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SeaTunnel
...nel处理Druid数据摄入失败问题:深度解析与实战示例 0 1. 引言 在大数据领域,SeaTunnel(原名Waterdrop)作为一个强大的开源实时数据集成和处理平台,被广泛应用于各类复杂的数据迁移、转换与加载场景。而 Druid,作为高效、实时的 OLAP 数据存储系统,经常被用于实时数据分析和监控。不过在实际动手操作的时候,咱们可能会碰上 Druid 数据加载不上的问题,这可真是给咱们的工作添了点小麻烦呢。本文将探讨这一问题,并通过丰富的SeaTunnel代码示例,深入剖析问题所在及解决方案。 0 2. Druid数据摄入失败常见原因 首先,让我们走进问题的核心。Druid在处理数据导入的时候,可能会遇到各种意想不到的状况导致失败。最常见的几个问题,像是数据格式对不上茬儿啦,字段类型闹矛盾啦,甚至有时候数据量太大超出了限制,这些都有可能让Druid的数据摄入工作卡壳。比如,Druid对时间戳这个字段特别挑食,它要求时间戳得按照特定的格式来。如果源头数据里的时间戳不乖乖按照这个格式来打扮自己,那可能会让Druid吃不下,也就是导致数据摄入失败啦。 03. 以SeaTunnel处理Druid数据摄入失败实例分析 现在,让我们借助SeaTunnel的力量来解决这个问题。想象一下,我们正在尝试把MySQL数据库里的数据搬家到Druid,结果却发现因为时间戳字段的格式不对劲儿,导致数据吃不进去,迁移工作就这样卡壳了。下面我们将展示如何通过SeaTunnel进行数据预处理,从而成功实现数据摄入。 java // 配置SeaTunnel源端(MySQL) source { type = "mysql" jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase" username = "root" password = "password" table = "mytable" } // 定义转换规则,转换时间戳格式 transform { rename { "old_timestamp_column" -> "new_timestamp_column" } script { "def formatTimestamp(ts): return ts.format('yyyy-MM-dd HH:mm:ss'); return { 'new_timestamp_column': formatTimestamp(record['old_timestamp_column']) }" } } // 配置SeaTunnel目标端(Druid) sink { type = "druid" url = "http://localhost:8082/druid/v2/index/your_datasource" dataSource = "your_datasource" dimensionFields = ["field1", "field2", "new_timestamp_column"] metricFields = ["metric1", "metric2"] } 在这段配置中,我们首先从MySQL数据库读取数据,然后使用script转换器将原始的时间戳字段old_timestamp_column转换成Druid兼容的yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式并重命名为new_timestamp_column。最后,将处理后的数据写入到Druid数据源。 0 4. 探讨与思考 当然,这只是Druid数据摄入失败众多可能情况的一种。当面对其他那些让人头疼的问题,比如字段类型对不上、数据量大到惊人的时候,我们也能灵活运用SeaTunnel强大的功能,逐个把这些难题给搞定。比如,对于字段类型冲突,可通过cast转换器改变字段类型;对于数据量过大,可通过split处理器或调整Druid集群配置等方式应对。 0 5. 结论 在处理Druid数据摄入失败的过程中,SeaTunnel以其灵活、强大的数据处理能力,为我们提供了便捷且高效的解决方案。同时,这也让我们意识到,在日常工作中,咱们得养成一种全方位的数据质量管理习惯,就像是守护数据的超级侦探一样,摸透各种工具的脾性,这样一来,无论在数据集成过程中遇到啥妖魔鬼怪般的挑战,咱们都能游刃有余地应对啦! 以上内容仅为一个基础示例,实际上,SeaTunnel能够帮助我们解决更复杂的问题,让Druid数据摄入变得更为顺畅。只有当我们把这些技术彻底搞懂、玩得溜溜的,才能真正像驾驭大河般掌控大数据的洪流,从那些海量数据里淘出藏着的巨大宝藏。
