通过日志，我们可以获得很多有用的信息，最常见的日志信息包括应用产生的访问日志、系统的监控日志，本文所针对的日志是大数据离线任务产生的运行日志。目前日志解析功能依附于有赞大数据平台，也就是有赞的 data_platform，为该平台的一个功能。
MySQL-show-process命令是一种用于展示所有连接到 MySQL 数据库服务器的会话信息的命令。它能帮助我们诊断性能问题以及监控数据库服务器运行状况。通过展示当前正在执行的查询和其他有关会话的详细信息，以便我们了解服务器的工作内容和潜在问题。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
MySQL 5.7中引入了一个新的sys schema，sys是一个MySQL自带的系统库，在安装MySQL 5.7以后的版本，使用mysqld进行初始化时，会自动创建sys库。
本文主要介绍如何使用Django批量监控Oracle Job运行情况。首先获取所有数据库信息，然后通过监控视图查看Job执行情况。如果返回值为error，则获取tns名称并写入mailcontent列表中。最后判断mailcontent是否有数据，有的话则报警。通过设置每天凌晨进行一次监控，并重定向所有日志至一个文件。可通过检查该日志文件判断脚本是否正常运行。
操作系统:CentOS 7.3 Python版本 :2.7 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oracle
我们都知道，MySQL 中的错误日志，慢查询日志可以帮你快速定位问题。 但有时候，日志记录的信息过少，或者是你感兴趣信息被没有被记下来，有时候又记录了过多问题，大量无效信息干扰你排查问题。 因此，这篇文章介绍一种新的思路——探针技术，这种技术可以在不影响 MySQL 运行，不破现场环境的前提下，在系统中的关键节点插入一些探针来收集信息。 理论上，探针可以插入 MySQL 或者 Linux 内核任意函数进出口，轻松访问参数等其他详细信息，资源损失很少，一旦移除探针后没有任何损失。就像医生给病人拍片子一样，在
最近炒股是买什么就跌，一直是亏损哎，哭，作为学过python的人来讲怎么能容忍，之前也炒过股票觉得用阳包阴这样的k线来选出来的股票还不错。于是说做就做，我可以用python来写一个选股的程序。
以前的Spark部署都是使用的standalone方式，集群中的每台机器都安装部署Spark，然后启动Master和Worker进程运行Spark。今天尝试一下Spark on YARN的部署方式。 一、实验目的 1. 只在一台机器上安装Spark，基于已有的Hadoop集群，使用YARN调度资源。 2. 不启动Master和Worker进程提交Spark作业。 3. 通过YARN的WebUI查看Spark作业的执行情况。 二、实验环境： 4台CentOS release 6.4虚拟机，IP地址为 192.168.56.101 192.168.56.102 192.168.56.103 192.168.56.104 192.168.56.101是Hadoop集群的主，运行NameNode和ResourceManager进程。 192.168.56.102、192.168.56.103是Hadoop的从，运行DataNode和NodeManager进程。 192.168.56.104安装Pentaho的PDI，安装目录为/home/grid/data-integration。 Hadoop版本：2.7.2 Spark版本：1.5.0 PDI版本：6.0 Hadoop集群的安装配置参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 三、安装Spark 只在192.168.56.101一台机器上上安装Spark，具体安装步骤参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50946766 四、配置步骤 1. 启动Hadoop集群 # 启动hdfs /home/grid/hadoop-2.7.2/sbin/start-dfs.sh # 启动yarn /home/grid/hadoop-2.7.2/sbin/start-yarn.sh 2. 将spark自带的与Hadoop集成的jar包上传到hdfs hadoop fs -put /home/grid/spark/lib/spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar /user/ 3. 编辑spark-defaults.conf文件，添加如下一行 spark.yarn.jar=hdfs://master:9000/user/spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar 修改后的spark-defaults.conf文件如图1所示
MySQL数据库的性能优化是一个复杂且细致的过程，其中，内存的使用情况对于数据库的性能有着直接的影响。了解并分析MySQL中各个功能模块的内存使用，是进行优化分析的重要步骤。本文将探讨如何查询和分析MySQL的各个功能模块的内存使用情况，以助于进行针对性的优化。
1.docker仓库搜索mysql docker search mysql /images/img/20220308164142.png 2.docker仓库拉取mysql8.0镜像 docker pull mysql:8.0 docker pull mysql #拉取最新版本的mysql 3.查看本地镜像是否安装成功 docker images mysql:8.0 /images/img/20220308164232.png 4.安装运行mysql8.0容器 docker run -p 3307:3306 --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d mysql:8.0 -p 将本地主机的端口(3307)映射到docker容器端口(3306) –name 容器名称 -e 配置信息，root用户原始密码为root -d 镜像名称 注意 记得去服务器防火墙放行3307端口 5.查看mysql8.0容器运行情况 docker ps /images/img/20220308165059.png 6.docker登录mysql docker exec -it mysql bash mysql -uroot -p /images/img/20220308165341.png 7.使用客户端连接工具(navicat)远程登录mysql /images/img/20220308165538.png 会出现下面的2059错误
MySQL中提供了内置的性能分析工具profiling, 今天就一起看下这个工具怎么使用.
