模板 经过以上的设置，形成第二个调用模板的模板，如下图所示： ? 设置非常简单： ? 传入目标与源即可！...通过使用批处理，很快就将800M+的CAD按照范围提取出了想要的数据，非常高效，并且模板的编写也很简单！
不要在批处理中对相同的数据执行2次相同的操作。 对于批处理程序而言应该在批处理启动之前就分配足够的内存，以免处理的过程中去重新申请新的内存页。...当一个开发（设计）人员开始执行批处理任务时，应该将业务逻辑拆分为一下的步骤或者板块分批执行： 数据转换：某个（某些）批处理的外部数据可能来自不同的外部系统或者外部提供者，这些数据的结构千差万别。...数据校验：批处理是对大量数据进行处理，并且数据的来源千差万别，所以批处理的输入数据需要对数据的完整性性进行校验（比如校验字段数据是否缺失）。...另外批处理输出的数据也需要进行合适的校验（例如处理了100条数据，校验100条数据是否校验成功） 提取数据：批处理的工作是逐条从数据库或目标文件读取记录（records）,提取时可以通过一些规则从数据源中进行数据筛选...以上五个步骤是一个标准的数据批处理过程，Spring batch框架为业务实现提供了以上几个功能入口。 数据额外处理 某些情况需要实现对数据进行额外处理，在进入批处理之前通过其他方式将数据进行处理。
前言 学习数据表的基本操作之前需要先学习 MySQL 的数据类型。 1. 常用数据类型 1.1 数值类型 数值类型分为整数类型和浮点类型。...TEXT 0-65 535 bytes 长文本数据 MEDIUMBLOB 0-16 777 215 bytes 二进制形式的中等长度文本数据 MEDIUMTEXT 0-16 777 215 bytes...中等长度文本数据 LONGBLOB 0-4 294 967 295 bytes 二进制形式的极大文本数据 LONGTEXT 0-4 294 967 295 bytes 极大文本数据 1.3 日期和时间类型...表的基本操作 需要操作数据表之间，需要先使用数据库。 use db; 2.1 显示数据表 语法格式： show tables; 显示当前数据库中的所有数据表。...2.2 创建数据表 语法格式: CREATE TABLE 表名 ( 字段名1 数据类型1, 字段名2 数据类型2, … 字段名n 数据类型n ); 【注意】：最后一行末尾，不能逗号。
learn from 从0开始学大数据（极客时间）
大数据设计模式-业务场景-批处理 一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中，源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。...在大数据环境中，批处理可能在非常大的数据集上运行，计算需要大量时间。(例如，参见Lambda架构)。...批处理通常会导致进一步的交互探索，为机器学习提供可建模的数据，或者将数据写到数据存储中，以便优化分析和可视化。...架构 批处理体系结构具有以下逻辑组件，如上图所示。 数据存储。通常是一个分布式文件存储库，它可以作为各种格式的大量大型文件的存储库。一般来说，这种存储通常称为数据湖。 批处理。...对于批处理，通常需要一些业务流程将数据迁移或复制到数据存储、批处理、分析数据存储和报告层。 技术选型 对于Azure中的批处理解决方案，推荐使用以下技术 数据存储 Azure存储Blob容器。
MODIS数据： MODIS是传感器而不是卫星（Landsat是卫星） MODIS传感器的全称为中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer...，使用NASA提供的MRT（MODIS Reprojection Tool）工具可以将数据装换为.tif格式以及提取拼接。...mrt_install.bat进行安装(需要输入mrt路径，jre路径) 4.在安装目录下的bin里 运行 “ModisTool.bat”文件（界面提示，注意输出时加.tif后缀） 运行效果： 原始数据...输出数据： 参考： MODIS数据说明(经典) https://wenku.baidu.com/view/f41dff553186bceb18e8bb59.html...MODIS中国区产品行列号分布图及各类数据产品介绍 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa4593d0102vngb.html MODIS中国区产品行列号分布图及各类数据产品介绍
今天我们就来聊聊批处理和流处理两种大数据计算模式。 数据驱动策略的到来，使得企业对自身所拥有的数据资源开始有了更深刻的认识，意识到数据的价值之后，接下来就是要实现对这些数据的价值挖掘。...批处理模式： 典型的批处理框架就是Apache Hadoop。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据处理框架，其原生的MapReduce引擎，主要采取的“分而治之”的分布式计算模式。...批处理+流处理模式： 随着大数据的进一步发展，单纯的批处理与单纯的流处理框架，其实都是不能完全满足企业当下的需求的，由此也就开始了批处理+流处理共同结合的混合处理模式。...10.jpg Apache Flink同样支持流处理和批处理，FLink的设计思想，是“有状态的流计算”，将逐项输入的数据作为真实的流处理，将批处理任务当作一种有界的流来处理。...关于大数据计算模式，批处理&流处理，以上就为大家做了简单的介绍了。大数据处理，不管是批处理、流处理还是两者结合的混合处理，从根本上来说，还是需要根据不同的数据类型和数据需求来进行技术选型的。
服务已经启动了.试了试只有把sql运行在system权限下才能执行作业.但不能降权了,就想到批处理.在一个目录下建立一个1.bat 和一个1.sql bat里面输入: 复制代码 代码如下: isql -...U sa -P 数据库密码 -i D:xx1.sql 1.sql里放备份语句....nvarchar(100) set @filename=’D:xxxx’+convert(char(10),getdate(),112) print @filename BACKUP DATABASE [数据库名...filename WITH NOINIT , NOUNLOAD , NAME = N’ 备份’, NOSKIP , STATS = 10, NOFORMAT 如果是执行存储过程,提示找不到存储过程,请右击那个数据库帐户...,属性 把默认数据库选成存储过程所在的数据库.
最近一直在考虑oracle数据自动备份到本地的问题，也找机会当面向大牛请教过，得到了一堆关于DG、GG、RAC、DBLINK、ARCHLOG等方面的建议，还有个哥们直接建议我用redis实现。...但因为受服务器配置和网络带宽的限制，以上方法实现起来较繁琐，且有一定的学习成本（毕竟新技术发展太快，早就跟不上潮流了），而且nosql实现起来可能还需要进行二次开发来实现数据库的读写。...磨蹭了大半个月，终于决定还是选择自己最熟悉的批处理来实现异步备份到本地 思路如上图示： 数据库改造，将大表按天建立表分区 服务端定时exp前三天（天数自定）的表分区 将表分区压缩后放到ftp目录下（压缩比...相比其他同步方式可以节省90%的网络资源） 本地定时（自测服务端任务延时30分钟即可，需根据实际情况定）通过ftp方式下载指定压缩包到本地，解压后使用imp导入表分区 技术点： 表名及分区名为三天前日期，批处理不直接支持对...date进行加减天数的操作，使用sqlplus运行固定脚本spool到文本1，然后typefind 输出唯一行到文本2，利用for/f 读取文本2获取日期参数到变量，exp时文件名直接调用日期变量即可； 批处理中
export2Excel(jsonData, FileName, ShowLabel) { if(jsonData=='' || jsonData == null){ alert("暂无数据无法导出
简介：⼿把⼿交你批量导⼊数据 Bulk ES提供了⼀个叫 bulk 的API 来进⾏批量操作 批量导⼊数据 {"index": {"_index": "book", "_type": "_doc
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