mysql搭建指南可参考:https://lrting.top/backend/2111/
使用NDOUtils将Nagios监控信息存入MySQL 1.NDOUtils安装需求 nagios mysql cpan DBI #非必需 cpan DBD::mysql #非必需 2.关联mysql头文件和库 不做关联可能在config或make时出错 ln -s /opt/mysql/include/* /usr/include/ ln -s /opt/mysql/lib/* /usr/lib/ echo '/usr/lib' >> /etc/ld.so.conf ldconfig -v 3.安
介绍 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,它可以将结构化数据文件映射成一张表,然后通过类似 SQL 的查询语句来执行查询。这些查询语句在Hive中被称作HQL,这些 HQL 会被翻译成 MapReduce 作业来执行。 Hive 把表和字段转换成 HDFS 中的文件夹和文件,并将这些元数据保持在关系型数据库中,如 derby 或 mysql。 Hive 查询的数据存储在HDFS上,运行在Yarn上。 Hive 适合做离线数据分析,如:批量处理和延时要求不高场景。 安装 安装 Hadoop 由
之前关于用户画像项目部分的讲解大多停留在理论层面,本篇我们正式开始对该项目中所使用到的业务数据进行调研和ETL处理。
有时我们在导入导出数据时,需要对数据进行处理,来满足业务上的数据需求,此时需要使用控制文件配合导数工具来满足业务上不同数据的需求。
现在我需要在Mysql里插入大量的数据大约1000w,目测会比较耗时。所以现在就像测试一下到底用什么插入数据的方法比较快捷高效。
db.table.insert( {'name':'demo','sex':'m','age':18} );
Hive是什么?其体系结构简介* Hive的安装与管理* HiveQL数据类型,表以及表的操作* HiveQL查询数据*** Hive的Java客户端** Hive的自定义函数UDF* 1:什
Nagios:安装方法:http://www.linuxidc.com/Linux/2014-01/94658.htm
Qt 提供了 QtSql 模块来提供平台独立的基于 SQL 的数据库操作。这里我们所说的“平台 独立”,既包括操作系统平台,也包括各个数据库平台,Qt支持以下几种数据库:
①Origin支持多种格式数据导入,包括Excel、ASCII、NetCDF、SPC、DIADem等。
无意中逛群主GitHub看到一个好玩的项目,就试着走了一波,有惊无险的跟了下来,中间还被我火眼金睛挑出来了3个bugs反馈给他!
movies.dat包括三个字段:['Movie ID', 'Movie Title', 'Genre']
应用侧的同学需要对数据进行导出和导入,于是跑来找 DBA 咨询问题:MySQL 如何导入大批量的数据?
背景:NeoKylin使用swarm、macvlan、calico组网docker环境中pxc高可用不成功后,使用flannel+etcd成功,记录过程如下。 系统:Neokylin-Server-5.0_U4-x86_64-Release-B14-20190320。 使用说明:pxc做集群;Haproxy做负载均衡;Keepalived浮动ip;etcd+Flannel保证容器跨主机互通;ntpdate时间同步、busybox做测试 环境:
通常我们上游分析得到的蛋白序列需要和主流的数据库进行比对,完成功能注释。常用数据库一共有以几种:
网上都说是需要改yml里面的SQL,表要设置别名,然而我试了,没有效果。。。 没办法,debug源码看看,这边能看到,是别名不匹配导致的
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机器学习最离不开的就是数据。我们使用Octave写机器学习代码的时候,如何将硬盘上的数据导入Octave中?如何将这些数据放入矩阵?如何将计算的结果数据保存下来?这些问题都需要解决。
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。
在域渗透的过程中,往往需要导出域信息进行分析。本文演示通过ADExplorer导出域内信息本地解析后导入BloodHound,来进行域内信息的分析。
目录 实时ETL模块开发准备 一、编写配置文件 二、创建包结构 三、编写工具类加载配置文件 实时ETL模块开发准备 一、编写配置文件 在公共模块的resources目录创建配置文件:config.properties # CDH-6.2.1 bigdata.host=node2 # HDFS dfs.uri=hdfs://node2:8020 # Local FS local.fs.uri=file:// # Kafka kafka.broker.host=node2 kafka.broker.port=9
当我们关闭一个节点时,其seqno会写入grastate.dat文件中,这时后续的seqno该节点将无法接收到
4、创建五个数据卷(pxc无法直接存取宿组机的数据,所以创建五个docker数据卷)
办公室掉电,PXC集群环境无法启动,也就是说整个集群的状态处于丢失的情形。因此需要采取强制的方式来进行,见下面的描述。
wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hive/hive-0.12.0/hive-0.12.0.tar.gz
先将当前的nagios2.9备份 cd /usr/local cp -r nagios nagios2.9 cd /etc/init.d/ cp nagios nagios2.9 升级(从2.9到3.0.3) 下载nagios-3.0.3 首先大致的看一下里面的两篇文章 whatsnew.html和upgrading.html 介绍了新版的特点和升级方法 然后开始升级工作 解压缩后执行 ./configure --with-command-group=nagios make all make install 然后验证 /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg 报两个warning和一个critical 两个warning是:downtime_file 和 comment_file这两个文件已经不在使用,将他们的内容添加到state_retention_file这个文件的后面 一个critical是:434行有错误,变量不能识别 解决两个warning的方法如下: 先将nagios.cfg中comments 和downtime变量注释掉 # COMMENT FILE # This is the file that Nagios will use for storing host and service # comments. #comment_file=/usr/local/nagios/var/comments.dat # DOWNTIME FILE # This is the file that Nagios will use for storing host and service # downtime data. #downtime_file=/usr/local/nagios/var/downtime.dat 查找state_retention_file=/usr/local/nagios/var/retention.dat 然后执行 cd /usr/local/nagios/var cat comments.dat >>retention.dat cat downtime.dat >>retention.dat 解决critical的方法如下 注释掉434行的#check_result_buffer_slots=4096 这个变量已经不在使用了。 