2023-10-11 22:12:51
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翡翠梦境
Superset
...erset中创建新的数据源? Superset,这个由Airbnb开源的数据可视化和BI工具,以其强大的数据探索能力和灵活的图表定制功能赢得了广大开发者和分析师的喜爱。然而,要真正利用好Superset,第一步便是将你的数据源成功接入到Superset中。这篇内容,咱们打算用一种超级接地气、掰开了揉碎了讲还贼好玩的对话形式,手把手教你咋在Superset里头添加新的数据源,包你一看就懂! 1. 理解Superset的数据源 首先,让我们来思考一下“数据源”在Superset中的角色。想象一下这样的情景,Superset就像是那个无所不知、超级博学的图书管理员,而你手里的各种数据库,比如MySQL、PostgreSQL、SQL Server这些家伙,就相当于那一排排满满当当装着书籍的书架。为了让图书管理员能轻松地找到并读懂这些书(其实就是数据啦),我们就得先给哥儿们指明每个书架的具体位置,这就相当于配置好了数据源。现在,就让我们开始动手设置你的第一个“书架”吧! 2. 登录Superset并进入数据源管理界面 启动你的Superset服务,打开浏览器访问Superset的URL。登录后,你会看到主界面,这里我们径直前往“Sources”(或翻译为“数据源”)菜单,点击进入。瞧瞧这个界面,现在展示的是当前咱有的所有数据源列表,不过现在它还空荡荡的呢,因为我们还没把任何新朋友拽进来填充它呀。 3. 创建新数据源 以MySQL为例 3.1 开始创建 点击右上角的“+”按钮,选择“Database”开始创建新的数据源。这时候,Superset会要求填写一系列关于这个数据源的信息。 3.2 填写数据源信息 - Database Name:给你的数据源起个易记的名字,比如“我的MySQL数据库”。 - SqlAlchemy URI:这是连接数据库的关键信息,格式如下: python mysql://username:password@host:port/database 例如: python mysql://myuser:mypassword@localhost:3306/mydatabase 请根据实际情况替换上述示例中的用户名、密码、主机地址、端口号以及数据库名。 - Metadata Database:通常保持默认值即可,除非你在进行特殊配置。 完成上述步骤后,点击"Save"按钮保存配置。 3.3 测试连接 保存后,Superset会尝试用你提供的信息连接到数据库。如果一切顺利,恭喜你!你的“书架”已经被成功地添加到了Superset的“图书馆”中。如果遇到问题,别担心,仔细检查你的连接字符串是否正确无误。 4. 探索与使用新数据源 一旦数据源创建成功,你就可以在Superset中通过SQL Lab查询数据,并基于此创建丰富的仪表板和图表了。这就像是图书管理员已经摸清了你的书架,随时都能从里面抽出你想看的书,就像你家私人图书馆一样,随读者心意查阅。 总结一下,在Superset中创建新的数据源是一项基础但关键的任务。嘿,你知道吗?Superset的界面设计得超直观,配置选项详尽到家,这使得我们能够轻轻松松将各类数据库与它无缝对接。这样一来,管理和展示数据就变得既高效又轻松啦,就像在公园里遛狗一样简单愉快!不论你是初涉数据世界的探索者,还是经验丰富的数据专家,Superset都能帮助你更好地驾驭手中的数据资源。下次当你准备引入一个新的数据库时,不妨试试按照上述步骤,亲自体验一把数据源创建的乐趣吧!
