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Postgresql10离线安装

1、在很多时候,服务器不能联网,需要离线安装,下面是Postgresql10离线安装的步骤: 首先进入官网:https://www.postgresql.org,然后找到Download下载 ?...,忽略上面的步骤,开始进行安装,开始进行离线安装,如下所示: 1 [root@slaver1 psql10]# rpm -ivh postgresql10-* 2 警告:postgresql10-10.16...############# [100%] 8 [root@slaver1 psql10]# 初始化数据,启动服务,如下所示: 1 [root@slaver1 psql10]# 2 [root@slaver1...]# 5、Postgresql 10版本,需要注意,安装完成的数据库,是不能远程访问的,要做一些权限设置: 首先,需要查找文件postgresql.conf,如下所示: 1 [root@slaver1...-10.service 3 [root@slaver1 psql10]# 此时,就可以远程使用Navicat连接此postgresql数据库了。

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    浅谈离线数据倾斜

    Tech 导读 数据倾斜是离线数据开发过程中比较频繁遭遇的问题,也是经常导致线上问题的原因之一,本文从数据倾斜的概念、常用优化方案、典型业务场景、线上问题实例讲解、监控预防等多方面对离线数据倾斜进行了详细论述...4)count distinct大量相同特殊值,使用sum…group by代替count(distinct) 例如 select a,count(distinct b) from t group by...8)尽量使用sort by替换order by 9)明确数据源,有上层汇总的就不要使用基础fdm或明细表 10)join避免多对多关联: 在join链接查询时,确认是否存在多对多的关联,起码保证有一个表的结果集的关联字段不重复...加载阶段会将产物转换为视图树的结构,转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值,通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定,完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染,最终将目 本文讲解了离线数据倾斜的基本概念...,针对大数据离线开发常用的hive和spark引擎,详细分析了每种引擎对应的数据倾斜的原因、表现,常用解决方案,典型业务场景以及线上问题实例,希望大家在看过之后,能有所借鉴和帮助,应用到日常开发、测试以及线上问题防范等方面

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    iOS---数据离线缓存

    离线缓存 为了用户的体验,不需要每次打开App都加载新数据,或者重新请求数据,因此需要把每次浏览的数据保存起来,当下次打开软件时,首先从沙盒中加载数据;或者当软件未联网时,也只能从沙盒中加载旧数据。...离线数据的方法选择 1.plist文件 2.Document路径 3.数据库 由于保存的是大批量数据,且会不停的刷新新数据,因此应该选择数据库来存储。...离线缓存的思路 当第一次打开应用程序时,把界面加载好的数据保存到沙盒中 当下一次进入应用程序时,首先从沙盒中找 如果没有网络,直接加载上次保存的数据,或者没有比较新的数据也从沙盒中加载数据。...id,一个是数据对象 [_db executeUpdate:@"CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_status (id integer PRIMARY KEY, status...} else if (params[@"max_id"]) { // 下拉刷新 sql = [NSString stringWithFormat:@"SELECT * FROM t_status

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    win10的NET Framework 3.5离线安装

    win10的操作系统无法找到用户和组,无法获取管理员权限       1、使用“Win+R”快捷键或右键单击左下角,进入运行界面;输入“netplwiz”进入用户帐户设置界面。   ...———————————————— MS酋长很早以前已经分享了《Win10离线安装.NET Framework 3.5的方法技巧》,同时分享了exe格式的.NET Framework 3.5离线安装包下载地址...但有部分网友反映安装过程中会出现错误提示安装失败,那么今天MS酋长就再分享一下cab格式的.NET Framework 3.5离线安装包下载地址,以及安装方法。...cab格式.NET Framework 3.5离线安装包下载地址:百度网盘 安装方法: 先把下载的名为NetFx3.cab的离线安装包放到Win10系统盘C:\Windows文件夹里。...PS: 如果你不想使用命令,或者安装过程中总是出错,那么可以使用Dism++离线安装.NET Framework 3.5 。 CMD控制台提示“请求的操作需要提升”怎么解决呢?

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    基于EMR离线数据分析

    场景体验目标 数据量爆发式增长的今天,数字化转型成为IT行业的热点,数据需要更深度的价值挖掘,应对未来不断变化的需求。...海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境,例如电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。...本场景将通过开通登录EMR Hadoop集群,简单进行hive操作,使用hive对数据进行加载,计算等操作。展示了如何构建弹性低成本的离线数据分析。...,支持Kerberos身份认证和数据加密,使用Ranger数据访问控制。...支持数据加密,保证数据安全 登陆集群 上传数据到HDFS 1.创建HDFS目录。 hdfs dfs -mkdir -p /data/student 2.上传文件到hadoop文件系统。 a.

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    离线数据推送问题(消息队列)

    第二,组装过程中数据库连接池等待时间过长会自动关闭。所以我就直接异步发消息,从对象连接池中取出一个处理发消息的处理对象扔进去,直接处理下一个。如果处理消息的空闲对象不够用我就直接新建一个放到连接池里。...一直想好好总结一下离线数据的程序,因为这个程序整个架构基本上很原始,资源的调度分配都是程序自己控制的,基本没用什么现成的技术。...因为这个离线服务半夜有个跑全量的,我会起1000多个线程来跑,但是每次处理数据的线程池是50,因为这个环节要涉及大量CPU计算数据库连接,虽然是高配物理机,而且数据库是专门将线上数据实时复制的一个从库,...但是每个线程会生成独立的数据文件,然后进行gz压缩。gz压缩很耗时,但是消耗的IO资源,释放了CPU,平时的时候跑全量时会存在600多个同时在压缩,所以对这个的对象池无限制。...问题2:为什么数据量会突增   答案:咨询了一下德伟:最近接了一批短视频。实时的量发生了剧增。所以消费的能力突然不够也是正常的。目前消费者有两个:一个专辑的,一个视频的。

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    如何做到 10T 集群数据安全备份、1GBs 快速恢复?

