最近在支持一个从Oracle转TiDB的项目，为方便应用端兼容性测试需要把Oracle测试环境的库表结构和数据同步到TiDB中，由于数据量并不大，所以怎么方便怎么来，这里使用CSV导出导入的方式来实现。
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。
Spark的TimestampType类型与Java的java.sql.Timestamp对应，
如果你在学Python数据处理，一定对CSV文件不陌生。日常本地数据存储中，除了Excel文件外，大部分数据都是以CSV文件格式保存的。
在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 5 节“SparkSession”中，我们知道了 Spark SQL 就是基于 SparkSession 作为入口实现的。
按照前文所述，本篇开始Pandas和Spark常用数据处理方法对比系列。数据处理的第一个环节当然是数据读取，所以本文就围绕两个框架常用的数据读取方法做以介绍和对比。
本文主要介绍pg_dump、pg_dumpall、copy、pg_basebackup的使用。
Ctrl+M 创建一个新的连接 Ctrl+N 使用当前设置新建连接 Ctrl+F4 断开当前连接
MySQL Shell转储和加载实用程序是MySQL Shell 8.0.21提供的新工具，其主要目标是尽量减少创建和恢复大型数据集的逻辑转储所需的时间。
如何降低人们使用数据的门槛，这是一个有意思，而又不那么容易回答的问题。大家习惯从WYSIWYG（What You See Is What You Get）的角度去出发，由此诞生了一些列的分析工具，例如Tableau，Pentaho
第三章 数据存储 第一节 json文件处理： 什么是json： JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。更多解释请见：https://baike.baidu.com/item/JSON/246
上一篇mysql统计账单信息(上)：mysql安装及客户端DBeaver连接使用介绍了mysql5.7的安装及客户端DBeaver的连接配置，本文接上一篇内容，介绍数据导入和查询导出。
实现将 EXCEL, CSV, URL, HTML, JSON, MARKDOWN 格式的文件转换为 Markdown, CSV/TSV, JSON, XML, YAML, SQL, HTML 表格，LaTex 表格， Plain Text 表格等格式。
MySQL Shell 8.0.21 包含了一些令人兴奋的新实用程序，它们可以创建逻辑转储并进行逻辑还原，重点是易用性，性能和集成。在MySQL Shell 8.0.17中，我们已经引入了多线程CSV导入实用程序 util.importTable()，我们在此基础上进行了构建，以使其易于转储和加载整个数据库实例或一组模式。
这种情况遇到过多次，如果数据量小还好，手动拼一下Sql，如果对方给的同步数据过大，那么我采用了一个小脚本处理这件事
用于SQLite的数据库浏览器（DB4S）是一种高质量，可视化的开源工具，用于创建，设计和编辑与SQLite兼容的数据库文件。
在Python中，你可以通过文件操作函数（如open()函数）以及模拟输入输出流的库（如io模块）来模拟文件行为。下面是一些示例，展示了如何使用这些工具在Python中模拟文件行为。
这两天被 文言（wenyan-lang）刷屏了，这个项目在于使用文言文进行编程，我打算蹭个热度，把年初的作品再捞一捞，即中文SQL。
经常会踫到这样的场景需求：自定义时间从MySql流水月表中SELECT出来数据到excel报表文件中，所以自己写了这个shell脚本来处理。
网上有各式各样的帮助类，公共类，但是比较零碎，经常有人再群里或者各种社交账号上问我有没有这个helper, 那个helper，于是萌生了收集全部helper的念头,以便日后使用.
Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做（或者在尝试做）同样的事情。如果你是 Python 新手，那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个，你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的，它就是 pandas。
Hive：Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统 MapReduce，但是MapReduce的使用难度较大，所以就开发了Hive。Hive的出现解决了MapReduce的使用难度较大的问题，Hive的运行原理是将HQL语句经过语法解析、逻辑计划、物理计划转化成MapReduce程序执行。
SQL Map是一款自动化的SQL注入工具，其主要功能是扫描，发现并利用给定的URL的SQL注入漏洞，目前支持的数据库是MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、IBM DB2、SQLite、Firebird,、Sybase和SAP MaxDB。它采用六种独特的SQL注入技术，分别是。
SQLyog是一个易于使用的、快速而简洁的图形化管理MYSQL数据库的工具，它能够在任何地点有效地管理你的数据库！SQLyog是业界著名的 Webyog 公司出品的一款简洁高效、功能强大的图形化 MySQL 数据库管理工具。
SQLyog中文版是一款专业的图形管理软件，SQLyog操作简单，功能强大，能够帮助用户轻松管理自己的MYSQL数据库，SQLyog中文版支持多种数据格式导出，可以快速帮助用户备份和恢复数据，还能够快速地运行SQL脚本文件，为用户的使用提供便捷。
本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL —- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载） 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验，很多初学的朋友对大数据挖掘，数据分析第一直观的印象，都只是业务模型，以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中，看似最普通，却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
我想演示如何将Stack Overflow快速导入到Neo4j中。之后，您就可以通过查询图表以获取更多信息，然后可以在该数据集上构建应用程序。如果你愿意，我们有一个运行着的（只读）Neo4j服务器，其数据在这里提供。
本文主要介绍在EDI系统中CSV和XML如何进行相互转化，首先需要了解什么是CSV和XML？
英语不好的我，对于一小段英语还是可以阅读的。但是长了就不太友好了。 sqlmap是sql注入第一利器吧，特意翻译了一篇中文文档于此记录，以便于日后查看。
ComPDFKit提供专业、全平台支持的PDF开发库，包括Windows、Mac、Linux、Android、iOS、Web平台。开发者可以快速、灵活整合PDF功能到各开发平台的软件、程序、系统中。丰富的功能，多种开发语言，灵活的部署方案可供选择，满足您对PDF文档的所有需求。
我也要整理下用ThinkPHP框架写过的功能了，省得以后找来找去，在商城项目中经常需要将订单等数据导出生成excel表格 我先使用了一下PHPExcel这个来导出数据，导出来的数据倒是没有问题，主要是没有表头，要的急就没搞这个了，直接通过逗号换行生成csv格式的表格文件 实现的原理很简单：就是用逗号作为每个单元格的分解，再用换行作为表格的换行，最后生成csv格式的文件就可以了 /** * 数据转csv格式的excel * @param array $data 需要转的数组 * @param string $
importTable实用程序现在支持将导入的数据进行任意数据转换。可以在decodeColumns选项中指定任意SQL表达式，该选项由MySQL服务器针对每个加载的行进行转换。
CREATE 语句用于向当前或指定的 Catalog 中注册库、表、视图或函数。注册后的库、表、视图和函数可以在 SQL 查询中使用。
ReadShipMMSITwo package com.xtd.file import java.io.{ BufferedWriter, File, FileWriter} import java.util import com.xtd.entity.RouteLine import com.xtd.example.SparkOpenGIS import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset,
作为一名程序员，每天工作中都需要用到各种各样的工具，比如 JSON 格式化、正则表达式测试、二维码生成等等。这些工具虽然都很小，但是却非常实用。了不起觉得，如果能够把这些工具整合在一起，那就方便多了。
https://github.com/SeafyLiang/Python_study
存储引擎主要负责的是对数据的存取进行相应的操作,通过MySQL官方文档可知MySQL8.0支持10种类型存储引擎,具体如下:
在2个文件之间转换，需要注意一个文件的字符转码问题。 xlsx文件转csv文件 使用xlrd和csv模块来处理Excel文件和csv文件 import xlrd import csv def xlsx_to_csv(): workbook = xlrd.open_workbook('1.xlsx') table = workbook.sheet_by_index(0) with codecs.open('1.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:
当我们的工具或者程序连接到数据库之后，实际上发生了什么事情？它的内部是怎么工作的？ 就像我们到餐厅去吃饭，点了菜以后，过一会儿菜端上来了，后厨里面有哪些人？ 他们分别做了什么事情？这个就是MySQL的整体架构和工作流程了。 先贴个整体流程，大家大概有个印象：
首先，MySQL必须要运行一个服务，监听默认的3306端口。在我们开发系统跟第三方对接的时候，必须要弄清楚的有两件事。
工欲善其事必先利其器，ELK Stack的学习和实战更是如此，特将工作中用到的“高效”工具分享给大家。
本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载） 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验，很多初学的朋友对大数据挖掘，数据分析第一直观的印象，都只是业务模型，以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中，看似最普通，却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
https://github.com/S3cur3Th1sSh1t/WinPwn#sessiongopher---executes-sessiongopher-asking-you-for-parameters
前言：在空间里回顾了我的2014，从生活、技术、家庭等各方面对自己进行总结剖析，也是给自己一个交代。也想在博客上专门写一篇2014年度菜鸟的技术路回忆录，但是因为各种事一再耽搁了，现在来写也就更显得不合时宜了，也就作罢了，反正码农的生活都是围绕着pc、代码转，绕不开整天敲敲打打的26个字母。 看着在园子的园龄单位从月变成年，翻翻过去写的博客从大数据到可视化以及一些零散分支，渐渐的发现，变化的时间，不变的是成长。 书归正传，这两天有看到阿里在举办一个天池大数据竞赛，仔细一看，做的是推荐算法。抱着一种
所以为了正常获取数据可以使用selenium来获取页面源代码之后在使用以前的bs4来处理数据。
今天是 Flink 从 0 到 1 系列的第 2 篇：《WordCount及FlinkSQL》。
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