2023-06-10 10:49:30
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寂静森林
MyBatis
...后,进一步探索相关的数据库访问优化技术和实践显得尤为重要。近期,随着微服务架构和云原生技术的发展,数据访问层性能优化的需求日益凸显。例如,在Spring Boot 2.5版本中,对JPA懒加载特性的支持更加完善,开发者可以参考这一最新进展来对比分析MyBatis与JPA在实现延迟加载方面的异同。 此外,对于“N+1问题”,一些ORM框架如Hibernate提供了BatchSize、FetchGraph等策略进行有效规避,这些解决方案同样适用于MyBatis用户借鉴。通过合理设置批处理大小或利用预先定义的抓取图(Fetch Plan),可以在保持延迟加载优势的同时,避免大量小查询带来的性能损失。 另外,数据库层面的优化也是解决数据访问性能的关键一环。例如,MySQL 8.0引入了新的JSON功能和窗口函数,使得在处理复杂关联查询时能更高效地获取所需数据,从而减轻应用程序层面的延迟加载压力。 综上所述,尽管MyBatis的延迟加载功能为开发者提供了便捷高效的手段,但在实际项目中,还需要结合最新的数据库技术动态以及具体的业务场景,灵活运用多种优化策略以达到最佳的数据访问效率。
2023-07-28 22:08:31
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夜色朦胧_
ZooKeeper
...一个节点、读取存储的信息,或者是同步执行一些操作这类工作,它们完成的平均耗时,可是衡量ZooKeeper表现优不优秀的关键指标之一。理解并优化这些延迟有助于提升整体系统的响应速度。 java // 示例代码:使用ZooKeeper客户端创建节点并测量耗时 long startTime = System.nanoTime(); zooKeeper.create("/testNode", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); long endTime = System.nanoTime(); double elapsedTimeMs = (endTime - startTime) / 1e6; System.out.println("Time taken to create node: " + elapsedTimeMs + " ms"); 2. 吞吐量 ZooKeeper每秒处理的事务数量(TPS)也是衡量其性能的关键指标。这包括但不限于,比如新建一个节点、给已有数据来个更新这类写入操作,也涵盖了读取信息内容,还有维持和管理会话这些日常必备操作。 3. 并发连接数 ZooKeeper能够同时处理的客户端连接数对其性能有直接影响。过高的并发连接可能会导致资源瓶颈,从而影响服务质量和稳定性。 4. 节点数量与数据大小 随着ZooKeeper中存储的数据节点数量增多或者单个节点的数据量增大,其性能可能会下降,因此对这些数据规模的增长需要持续关注。 三、ZooKeeper监控工具及其应用 1. ZooInspector 这是一个图形化的ZooKeeper浏览器,可以帮助我们直观地查看ZooKeeper节点结构、数据内容以及节点属性,便于我们实时监控ZooKeeper的状态和变化。 2. ZooKeeper Metrics ZooKeeper内置了一套丰富的度量指标,通过JMX(Java Management Extensions)可以导出这些指标,然后利用Prometheus、Grafana等工具进行可视化展示和报警设置。 xml ... tickTime 2000 admin.enableServer true jmxPort 9999 ... 3. Zookeeper Visualizer 这款工具能将ZooKeeper的节点关系以图形化的方式展现出来,有助于我们理解ZooKeeper内部数据结构的变化情况,对于性能分析和问题排查非常有用。 四、结语 理解并有效监控ZooKeeper的各项性能指标,就像是给分布式系统的心脏装上了心电图监测仪,让运维人员能实时洞察到系统运行的健康状况。在实际操作的时候,咱们得瞅准业务的具体情况,灵活地调整ZooKeeper的配置设定。这就像是在调校赛车一样,得根据赛道的不同特点来微调车辆的各项参数。同时呢,咱们还要手握这些监控工具,持续给咱们的ZooKeeper集群“动手术”,让它性能越来越强劲。这样一来,才能确保咱们的分布式系统能够跑得飞快又稳当,始终保持高效、稳定的运作状态。这个过程就像一场刺激的探险之旅,充满了各种意想不到的挑战和尝试。不过,也正是因为这份对每一个细节都精雕细琢、追求卓越的精神,才让我们的技术世界变得如此五彩斑斓,充满无限可能与惊喜。
2023-05-20 18:39:53
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山涧溪流
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2023-09-24 09:08:23
278
转载
Sqoop
