这一期,我们通过工具来分析一下:MySQL 为什么会使用一个低效的执行计划,以致于我们不得已用 hint 来调优 SQL?
如果你删除了数据表中的多条记录,并希望对剩下数据的AUTO_INCREMENT列进行重新排列,那么你可以通过删除自增的列,然后重新添加来实现。 不过该操作要非常小心,如果在删除的同时又有新记录添加,有可能会出现数据混乱。操作如下所示:
1,大数据平台——是指服务于大数据计算或存储的平台,包括大数据的计算集群(hive、spark、flink、storm等等)和存储集群(如hadoop、hbase等等)。 2,大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据,都不是元数据,除此之外的数据都是元数据。例如数据表的schema信息、任务之间的血缘关系、任务的权限映射关系、数据的业务属性、数据占用的磁盘空间等等。
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。
数据资产治理(详情见:数据资产,赞之治理)的前提要有数据。它要求数据类型全、量大,并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要,它是数据资产治理的核心底座。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 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。 本示例使用 Oceanus 平台的 元数据管理 功能,通过库表引用将作业中生成的随机数据存入到 MySQL 中。再通过对变量的管理完成变量的引用
2.停止Hive服务,在配置中搜索“database”,修改数据库配置到MySQL库
在我们之前的文章中,我们讨论了多模式索引[1]的设计,这是一种用于Lakehouse架构的无服务器和高性能索引子系统,以提高查询和写入性能。在这篇博客中,我们讨论了构建如此强大的索引所需的机制,异步索引机制的设计,类似于 PostgreSQL[2] 和 MySQL[3] 等流行的数据库系统,它支持索引构建而不会阻塞写入。
背景 MySQL 8.0 DDL 是一个复杂的过程,涉及比较多的模块,例如:MDL 锁,表定义缓存,行格式,Row Log,DDL Log,online 属性,表空间物理文件操作等。本文主要通过与5.
随着业务的发展,用户对系统需求变得越来越多,这就要求系统能够快速更新迭代以满足业务需求,通常系统版本发布时,都要先执行数据库的DDL变更,包括创建表、添加字段、添加索引、修改字段属性等。
今天分享的主题是元数据治理实践,这是一项长期持续的工作,涉及多部门协作、多角色参与,链路长且复杂,要有完善的流程、成熟的平台、业务和技术部门共同参与,才能推进治理工作的有效展开。
在网易集团内部有大大小小几百套 hive 集群,为了满足网易猛犸大数据平台的元数据统一管理的需求,我们需要将多个分别独立的 hive 集群的元数据信息进行合并,但是不需要移动 HDFS 中的数据文件,比如可以将 hive2、hive3、hive4 的元数据全部合并到 hive1 的元数据 Mysql 中,然后就可以在 hive1 中处理 hive2、hive3、hive4 中的数据。
我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?
在使用hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具。
Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
很多小伙伴工作很长时间了,对于MySQL的掌握程度却仅仅停留在表面的CRUD,对于MySQL深层次的原理和技术知识了解的少之又少,随着工作年限的不断增长,职场竞争力却是不断降低的。很多时候,出去面试时,被面试官吊打的现象成了家常便饭。
在进行版本升级时,Sql不兼容,数据库升级经常报错,需要重复对比哪里执行过了。这种问题如何解决?
与许多其他事务数据系统一样,索引一直是 Apache Hudi 不可或缺的一部分,并且与普通表格式抽象不同。在这篇博客中,我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引,这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统,以优化查询和写入事务,尤其是对于大宽表而言。
HBase: NoSQL数据库,基于HDFS的分布式数据库,理论上支持无限横向扩展, HBase由HMaster与RegionServer组成,HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理,RegionServer负责数据的增删改查操作,RegionServer由多台分布在DataNode的组成,可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况,当RegionServer出现异常情况,HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时,表中数据会进行Region分区,分为Region1,Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等;每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理,MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的,不同的库对应不同的目录,库下不同的表亦对应不同的目录,表下不同的Region对应不同的目录,Region下存放这HBase上的数据,HBase的数据是经过特殊处理的,所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用,所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后,在其他的RegonServer上启动HMaster,则该HMaster为StandBy,第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力,一般处理方式是应用其他工具进行处理,如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL:数据存储会受到限制,可以增删改查数据 Hive:1. 只能进行查询数据,不能进行该数据,可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS,支持分布式存储,可以无限扩容 3. 基于MapReduce,支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL:行式存储,适合处理联机事务 HBase:列式存储,适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase:数据库,数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上,根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库,数据存储在HDFS上,与DataNodata 关系不大,管理历史数据,数据量会非常庞大,每天都会进来大量数据,不能进行更新删除操作, HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作,主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族,也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey:行键,表示一行数据,一行数据中包含列族定义的东西, ColumnFamily: 列族,对业务进行分类后,可以根据业务对数据进行分类,把业务类似的一类数据分为一个列族,不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑: HMaster协调管理RegionServe,RegionServer主要负责处理Region数据块的处理,MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时,HMaster进行元数据迁移,保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
在Mysql数据库5.0版本中存在着一个元数据库information_schema,其中存放着用户在Mysql中创建的所有其他数据库的信息。
数据库需要管理很多元数据,所谓元数据就是用来描述数据表结构信息的数据。例如在mysql中使用show tables命令,它会把所有表的名称显示出来,这里数据库表的名称就属于元数据。我们要实现的元数据管理包含四部分,分别为表元数据管理,视图元数据管理,索引元数据管理,和统计相关元数据管理。
Metabase 是一个开源的数据可视化工具,其引入的question概念使得非技术人员能够轻松地创建和共享自定义数据仪表板。Metabase 同时还支持用户通过简单的拖放界面连接到任何数据源,并使用直观的图表和图表来可视化数据。Metabase 还提供了丰富的分析功能,例如聚合、过滤和分组,使数据能够更加高效便捷的展示出来,便于用户更好的了解数据。
实时监控MySQL,从MySQL中获取数据传输到HDFS或者其他存储框架,所以此时需要我们自己实现MySQLSource。 官方也提供了自定义source的接口: 官网说明:https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#source
不知道大家有没有注意到,当你安装好MySQL数据库环境后,然后使用客户端连接后,会发现数据库列表不是空的,会有四个数据库(information_schema、mysql、sysperformance_schema),你有有没有对这些数据库有些好奇呢,今天先给大家聊聊MySQL内置的information_schema 数据库相关的知识,希望对大家深入了解MySQL能够提供一些帮助!
