因兄弟项目中mysql有点扛不住了,要做sql优化,但是业务有点小复杂,优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多),便想着用Mpp数据库Greenplum测试下,看性能和复杂度怎么样,趟趟水。
将 mysql 数据库中的 hive 数据库中的 ROLES 表数据导入到 HDFS 中的 /tmp/root/111 目录下。执行代码如下:
基于传统关系型数据库的稳定性,还是有很多企业将数据存储在关系型数据库中;早期由于工具的缺乏,Hadoop与传统数据库之间的数据传输非常困难。基于前两个方面的考虑,需要一个在传统关系型数据库和Hadoop之间进行数据传输的项目,Sqoop应运而生。
数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到StarRocks中,方便查询使用。
Doris 提供多种数据导入方案,可以针对不同的数据源进行选择不同的数据导入方式。
步骤: 一.MYSQL的命令行模式的设置: 桌面->我的电脑->属性->环境变量->新建->PATH=";path/mysql/bin;" 其中path为MYSQL的安装路径。 二.命令行进入MYSQL的方法: 1.C:\>mysql -h hostname -u username -p 按ENTER键,等待然后输入密码,这里hostname为服务器的名称,如localhost,username为MYSQL的用户名,如root.进入命令行就可以直接操作MYSQL了。 三.从数据库导出数据库文件
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入,详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式,并通过实例介绍了具体操作。
Go语言有超过100个的标准包(可以用 go list std|wc-l命令查看标准包的具体数目),标准库为大多数的程序提供了必要的基础构件。在Go的社区,有很多成熟的包被设计、共享、重用和改进,目前互联网上已经发布了非常多的Go语言开源包,它们可以通过 http://godoc.org 检索。在本章,我们将演示如果使用已有的包和创建新的包。
上面的csv文件以’,’逗号作为分割符,需要用双引号或者单引号括起来。如果是以’\t’制表符作为分隔符的话,可不用显示指明域分割符。
引入:省市区三级联动数据 导入外部.sql文件的数据: 从SQLyog选择文件导入并执行SQL语句,导入了三张表(省、市、县区)的数据。 读者需要练习使用省市区数据执行脚本可以打开文末的网盘链接进行下载。
好雨云帮一周问答集锦 wk11 2017.03.13-2017.03.19 Q:云帮上的mySQL能否用mySQL-front这些软件直接访问?数据如何导入mySQL? A: 可以,需要用户打开外部访问,通过域名、端口,使用mysql客户端链接。 需要注意在打开外部访问后,重启一下mySQL。 数据导入mySQL有两种常用方法: 创建phpmyadmin应用 打开mySQL对外端口,用客户端直接连,首次打开需要重启mySQL Q:如何在云帮上添加PHP组件扩展? A: 扩展可以写到composer.json
有的时候,在使用MySQL数据库建表时,可能不需要直接在mysql数据库中建表,而需要导入外部已有的数据库表文件,方便我们使用。那么导入的方法呢?这里介绍一个很普遍也很简单的方法,步骤如下:
原文出处: freenik@Jianshu 将 外部数据导入(import)数据库是在数据库应用中一个很常见的需求。其实这就是在数据的管理和操作中的ETL (Extract, transform,
Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表,内部表,分区表 Hive安装 1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改) 2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive Hive基本语法: 1. 创建库:create database dbname 2. 创建表:create table tbname Hive操作: 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入: 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型: 1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作:array,contain等 2. 聚合操作:(max,count,sum)等 3. 内连接,外连接(左外,右外,全外) 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询 6. 子查询: 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换:字符与整形,字符与时间, 字符串:切割,合并, 函数:contain,max/min,sum, 8. 复合类型 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符 array(value)指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
前段时间,要讲项目使用的sql server数据迁移到mysql. 说一下方法步骤 一、下载SQLyog SQLyog的下载地址(自行搜索) 二、安装完之后打开SQLyog 连接自己的mysql数据库,以及新建要迁移的数据库名 三、开始迁移数据库 1).点击新建的数据库右键,选择导入>>>>>导入外部数据 image.png 2).选择下一步 image.png 3).点击建立新的DSN image.png 4).选择文件数据源 image.png 5).选择SQL Serve
在Eclipse环境中导入Java的JDBC jar包方法包括两种:1)将jar包放在项目目录下,在项目属性中添加外部jar包;2)将jar包放在项目外部目录下,在项目属性中添加外部jar包。通过该方法可以解决Java连接MySQL数据库时出现驱动包不兼容问题。
因为业务需要,有个临时的活动需要DBA来支持一些数据业务,问题来了,需要从MySQL端同步一部分数据到Oracle端,然后从Oracle端匹配查 到相应的数据返回给MySQL,至于原因,也是不同的业务系统,不同的权限分配,还没法做到一个应用端去读取这些信息,而且也有安全的考虑,大体就是两部 分的数据也是互相补充,但又彼此独立,是一个全集和子集的关系。 这个流程本来从开发的角度来看似乎是一头雾水,所以交给他们来规划就容易出现问题,最后沟通后的流程是下面的形式。 下面这个图左边是Oracle的环境,右边是MyS
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive,后来开源给了Apache软件基金会。
做个类比理解下包是啥?当电脑上文件变多时,就会通过目录区分,将不同的文件有组织的归类在不同的目录下。Go 源文件也是一样,可以把不同的文件放置在不同的目录中,给目录取一个别名,就是所说的包名。
Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出,其中主要使用了import和export这两个工具。这两个工具非常强大,提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步。比如,下面两个潜在的需求:
本文章主要对Access数据库及mysql数据库的数据获取方法,其他数据库的数据获取方法均与此类似,根据实际情况按提示选择或填写相关信息即可。
网上搜索了一大推,在容器mysql中执行一段代码这么难吗?搞得十分复杂。 于是自己记录一下,虽然简单,但是还是怕后面忘记掉,又搜大半天。
首先弄清楚什么是元数据和表数据:元数据就是表的属性数据,表的名字,列信息,分区等标的属性信息,它是存放在RMDBS传统数据库中的(如,mysql)。表数据就是表中成千上万条数据了。
注意:如果使用docker镜像安装MySQL,也需要在前端部署主机安装MySQL,因为备份还原功能是使用MySQL的本地命令进行操作的。
问题导读 1.hive数据分为那两种类型? 2.什么表数据? 3.什么是元数据? 4.Hive表里面导入数据的本质什么? 5.表、分区、桶之间之间的关系是什么? 6.外部表和表的区别是什么? Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,
com.springsource.com.mchange.v2.c3p0-0.9.1.2.jar
在前面的文章《6.3.0-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL,因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
在前面的文章《5.16.2-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL,因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
通过前面的学习,我们了解并快速完成了spring boot第一个应用、spring如何读取外部资源文件以及spring boot的web开发.在本章节中我们将要讲解数据持久化。主要从以下几个方面讲解:
本文提要 本文目的不仅仅是创建一个MySQL的镜像,而是在其基础上再实现启动过程中自动导入数据及数据库用户的权限设置,并且在新创建出来的容器里自动启动MySQL服务接受外部连接,主要是通过Dockerfile和shell脚本实现这一过程。 至于这么做的原因可以看一下这篇文章《将数据的初始化放到docker中的整个工作过程(问题记录)》,为了实现和docker-compose整合,试了很多种方法都没法实现需求,最终是通过这种方法才解决掉问题。 搭建步骤 1、首先创建Dckerfile: FROM mysql
假设张三是xx公司的大数据开发工程师,现在xx Music有一千万用户在每天播放音乐和收藏音乐,那么张三要如何设计音乐榜单数据仓库来进行数据分析呢。
greenplum集成mysql_fdw插件 1 安装说明 2 编译安装PostgreSQL 与mysql 2.1 把下载的PostgreSQL\mysql\MYSQL_FDW放在同目录下 2.2 编译PostgreSQL 9.4.24 2.3 复制mysql_fdw-master插件 3 编译mysql_fdw插件 3.1 建立libmysqlclient.so的软连接 3.2 导入环境变量 3.3 编译mysql_fdw插件 4 greenplum集成mysql_fdw插件 5 greenp
在快速入门教程中,我们通过 Doris 的 UI 界面完成了 Doris 的一些基本操作。而在实际生产环境中,用户通常需要使用程序连接到 Doris 并进行各种操作。
2.4在MySQL的data目录下打开cmd,选择开始节点和结束节点的数据,并且存放到E盘下的update.sql中
greenplum集成mysql_fdw插件 greenplum集成mysql_fdw插件 1 安装说明 2 编译安装PostgreSQL 与mysql 2.1 把下载的PostgreSQL\mysql\MYSQL_FDW放在同目录下 2.2 编译PostgreSQL 9.4.24 2.3 复制mysql_fdw-master插件 3 编译mysql_fdw插件 3.1 建立libmysqlclient.so的软连接 3.2 导入环境变量 3.3 编译mys
从一个表查数据插入到另一个表中,出现以下异常: 'STATUS' in insert schema specification is not found among regular columns of srm.invoice_lines_temp2 nor dynamic partition columns.. Error encountered near token 'material_group'
说明: 例如我们可以通过 select * from tempdb.t into outfile '/home/mysql/t.txt'; 把tempdb.t 表的数据导出来;这个导出操作可以面临如下问题 1、任何一个mysql用户只要它能执行上面的sql语句、并且执行成功;那么它就把文件写到了/home/mysql/目录下? 如果有一个坏人他一直导出数据到文件目录,那么总有一天会被写满的! 2、没有办法限制只能把文件导出到/tmp/目录 这个不会影响mysqldump使用,放心好了。
imgurl.org是xiaoz 2017年12月开始运营的一个图床网站,以下简称ImgURL,ImgURL运营期间经历了几次迁移,不过当时数据都还不多,没什么难度。随着时间推移数据量越来越多,至今图片数据已经超过100万张,截至2022.03.29已经达到1176457张图片。
doris是一个基于mpp(massively parallel processing,即大规模并行处理)的交互式sql数据仓库,是一个面向多种数据分析场景的,兼容mysql协议的,高性能的,分布式关系型列式数据库,用于报告和分析。
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SQL是一种强大的数据库管理语言,但是在使用SQL语言时,需要遵循一些使用规范,以确保数据的安全性和正确性,同时也可以提高SQL语句的执行效率和可维护性。
鉴于内存的非持久性和容量限制,一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据:能够从外部获取大量的数据,也能够将处理结果保存。R中提供了一系列的函数进行外部数据处理,从外部数据的类型可以分为文件、数据库、网络等;其中文件操作还可以区分为导入/导出操作和流式操作。
7.创建到sqlServer的新数据源,键入描述和选择连接的服务器(即计算机名),下一步
第一种是通过连接服务器,再由服务器读取数据库来实现数据的增删改查,这也是我们常用的方式。
我这边是建了一个Maven主工程,以及Maven的Module,后续依赖导入直接放入主工程pom中,方便其他Module使用
从最新版本的linux系统开始,默认的是 Mariadb而不是mysql!这里依旧以mysql为例进行展示
在Elasticsearch中,数据导入和导出是常见的操作,通常涉及到将数据从外部数据源导入到Elasticsearch索引中,或者从Elasticsearch索引导出数据到外部数据源。Elasticsearch提供了多种方法来进行数据导入和导出,包括使用官方提供的工具、API以及第三方工具。以下将详细描述这些方法和相关的代码片段或命令。
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