...Hadoop和关系型数据库(如MySQL、Oracle等)之间高效地迁移大量数据。它支持将数据从关系型数据库导入到Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,同时也支持将Hadoop处理后的数据导出回关系型数据库。在大数据处理场景中,Sqoop是连接传统数据库与大数据生态系统的桥梁。 HDFS (Hadoop Distributed File System) , HDFS是Hadoop项目的核心组件之一,是一种高度容错性的分布式文件系统,设计用于部署在低成本硬件上运行,并提供高吞吐量的数据访问。在Sqoop作业中,当设置并发度过高时,由于多个任务同时向HDFS写入数据,可能导致NameNode节点元数据管理负担加重,进而影响集群性能,特别是在处理小文件过多的情况下。 NameNode , 在Hadoop HDFS架构中,NameNode是中心管理节点,负责维护文件系统的命名空间,以及存储文件系统中所有文件的元数据信息,如文件块的位置信息等。当Sqoop作业并发度设置过高时,若目标目录下文件过多且并发写入,NameNode可能面临较大压力,因为其需要频繁处理各个DataNode上传的元数据更新请求,这可能导致集群整体性能下降。
2023-06-03 23:04:14
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半夏微凉
Sqoop
...p生态系统中实现实时数据迁移。这个工具能够轻松实现从关系型数据库中把数据搬出来,直接导入到HDFS系统里;反过来也行,能将HDFS里的数据顺畅地迁移到关系型数据库中。就像是个搬运工,既能从数据库仓库往HDFS大集装箱里装货,又能从HDFS集装箱里卸货到数据库仓库,灵活得很! Sqoop支持多种数据源和目标,包括MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Server等。另外,它还超级给力地兼容了多种文件格式,甭管是CSV、TSV,还是Avro、SequenceFile这些家伙,都通通不在话下! 虽然Sqoop功能强大且易于使用,但是安全性始终是任何应用程序的重要考虑因素之一。特别是在处理敏感数据时,数据的安全性和隐私性尤为重要。所以在实际操作的时候,我们大都会选择用SSL/TLS加密这玩意儿,来给咱们的数据安全上把结实的锁。 二、什么是SSL/TLS? SSL(Secure Sockets Layer)和TLS(Transport Layer Security)是两种安全协议,它们提供了一种安全的方式来在网络上传输数据。这两种协议都建立在公钥加密技术的基础之上,就像咱们平时用的密钥锁一样,只不过这里的“钥匙”更智能些。它们会借用数字证书这玩意儿来给发送信息的一方验明正身,确保消息是从一个真实可信的身份发出的,而不是什么冒牌货。这样可以防止中间人攻击,确保数据的完整性和私密性。 三、如何配置Sqoop以使用SSL/TLS加密? 要配置Sqoop以使用SSL/TLS加密,我们需要按照以下步骤进行操作: 步骤1:创建并生成SSL证书 首先,我们需要创建一个自签名的SSL证书。这可以通过使用OpenSSL命令行工具来完成。以下是一个简单的示例: openssl req -x509 -newkey rsa:2048 -keyout key.pem -out cert.pem -days 3650 -nodes 这个命令将会创建一个名为key.pem的私钥文件和一个名为cert.pem的公钥证书文件。证书的有效期为3650天。 步骤2:修改Sqoop配置文件 接下来,我们需要修改Sqoop的配置文件以使用我们的SSL证书。Sqoop的配置文件通常是/etc/sqoop/conf/sqoop-env.sh。在这个文件中,我们需要添加以下行: export JVM_OPTS="-Djavax.net.ssl.keyStore=/path/to/key.pem -Djavax.net.ssl.trustStore=/path/to/cert.pem" 这行代码将会告诉Java环境使用我们刚刚创建的key.pem文件作为私钥存储位置,以及使用cert.pem文件作为信任存储位置。 步骤3:重启Sqoop服务 最后,我们需要重启Sqoop服务以使新的配置生效。以下是一些常见的操作系统上启动和停止Sqoop服务的方法: Ubuntu/Linux: sudo service sqoop start sudo service sqoop stop CentOS/RHEL: sudo systemctl start sqoop.service sudo systemctl stop sqoop.service 四、总结 在本文中,我们介绍了如何配置Sqoop以使用SSL/TLS加密。你知道吗,就像给自家的保险箱装上密码锁一样,我们可以通过动手制作一个自签名的SSL证书,然后把它塞进Sqoop的配置文件里头。这样一来,就能像防护盾一样,把咱们的数据安全牢牢地守在中间人攻击的外面,让数据的安全性和隐私性蹭蹭地往上涨!虽然一开始可能会觉得有点烧脑,但仔细想想数据的价值,我们确实应该下点功夫,花些时间把这个事情搞定。毕竟,为了保护那些重要的数据,这点小麻烦又算得了什么呢? 当然,这只是基础的配置,如果我们需要更高级的保护,例如双重认证,我们还需要进行更多的设置。不管怎样,咱可得把数据安全当回事儿,要知道,数据可是咱们的宝贝疙瘩,价值连城的东西之一啊!
