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通过Python脚本将DMP文件写入AWS RDS Oracle

由于RDS(Oracle)不直接支持SSH,FTP(基于安全因素吧).所以原有系统expdp或exp出来的dmp文件,不能直接导入到RDS中。...查找各种文档发现,可以通过Oracle自身的UTL_FILE包来写dmp文件到RDS的文件夹里,读取EC2里的本地文件部分通过Python脚本实现,这样变相实现了,从EC2本地上传到RDS的功能。...UTL_FILE.FILE_TYPE; BEGIN fi:=UTL_FILE.fopen('DATA_PUMP_DIR','{0}','wb',32766); UTL_FILE.fclose(fi); END;"     #写入...UTL_FILE_NEW_FILE.format(file_name))     chunk = 3000     f = open(src_name, 'rb')     line = f.read(chunk)     # 写入...UTL_FILE_CREATE_FILE.format(file_name, line.hex()))     while (len(line)) > 0:         line = f.read(chunk)         # 写入

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如何使用StreamSets实现Oracle中变化数据实时写入Kudu

StreamSets的一些文章,参考《如何在CDH中安装和使用StreamSets》、《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》、《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入...Kudu》、《如何使用StreamSets实时采集Kafka并入库Kudu》、《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入HBase》、《如何使用StreamSets实时采集Kafka...数据并写入Hive表》和《如何使用StreamSets实时采集Kafka中嵌套JSON数据并写入Hive表》,本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实时采集Oracle中的变化数据实时写入...针对此测试场景新建一个命名为oracle_sdc_kudu的Pipeline,保存后开始构建对ORACLE Database实时数据同步的数据流管道。 ?...3.StreamSets支持从Oracle Database 11.2.0.4 到 Kudu 1.6.0的端到端实时数据同步,在Oracle LogMiner的支持下可以实现对Oracle Database

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最后写入胜利(丢弃并发写入

假定每个写请求都最终同步到所有副本,只要确定哪个写入是最新,则副本就能最终收敛到相同值。 但如何定义最新?...图-12中,当客户端向数据库节点发送写入请求时,客户端都不知道另一个客户端,因此不清楚哪个先发生。争辩哪个先发生其实没有大意义, 我们说支持写入并发,也就意味着它们的顺序不确定。...如为每个写请求附加一个时间戳,然后选择最新即最大的时间戳,丢弃较早时间戳的写入。这就是最后写入胜利(LWW, last write wins),Cassandra唯一支持的冲突解决方法。...LWW实现了最终收敛目标,但以牺牲持久性为代价:若同一K有多个并发写,即使它们都给客户端通知成功(因为完成了写入w个副本),但最好也只有一个写入能存活,其他的将被静默丢弃。...B是因果依赖于A 如下图中的两个写入是并发:每个客户端启动写操作时,并不知道另一个客户端是否也在执行操作同样的K。

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写入Ring Buffer

生产者可以接着往 Entry 里写入数据。 提交新的数据 两阶段提交的第二步是——对,提交。 ? 绿色表示最近写入的 Entry,序号是 13 ——厄,抱歉,我也是红绿色盲。但是其他颜色甚至更糟糕。...当生产者结束向 Entry 写入数据后,它会要求 ProducerBarrier 提交。...这个序号是指当前可写入的序号。...注意这和“向 Ring Buffer 的游标加 1”不一样-如果你有一个以上的生产者同时在向 Ring Buffer 写入,就有可能出现某些 Entry 正在被生产者写入但还没有提交的情况。 ?...现在每个生产者都拥有自己的写入节点和一个崭新的序号。 我把生产者 1 和它的写入节点涂上绿色,把生产者 2 和它的写入节点涂上可疑的粉色-看起来像紫色。 ?

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Spark SQL在雪球的实践

对线上实际运行的SQL,通过收集和重放了大量的线上实际SQL,用不同的引擎写入不同的目标表,然后用工具对比执行结果和执行效率。...而Hive3 on Spark2经常会出现数据倾斜。Spark SQL的表现最佳。...这是由于Spark对数仓常用的数据类型做了自己的实现方式,在他自己的实现方式下,目标路径会先被清空,随后才执行写入,而Hive是先写入到临时目录,任务完成后再将结果数据替换目标路径。...因为集群在切换过程中需要同时支持Spark2(Hive on Spark2)和Spark3,所以需要保证集群能够同时支持两个版本的shuffle service。...小文件问题 为了提升计算速度,大数据计算引擎在计算时候都会采取并行处理,而Spark SQL在写入数据的时候是并行写入,并没有一个合并的过程。

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干货 | 携程数据基础平台2.0建设,多机房架构下的演进

4.4 读取透明加速 存储在 HDFS 集群的数据大多数是一次写入多次读取,由于 HDFS 本身提供的 HDFS 集中式缓存管理 (Centralized Cache Management) 功能较有限...通过对离线作业 Spark、MapReduce 和 Kyuubi Spark Engine 的画像分析,收集读取,Shuffle,写入等作业指标,区分任务优先级,与 ETL 作业调度平台联动,提交到在线集群基于...2)与 Hive SQL 、Hive meta store、Spark2 SQL 兼容 扩展 BasicWriteTaskStats,收集和记录非分区表、分区表(静态分区,动态分区) 多种写入类型写入的行数...3)移植 Spark2 自定义特性,部分 Rule 通过 SparkSessionExtensions 注入 在早期二次定制开发 Spark2 的时候,Spark2 还没有丰富的 API 接口供开发者注入自定义的实现...这样可以基于每条的 SQL execution id 关联整条链路,在 SQL lineage 层面可以知道哪个 session 的哪次执行读取了什么数据,写入哪张表,在 HDFS 的 Audit log

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