默认情况下,Hive的元数据是存储到Derby中的,这是Apache的一个纯Java编写的小巧数据库,类似于Sqlite。但是这样就会出现一个情况:Derby是单例的,当你在一个终端打开了hive时,在另外一个终端打开hive命令行会报错。所以使用MySQL来存储元数据能够解决这个问题,并且也更方便迁移和备份。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
MySQL 有很完整的元数据表来监测全文索引表的插入,更新,删除;甚至全文索引表以及辅助表的数据追踪。
至少有两种方法可用: 方法一,查询MySQL日志。 如果MySQL实例自从初始化后的日志一直留存着的话,自然可以查到当时的时间。
答:MDL(元数据表锁),就如同我们打开一个EXCEL文档时,用户A正在翻阅,此时用户B要增加一列。那么用户B要等待用户A翻阅完,才可以增加,否则用户A查询的数据就会不一致,不符合ACID事务四大特性。
正文之前 想到自己每天中午还要玩一小时手机,就自责不已,今天看成甲的好好学习一书,颇有收获,晚上写给大伙看,现在还是谢谢 Mysql,到了后面感觉越来越难了呢!! 正文 ---- Mysql 事务 Mysql 事务主要用于处理操作量大,复杂度高的数据。比如说,在人员管理系统中,你删除一个人员,你即需要删除人员的基本资料,也要删除和该人员相关的信息,如信箱,文章等等,这样,这些数据库操作语句就构成一个事务!简单点说,事务就是你要进行的一系列操作。你每输入一条指令,就类似于是进行了一个事务。在 ### Mysq
在MySQL的命令提示符中,我们可以很容易的获取以上服务器信息。 但如果使用Perl或PHP等脚本语言,你就需要调用特定的接口函数来获取。 接下来我们会详细介绍。
我们知道 Flink 有Table(表)、View(视图)、Function(函数/算子)、Database(数据库)的概念,相对于这些耳熟能详的概念,Flink 里还有一个 Catalog(目录) 的概念。
数据治理很火,在 DAMA 数据管理知识体系指南中,数据治理位于 “数据管理车轮图” 的正中央,如下图:
最近在写文档,需要用到数据库设计文档,表结构很多,如果一个个去复制黏贴,也是很花时间,所以需要借助INFORMATION_SCHEMA库的表
在发布的Apache Hudi 0.10.0版本中共解决了388个issue,包括众多重磅特性支持以及Bug修复。
WordPresss数据库是存储所有网站数据的地方。不仅仅是用户名和密码等基本信息,还包括帖子,页面和评论,甚至是网站主题和WordPress配置等设置。
vivo 是一家全球性的移动互联网智能终端公司,品牌产品包括智能手机、平板电脑、智能手表等 ,截至 2022 年 8 月,已进驻 60 多个国家和地区,全球用户覆盖 4 亿多人。
在 Mysql 修改Hive元数据表注释和字段注释的编码为 utf-8 在Hive的元数据库(MySQL)中运行: 修改表字段注解和表注解
摘要:本文介绍了韩非老师带来的 Dinky 实践系列之 Flink Catalog 元数据管理的分享。内容包括:
上一篇文章已经为大家介绍了 Hive 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景,本篇我们来谈谈MySQL的使用!
在当前CDP的大部分的场景中,PART_COL_STATS和TAB_COL_STATS这两张Hive元数据表都会比较大。因为这两张表是分别存放分区表和非分区表的一些字段上的统计信息,而在CDP中Hive的CBO、Mapjoin和谓词下推等优化查询功能默认是开启的,而这些优化功能又需要基于这些统计信息来做优化,所以在一个已经稳定运行的生产环境中,对应的这两张表可能有非常庞大的数据量(上千万甚至于上亿)。
先讲一下写该文章的原因,首先,工作中又遇到一条很熟悉的MySQL报错信息 Cause: java.sql.SQLException: Incorrect string value:Cause: java.sql.SQLException: Incorrect string value… (emoji表情存储导致),原因是MySQL的字符集导致的;其次,因为一直听说数据库变更可能锁表,但是一直不知道到底哪些操作会导致锁表。所以今天对相关知识做一个系统的整理。
一般我们分析大数据,也许会想到Spark、Storm,但前提得会JAVA等编程语言,不然拿到数据也无法做分析。而Hive而解决了这个问题,只需要会Sql语言即可做mapreduce的大数据分析任务。今天我们创建测试数据用Hive进行mapreduce的实际分析。
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