2023-10-06 10:27:40
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追梦人-t
SeaTunnel
...k),它是一个强大的数据集成平台,专为高效处理海量数据而设计。在这次旅行中,我们来聊聊一个让人头疼的问题:“数据库事务提交时卡住了,怎么回事?””这不仅是一个技术难题,更是一次心灵的洗礼,让我们一同揭开它的面纱。 2. 问题初现 在我们开始这段旅程之前,先来了解一下背景故事。想象一下,你是个数据工程师,就像个超级英雄,专门收集各个地方的数据,然后把它们统统带到一个超级大的仓库里。这样,所有的信息都能在一个安全的地方找到啦!你选了Apache SeaTunnel来做这个活儿,因为它在处理数据方面真的很强,能轻松搞定各种复杂的数据流。可是,正当事情好像都在按计划进行的时候,突然蹦出个大麻烦——数据库事务提交居然卡住了。 3. 深入探究 3.1 事务提交失败的原因 首先,我们需要弄清楚为什么会出现这种现象。通常情况下,事务提交失败可能由以下几个原因引起: - 网络连接问题:数据传输过程中出现网络中断。 - 资源不足:数据库服务器资源不足,如内存、磁盘空间等。 - 锁争用:并发操作导致锁定冲突。 - SQL语句错误:提交的SQL语句存在语法错误或逻辑错误。 3.2 如何解决? 既然已经找到了潜在的原因,那么接下来就是解决问题的关键环节了。我们可以从以下几个方面入手: - 检查网络连接:确保数据源与目标数据库之间的网络连接稳定可靠。 - 优化资源管理:增加数据库服务器的资源配额,确保有足够的内存和磁盘空间。 - 避免锁争用:合理安排并发操作,减少锁争用的可能性。 - 验证SQL语句:仔细检查提交的SQL语句,确保其正确无误。 4. 实战演练 为了更好地理解这些问题,我们可以通过一些实际的例子来进行演练。下面我会给出几个具体的代码示例,帮助大家更好地理解和解决问题。 4.1 示例一:处理网络连接问题 java // 这是一个简单的配置文件示例,用于指定数据源和目标数据库 { "source": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://source_host:port/source_db", "username": "source_user", "password": "source_password" } }, "sink": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://target_host:port/target_db", "username": "target_user", "password": "target_password" } } } 4.2 示例二:优化资源管理 java // 通过调整配置文件中的参数,增加数据库连接池的大小 { "source": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://source_host:port/source_db", "username": "source_user", "password": "source_password", "connectionPoolSize": 50 // 增加连接池大小 } }, "sink": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://target_host:port/target_db", "username": "target_user", "password": "target_password", "connectionPoolSize": 50 // 增加连接池大小 } } } 4.3 示例三:避免锁争用 java // 在配置文件中添加适当的并发控制策略 { "source": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://source_host:port/source_db", "username": "source_user", "password": "source_password" } }, "sink": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://target_host:port/target_db", "username": "target_user", "password": "target_password", "concurrency": 10 // 设置并发度 } } } 4.4 示例四:验证SQL语句 java // 在配置文件中明确指定要执行的SQL语句 { "source": { "type": "sql", "config": { "sql": "SELECT FROM source_table" } }, "sink": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://target_host:port/target_db", "username": "target_user", "password": "target_password", "table": "target_table", "sql": "INSERT INTO target_table (column1, column2) VALUES (?, ?)" } } } 5. 总结与展望 在这次探索中,我们不仅学习了如何处理数据库事务提交失败的问题,还了解了如何通过实际操作来解决这些问题。虽然在这个过程中遇到了不少挑战,但正是这些挑战让我们成长。未来,我们将继续探索更多关于数据集成和处理的知识,让我们的旅程更加丰富多彩。 希望这篇技术文章能够帮助你在面对类似问题时有更多的信心和方法。如果你有任何疑问或建议,欢迎随时与我交流。让我们一起加油,不断进步!