然后再验证启动nagios就没问题了 需要说明:从2.x升级到3.x还有这样一点要注意 Extended host and extended service definitions have been deprecated. They are still read and processed by Nagios, but it is recommended that you move the directives found in these definitions to your host and service definitions, respectively. 我配置的有extended service,但是里面的配置信息是nagios grapher自动生产的。况且3.x是可以读的,只是推荐写到service定义中而已。我这里并没有按照这条的建议。没对原来的配置做修改。 Nagvis启动故障的排查 更新nagios之后 启动nagvis需要的NDO组件 /usr/local/nagios/bin/ndo2db -c /usr/local/nagios/etc/ndo2db.cfg 提示Could not bind socket: Address already in use 查看/usr/local/nagios/etc/ndo2db.cfg 有这样的内容 # SOCKET TYPE # This option determines what type of socket the daemon will create # an accept connections from. # Value: # unix = Unix domain socket (default) # tcp = TCP socket socket_type=unix #socket_type=tcp socket是unix类型的(是一个sock文件),而不是tcp类型的(tcp端口) 原来是/usr/local/nagios/var/ndo.sock还存在(因为ndo是使用kill命令杀掉进程的) 所以删掉这个.sock文件即可 运行/usr/local/nagios/bin/ndo2db -c /usr/local/nagios/etc/ndo2db.cfg 启
本篇文章我们主要介绍如何通过搭建一个Fake Mysql来伪装Mysql服务器并诱导攻击者来连接,之后利用漏洞来读取攻击者电脑的文件以进行对攻击者进行刻画肖像
LEF(Library Exchange Format):物理库信息,分为technology LEF 和macro LEF。
外键的设计初衷是为了在数据库端保证对逻辑上相关联的表数据在操作上的一致性与完整性。
我们在数据库库设计的时候,可能会使用到外键约束这个属性,它是从数据库的层面对表之间的关系进行了约束,但是如果使用不正确,就可能带来一些隐患,例如Oracle中,我们熟知的某些场景下,如果外键无索引,就可能导致锁表,进而影响性能,任何一个特性,都需要了解它相关的知识,不能以一概全,才可以充分发挥特性的作用。
Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等,并且,在 Mahout 中还加入了对Apache Hadoop的支持,使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。
结果200多位小伙伴参赛,只有十几位成功破解拿到了flag,真的有这么难吗?来看看你能扛到第几关?
“庖丁为文惠君解牛,手之所触,肩之所倚,足之所履,膝之所踦,砉然向然,奏刀騞然,莫不中音。合于《桑林》之舞,乃中《经首》之会”。
蜜罐是对攻击者的欺骗技术用以监视、检测、分析和溯源攻击行为其没有业务上的用途所有流入/流出蜜罐的流量都预示着扫描或者攻击行为;因此可以比较好的聚焦于攻击流量。
MariaDB Galera Cluster(下文简称 MGC 集群),是一套在 MySQL innodb 存储引擎上面实现多主、数据实时同步以及强一致性的关系存储架构,业务层面无需做读写分离工作,数据库读写压力都能按照既定的规则分发到 各个节点上去,在数据方面完全兼容 MariaDB 和 MySQL。
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相信大家通过前几篇文章,已经了解了 MySQL 字符集使用相关注意事项。那么数据乱码问题在这儿显得就非常简单了,或许说可能不会出现这样的问题。
对下载的数据进行处理,提取表达矩阵,并匹配探针信息,基因名 教程来自:https://github.com/jmzeng1314/GEO/
写在前面: 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
大家好,关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了,相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生,今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析,本文主要涉及下面三个部分:
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SQL*Loader由一个输入控制文件来控制整个装载的相关描述信息,一个或多个数据文件作为原始数据,其详细组成结构包括
本项目基于Kaggle电影影评数据集,通过这个系列,你将学到如何进行数据探索性分析(EDA),学会使用数据分析利器pandas,会用绘图包pyecharts,以及EDA时可能遇到的各种实际问题及一些处理技巧。
3,打开JMeter,右键点击 Test Plan->Add->Threads(user)->Thread Group 添加一个线程组
常用的方法,我们可以通过admintools字符图形工具来导入license, 7 -> 5 -> 选择库 -> 输入license文件全路径 -> Accept -> 输入数据库密码 -> license更新成功。 但这样其实有些麻烦。我们还可以直接用命令(步骤3)直接替换为新的license。
Python标准库shelve提供了二进制文件操作的功能,可以像字典一样赋值即可写入文件,也可以像字典一样读取二进制文件,有点类似于NoSQL数据库MongoDB的操作。 >>> import shelve #导入shelve模块 >>> fp = shelve.open('shelve_test.dat') #创建或打开二进制文件 >>> zhangsan = {'age':38, 'sex':'Male', 'address':'
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