    TiDB 作为一款分布式数据库,目前可以满足超大集群的备份恢复的需求,经过测试,10T 数据的备份恢复速度可以达到 GB/s 级别。...如果你业务产生海量数据,并极度重视数据安全、备份恢复的效率,那么 TiDB + BR 值得一试,从此再也不怕“删库跑路、恢复缓慢”。 一个 10T 集群的测试 让我们先来秀一下肌肉吧!...我们使用 BR 备份恢复了一个 10T 数据量的超大集群1: 备份速度:548MB/s * TiKV 节点数; 恢复速度:150MB/s * TiKV 节点数。...restore 最初,BR 恢复的定位和 [TiDB Lightning](https://pingcap.com/blog-cn/tidb-ecosystem-tools-2/) 一样,只支持离线恢复到全新的集群...备份数据库逻辑大小 3.34T,三副本物理大小 10.1T。备份并发参数 16,恢复并发参数 128。恢复速度受 Region 调度影响比较大,不包含调度,速度为 279MB/s。

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    数据技术之_18_大数据离线平台_05_离线平台项目模块小结

    3、细节实现 数据清洗: 3.1、LoggerUtil.java 3.1.1、主要作用:将字符串数据解析成 HashMap 键值对集合。...3.1.2、重要细节: 字符串的截取 不合法数据的过滤 字符串的解码(就是将%相关的字符串编码转换成可读类型的数据) 错误数据的 Logger 输出 3.1.3 过程描述 传入数据非空判断 去除数据首位空格...3.2.2、重要细节: 开始清洗数据,首先使用 LoggerUtil 将数据解析成 Map 集合 将得到的存放原始数据的 Map 集合封装成事件以用于事件数据合法性的过滤(事件的封装依赖于一个枚举类,...使用事件的 alias 别名来区分匹配事件) 事件的封装要按照平台来区分 平台区分完成后,按照事件类型来区分(例如 en=e_l 等) 事件封装过程中涉及到事件数据完整性的清洗操作 数据输出:创建...,输出 Key 的类型为总维度(进行用户分析的组合维度),输出 Value 的类型为 Text(保存的是 uuid)读取数据时,要验证数据有效性。

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    从0建设离线数据仓库

    系统层面 etl过程:打通你的任督二脉(离线+实时),让数据在整个环节中流通起来 数据分层:一套(低耦合、高内聚)的层级,是十分重要的。...要求 业务场景覆盖 业务数据往往涉及多种数据源,数据存储也常常会有多种选择。文本数据、日志数据、RMDB、Nosql等。则要求etl工具能够覆盖这些业务场景。...而且伴随业务脚步的扩展,能否面对后期的数据量增长 扩展性 从源端进行数据etl工作,当数据结构变化、数据删除、数据源变更、数据类型,在这样的情况下,就需要更好的扩展性,保持与数据质量监控、元数据管理的交互...数仓-分层 Stage缓冲层 事务性数据,每日增量方式进行数据同步。需要注意数据同步时的边界问题,避免脏数据。对于非事务性数据,一般通过快照/全量更新。...问题数据可能是当日,也可能是一段时间内。DIM历史数据如何更新为正确数据 性能问题:对于日志数据、大型事务数据,在更新数据时存在的性能低下 分层重构:在一开始分层设计中,将某些流程冗余到另一个层级中。

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    Spark离线导出Mysql数据优化之路

    在业务离线数据分析场景下,往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中,如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多,但每种方式都会遇到一些问题(包括阿里开源的DataX)。...pxxx" DATABASE_REG="^xdb_test_([0-9]|[1-9][0-9])$" # db_test_0-db_test_99分库 TABLE_REG="^xtb_test_[0-9]{10...基于游标查询的思路实现了Spark版本数据离线导出方案(后续称作方案3),核心逻辑如下:首先通过加载配置的方式获取数据库表的信息,然后遍历所有满足正则表达式的库表,用游标查询的方式导出数据表中的完整数据....option("url", "jdbc:mysql://${ip}:${port}/${database}") .option("dbtable", s"($sql) t"...总结 对于离线导出mysql数据表写入分布式存储这个场景,本文提供了一种实现方式:首先分批查出表的所有主键,按配置的批量大小划分区间;然后区间转化为SQL的分区条件传入Spark JDBC接口,构建Spark

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    离线和实时大数据开发实战

    离线和实时大数据开发实战 2018-7-6 张子阳 推荐: 3 难度: 5 ?...全书分了三个篇章:全局概览,从比较高的高度概述了大数据的概念及相关技术;离线数据开发,主要讲解了Hadoop和Hive以及相关的数据建模;实时数据开发,按照各个技术出现的时间先后,依次讲解了Storm、...按照数据存储的实效性,将数据处理分为了三类: 离线处理:今天处理昨天或者更久前的数据,时间单位通常是天。 近线处理:处理15分钟或者1小时之前的数据,时间单位通常是分钟。...值得注意的是,这里并没有绝对的一个划分,比如说Kafka作为数据采集既可以用于实时,也可以用于离线;Spark可以用于离线,Spark streaming则用于实时,仅仅是一个倾向度。...第二大部分,离线数据处理,介绍了Hadoop的两个组成部分HDFS和MapReduce。

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