2025-02-04 16:25:24
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半夏微凉
Datax
...高性能、稳定且易用的数据同步工具,以其强大的异构数据源处理能力广受业界好评。然而,在大规模数据迁移和同步过程中,安全性问题同样是我们不容忽视的关键要素。这篇东西,咱们主要就来掰扯掰扯Datax在安全性这块的那些门道,我将带你通过一些实打实的代码例子,一块儿抽丝剥茧看看它的安全机制到底是怎么运作的。同时,咱也不光讲理论,还会结合实际生活、工作中的应用场景,实实在在地讨论讨论这个话题。 1. 数据传输安全 在跨系统、跨网络的数据同步场景中,Datax的通信安全至关重要。Datax默认会用类似HTTPS这样的加密协议,给传输的数据穿上一层厚厚的保护壳,就像是数据的“加密铠甲”,这样一来,甭管数据在传输过程中跑得多远、多快,都能确保它的内容既不会被偷窥,也不会被篡改,完完整整、安安全全地到达目的地。 json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "", "connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://source-db:3306/mydb?useSSL=true&serverTimezone=UTC"], "table": ["table1"] } ], // 配置SSL以保证数据传输安全 "connectionProperties": "useSSL=true" } }, "writer": {...} } ], "setting": { // ... } } } 上述示例中,我们在配置MySQL读取器时启用了SSL连接,这是Datax保障数据传输安全的第一道防线。 2. 认证与授权 Datax服务端及各数据源间的认证与授权也是保障安全的重要一环。Datax本身并不内置用户权限管理功能,而是依赖于各个数据源自身的安全机制。例如,我们可以通过配置数据库的用户名和密码实现访问控制: json "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "datax_user", // 数据库用户 "password": "", // 密码 // ... } } 在此基础上,企业内部可以结合Kerberos或LDAP等统一身份验证服务进一步提升Datax作业的安全性。 3. 敏感信息处理 Datax配置文件中通常会包含数据库连接信息、账号密码等敏感内容。为防止敏感信息泄露,Datax支持参数化配置,通过环境变量或者外部化配置文件的方式避免直接在任务配置中硬编码敏感信息: json "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "${db_user}", "password": "${}", // ... } } 然后在执行Datax任务时,通过命令行传入环境变量: bash export db_user='datax_user' && export db_password='' && datax.py /path/to/job.json 这种方式既满足了安全性要求,也便于运维人员管理和分发任务配置。 4. 审计与日志记录 Datax提供详细的运行日志功能,包括任务启动时间、结束时间、状态以及可能发生的错误信息,这对于后期审计与排查问题具有重要意义。同时呢,我们可以通过企业内部那个专门用来收集和分析日志的平台,实时盯着Datax作业的执行动态,一旦发现有啥不对劲的地方,就能立马出手解决,保证整个流程顺顺利利的。 综上所述,Datax的安全性设计涵盖了数据传输安全、认证授权机制、敏感信息处理以及操作审计等多个层面。在用Datax干活的时候,咱们得把这些安全策略整得明明白白、运用自如。只有这样,才能一边麻溜儿地完成数据同步任务,一边稳稳当当地把咱的数据资产保护得严严实实,一点儿风险都不冒。这就像是现实生活里的锁匠师傅,不仅要手到擒来地掌握开锁这门绝活儿,更得深谙打造铜墙铁壁般安全体系的门道,确保我们的“数据宝藏”牢不可破,固若金汤。
2024-01-11 18:45:57
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蝶舞花间
Datax