表中只有一个字段时 count(*) 效率最高，count(列名) 当列名是主键时，它的效率高于 count(1)，其他情况 count(1) 效率更高。
MySQL 5.6 SQL数据库服务器Docker镜像，此容器映像包含用于OpenShift的MySQL 5.6 SQL数据库服务器和一般用法。用户可以选择RHEL和基于CentOS的图像。然后CentOS镜像可以在Docker Hub上以centos / mysql-56-centos7的形式获得。
原因：1.数据安全问题，如果你将数据存贮在容器中，当容器rm后，你就无了，当然你可以使用外挂数据卷的方式，但我在某些大佬的文章上看到，即使你外挂的数据卷，docker volumes的设计是围绕union fs镜像层提供持久化存贮，如果容器异常崩溃，数据库未正常关闭，则可能损坏数据，而且外挂数据卷对物理机硬件损伤较大（这段话是我从大佬文章里抄的，但前面rm数据就不见了是我实践过的）
1.创建空文件夹 假设新建一个名为wordpress的文件夹，然后进入这个文件夹。
作者：周易建，腾讯云云监控高级工程师 排查结果展示 [点击查看大图] 故障现象 新部署的服务，没有任何请求。但 Pod 上的 CPU 一直是占满状态，但是查看现网服务未发现问题。 定位问题 1. 先埋点，看耗时卡在哪个环节。 从前端调用接口，到中间检测环节，再到下游某服务环节，发现调用耗时都在该业务服务上。 再看日志，一个新增数据库的接口请求耗时竟然要 1s，再其它两个接口，从请求到完成耗时也要 1-2s。说明该业务服务明显出现了问题。 2. 模块问题已确定，现需定位追踪调用的接口问题。 因
docker/Docker如何查看宿主机到容器端口映射关系 背景 前些天的时候, 在定位问题时发现docker emqx 连接websocket (8083)端口出现异常. 经过很长时间定位, 才
RainbowChat-Web是一套Web网页端IM系统，是RainbowChat的姊妹系统（RainbowChat是一套基于开源IM聊天框架 MobileIMSDK(Github地址) 的产品级移动端IM系统）。
假设在表tb_user中包含有两个字段age和phone，我们想通过这两个字段进行排序，且事先我们没有创建age和phone字段的索引，直接进行order by排序：
确保事务的持久性。防止在发生故障的时间点，尚有脏页未写入磁盘，在重启mysql服务的时候，根据redo log进行重做，从而达到事务的持久性这一特性。
将自己多年的k8s操作命令做了笔记贡献出来，希望能帮到各位！ #查看所有namespace的pods运行情况 kubectl get pods --all-namespaces #查看具体pods，记得后边跟namespace名字哦 kubectl get pods kubernetes-dashboard-76479d66bb-nj8wr --namespace=kube-system # 查看pods具体信息 kubectl get pods -o wide kubernetes-dashboard-
sql语法很多，是一门完整语言。这里仅仅实现一个功能，不做深入研究。 目标：定时更新表或者清空表。 案例：曾经做过定时清空位置信息表的任务。（然而，当时并未考虑服务器挂掉后的情况） 本次测试：每5s更新表字段+1 1.prepare 创建一个表： DROP TABLE IF EXISTS `test_sche`; CREATE TABLE `test_sche` ( `id` int(11) NOT NULL, `counts` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY
查找错误日志文件路径show variables like ‘log_error’;
作为可以替换ORACLE 重要的一员，PG 是很值得学习。 今天总结一下 PostgreSQL, 如何进行故障的排错，小道消息是，昨天上午还是小道消息的，估计今天已经消息人尽皆知了，中国ORACLE 研发中心 dismission, N+6 外企还是很阔绰的。 网上也是讨论一堆中年人，就这样被抛弃了，如果知识不更新，脑子里面都是ORACLE ，恐怕是........
DEPENDENT UNION：连接查询中的第2个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询；
笔者经常遇到一些无法优化的慢查询，面对这样的慢查询，笔者会将其进行预先计算存储到mongodb或者elasticsearch中。这个业务场景需要将mysql的binlog数据发送到kafka，然后订阅kafka并消费其中的binlog数据以实现实时加速查询。但是消费binlog就可能会有很多意外发生，比如mysql数据库发生死锁，或者消费发生并发问题，网络长时间阻塞，这些状况都会导致kafka消费发生阻塞，一旦发生阻塞，用户从mongodb或者elasticsearch中就会查询不到最新的mysql数据，所以笔者需要监控kafka中消息的消费情况，监控的方案有很多，笔者进行了整理，以便日后回顾。
数据仓库Palo Doris版是基于Apache Doris（百度自研的分析型数据库引擎）构建的企业级MPP云数据仓库，Palo Doris版全面兼容MySQL协议，提供快捷查询UI，易于使用；支持高并发低延时查询，支持PB级以上的超大数据集，可有效地支持在线实时数据分析。
腾讯云数据库智能管家DBbrain在移动端小程序上提供的数据库健康日报功能支持在线查看和微信推送，可以根据个人需要设置微信推送提醒，任意时间均可接收，数据库的健康状况随时掌握，哪个实例的指标有问题一目了然。如果不幸出现了故障，可以第一时间看到DBbrain给出的实时诊断信息和从鹅厂专家级工程师数十年数据库运维经验演变而来的优化建议。
是MySQL提供的可以用来分析当前会话中语句执行的资源消耗情况的工具，可以用于sql调优的测量。默认是处于关闭状态的，会保存最近15次的运行结果。
那么，当你使用 Docker 部署了多个应用后，如何方便快捷的查看每个容器中应用程序产生的日志呢？了不起这就给你推荐一款非常简单好用的 Docker 日志查看神器——Dozzle。
1、CPU使用率不高但是软中断已经到了10%，从非idle状态的全部用在了软中断上面。
EMQX 是一款全球下载量超千万的大规模分布式物联网 MQTT 服务器，自 2013 年在 GitHub 发布开源版本以来，获得了来自 50 多个国家和地区的 20000 余家企业用户的广泛认可，累计连接物联网关键设备超过 1 亿台。
当在MySQL中对InnoDB表进行更改时，这些更改首先存储在InnoDB日志缓冲区的内存中，然后写入InnoDB日志文件，这些文件通常被称为重做日志。而如果有迹象表明innodb_log_buffer_size变量设置得太低，那么可以调整它来优化性能。
Docker安装MySQL 📷 docker search mysql #搜索MySQL可用版本 [root@localhost ~]# docker search mysql NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED mysql MySQL is a widely us
上回学习中，我们介绍了一些 MySQL 中的客户端命令行工具。今天，我们则回过来看一些服务端的操作，先从服务端的系统变量以及状态信息看起。
对于当前数据库的监控方式有很多，分为数据库自带、商用、开源三大类，每一种都有各自的特色；而对于 mysql 数据库由于其有很高的社区活跃度，监控方式更是多种多样，不管哪种监控方式最核心的就是监控数据，获取得到全面的监控数据后就是灵活的展示部分。
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈，使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式，以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次，讲解了 explain 命令的使用方式，包括查看索引情况、查看查询计划等。最后，介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志，并给出了一些优化建议。
hello 各位小伙伴大家好，今年 5 月份的时候，松哥和大家聊过如何搭建 MySQL 主从复制：
1.系统环境 软件及其版本 软件|版本 ----|---- OS|Centos6.8-2.6.32-642.el6.x86_64 zabbix|zabbix-3.2.4.tar.gz web|ngin
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误，用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统，可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
MySQL 5.7 引入sys库 用于帮助DBA分析一些问题。 sys库里面就是一些存储过程，视图，函数等。
索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率，然而，有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效，无法达到我们使用索引的预期效果，今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因，可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。
在使用 Arthas 之前，当遇到 Java 线上问题时，如 CPU 飙升、负载突高、内存溢出等问题，你需要查命令，查网络，然后 jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof 等一通操作。最终焦头烂额，还不一定能查出问题所在。而现在，大多数的常见问题你都可以使用 Arthas 轻松定位，迅速解决，及时止损，准时下班。
本博客主要讲解如何使用自己的MyBatis Generator工程，实现数据库表到Mapper已经Po类的映射。程序下载地址：MyBatis反转 1.项目结构
在上一篇文章《Windos11下通过WSL安装centos7系统》 我们已经在Windows系统上安装了CentOS7系统了。当我们想要查看防火墙运行情况，使用命令：systemctl status firewalld.service。发现如下错误：
安装K3s后，会默认安装CoreDNS，实现集群内动态解析，在pod失效后会动态重新生成IP
MySQL 5.7 引入 sys库 用于帮助 DBA 分析一些问题。 sys 库里面就是一些存储过程，视图，函数等。
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