一、引言 在大数据时代,数据是企业的核心资产,而DataX作为一款阿里巴巴开源的数据传输工具,凭借其高效稳定的特点,被广泛应用于企业级的数据同步和迁移任务中。这篇指南将手把手地带您探索DataX的核心概念,像是您的私人小助手一样,陪您一步步走过DataX的安装过程,再到搞定基本环境配置的每一步。这样一来,您的数据迁移之路绝对能走得更加顺风顺水,轻松愉快! 二、DataX简介 DataX,全称Data eXchange,是由阿里巴巴开发的一款基于Java语言编写的分布式任务调度系统,主要功能是对不同数据源(如MySQL, Oracle, HDFS等)进行数据的抽取、转换和加载(ETL),以及在不同的数据存储服务间进行数据同步。DataX这家伙,靠着他那身手不凡的高并发处理能力,还有稳如磐石的高可靠性,再加上他那广泛支持多种数据源和目标端的本领,在咱们这个行业里,可以说是混得风生水起,赚足了好口碑! 三、DataX安装准备 1. 确认操作系统兼容性 DataX支持Windows, Linux, macOS等多个主流操作系统。首先,亲,咱得先瞅瞅你电脑操作系统是啥类型、啥版本的,然后再确认一下,你的JDK版本是不是在1.8及以上哈,这一步很重要~ 2. 下载DataX 访问DataX官网(https://datax.apache.org/)下载对应的操作系统版本的DataX压缩包。比如说,如果你正在用的是Linux系统,就可以考虑下载那个最新的“apache-datax-最新版本-number.tar.gz”文件哈。 bash wget https://datax.apache.org/releases/datax-最新版本-number.tar.gz 3. 解压DataX 使用tar命令解压下载的DataX压缩包: bash tar -zxvf apache-datax-最新版本-number.tar.gz cd apache-datax-最新版本-number 四、DataX环境配置 1. 配置DataX主目录 DataX默认将bin目录下的脚本添加至系统PATH环境变量中,以便于在任何路径下执行DataX命令。根据上述解压后的目录结构,设置如下环境变量: bash export DATAX_HOME=绝对路径/to/datax-最新版本-number/bin export PATH=$DATAX_HOME:$PATH 2. 配置DataX运行时依赖 在conf目录下找到runtime.properties文件,配置JVM参数及Hadoop、Spark等运行时依赖。以下是一份参考样例: properties JVM参数配置 设置内存大小为1G yarn.appMaster.resource.memory.mb=1024 yarn.appMaster.heap.memory.mb=512 executor.resource.memory.mb=512 executor.heap.memory.mb=256 executor.instances=1 如果有Hadoop环境 hadoop.home.dir=/path/to/hadoop hadoop.security.authentication=kerberos hadoop.conf.dir=/path/to/hadoop/conf 如果有Spark环境 spark.master=local[2] spark.executor.memory=512m spark.driver.memory=512m 3. 配置DataX任务配置文件 在conf目录下创建一个新的XML配置文件,例如my_data_sync.xml,用于定义具体的源和目标数据源、数据传输规则等信息。以下是简单的配置示例: xml 0 0 五、启动DataX任务 配置完成后,我们可以通过DataX CLI命令行工具来启动我们的数据同步任务: bash $ ./bin/datax job submit conf/my_data_sync.xml 此时,DataX会按照my_data_sync.xml中的配置内容,定时从MySQL数据库读取数据,并将其写入到HDFS指定的路径上。 六、总结 通过本文的介绍,相信您已经对DataX的基本安装及配置有了初步的认识和实践。在实际操作的时候,你可能还会碰到需要根据不同的业务情况,灵活调整DataX任务配置的情况。这样一来,才能让它更好地符合你的数据传输需求,就像是给它量身定制了一样,更加贴心地服务于你的业务场景。不断探索和实践,DataX将成为您数据处理与迁移的强大助手!
2024-02-07 11:23:10
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心灵驿站-t
Saiku
...a开发的开源OLAP数据可视化工具,说白了,并不是一款编程语言或者库。所以呢,我就没法给你直接甩出一段代码示例来啦。不过,我可以手把手给您写一份超级详细的“Saiku在不同网络环境下的配置和使用攻略”,绝对会竭尽全力满足您的各种需求。 1. 引言 在大数据分析领域中,Saiku以其灵活、直观的数据探索能力和强大的多维数据分析功能广受青睐。不管是在我们自己的地盘——本地环境,还是在那云端的神秘服务器,甚至是在跨越网络环境进行部署的时候,都得让我们亲自出手,给Saiku量身定制一套合适的配置和设置方案。这篇指南将手把手带你探索如何在各种网络环境下,成功玩转Saiku的配置和使用。咱俩一边走一边聊,会随时扯到那些可能绊住你的小石头(也就是问题啦),以及如何把它们踢开的独家秘籍(就是解决策略哈)。 2. Saiku的基本概念与架构 (这里可以简要介绍下Saiku的基础知识,如它依赖于Mondrian OLAP引擎,支持多种数据库连接等,帮助读者建立背景知识) 3. 在本地环境配置和使用Saiku (1) 安装与启动 - 首先,你需要下载并安装Saiku Server。就像咱们平时捣鼓个小项目那样,首先得把文件给解压开来,接着麻溜地跳进目录里头。然后,就像启动魔法咒语一样,咱们运行那个特定的启动脚本,就比如说叫“start-saiku.sh”。最后,只需在你的浏览器地址栏输入localhost,再加上指定的那个端口数字,嗖一下,就能打开Saiku酷炫的界面啦! (2) 配置数据源 - 虽然不能给出具体代码示例,但在此环节,你需在Saiku的配置文件中添加你的数据库连接信息,就像人类在面对新环境时需要找到“水源”一样重要。例如,为MySQL配置数据源时,需要填写诸如URL、用户名、密码以及数据立方体名称等详细参数。 4. 在云端服务器配置和使用Saiku (1) 远程部署 - 当Saiku需要在云端服务器上运行时,我们需要考虑网络延迟、安全性和资源分配等问题。首先,你可以通过SSH这类工具,把Saiku服务像打包行李一样上传到服务器上。接着,就像启动一台新电脑那样,在服务器上输入神秘的启动命令,确保这个服务能够在云端畅快地跑起来。 (2) 跨域访问与安全配置 - 如果你的应用跨越了不同网络环境,可能会遇到跨域问题。这时,你可以在Nginx或Apache等反向代理服务器上做相应配置,允许外部网络访问Saiku服务。同时,别忘了加强安全性,比如启用HTTPS,配置防火墙规则等。 5. 针对复杂网络环境的高级配置技巧 - 在复杂的网络环境下,可能涉及多个子网、VPC或者混合云架构,这就需要更精细的路由规划和网络策略设定。比如说,假如Saiku服务藏在一个私有子网里头,而用户又在另一个不同的网络环境里玩,这时候可能就需要捣鼓一下NAT网关啦,或者搞个VPC对等连接什么的,目的就是为了确保大家能既安全又准确地“摸”到Saiku服务。 6. 结语 配置和使用Saiku的过程,就像是在迷宫中寻找出路,需要我们不断地尝试、理解并解决问题。尽管没有具体的代码片段,但每个步骤背后都蕴含着丰富的技术细节和实践经验。只有彻底搞懂每一步操作背后的门道和原理,你才能在任何网络环境里都像老司机那样,轻松玩转这款强大的数据分析神器。 以上内容虽未包含实际代码,但在实践中,每一项配置和设置都会转化为对配置文件或系统参数的具体操作。希望这篇指南能像一位贴心的朋友,手把手带你掌握在各种网络环境下配置和使用Saiku的大招秘籍,而且读完之后,你还能兴奋地想要去解锁更多关于它的新技能呢!
2023-08-17 15:07:18
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百转千回
ClickHouse
近期,随着大数据技术的快速发展,越来越多的企业开始关注如何高效处理海量数据。ClickHouse作为一款高性能的列式数据库管理系统,在实时数据分析领域表现出色。然而,正如文章所述,ClickHouse在处理跨数据库或表的复杂查询时存在一定局限性。这一问题引发了业界对数据库系统未来发展方向的思考。 最近,阿里云推出了AnalyticDB for MySQL 3.0版本,这款产品在实时数据分析方面取得了显著进展。AnalyticDB for MySQL 3.0不仅支持高并发查询,还具备强大的分布式计算能力,能够轻松应对大规模数据集的复杂查询需求。例如,在电商行业中,商家需要快速分析用户行为数据以优化营销策略,AnalyticDB for MySQL 3.0可以在毫秒级时间内完成复杂的JOIN操作,大幅提高工作效率。 与此同时,谷歌也在推进其BigQuery服务的升级。BigQuery是一款完全托管的云原生数据仓库,它采用了先进的列式存储技术和智能分区功能,使得跨表查询变得更加高效。谷歌还引入了自动化的机器学习模型,帮助企业更好地管理和分析数据。这些创新举措表明,未来数据库系统的发展方向将是智能化、自动化以及更高层次的用户体验。 此外,清华大学计算机系教授李国杰院士曾指出:“未来的数据库系统不仅要满足基本的数据存储和查询需求,还要具备更强的数据处理能力和更高的安全性。”这为我们指明了数据库技术发展的新趋势。无论是ClickHouse、AnalyticDB for MySQL还是BigQuery,都在朝着这个方向迈进。企业和开发者应当密切关注这些前沿技术,以便在未来竞争中占据有利地位。
2025-04-24 16:01:03
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秋水共长天一色
Superset
...Superset中的数据可视化与数据可视化工具最新版本 引言:为什么Superset值得你关注? 嘿,大家好!今天我要和你们聊聊Superset——一个超级酷的数据可视化工具。如果你对数据分析或数据可视化超感兴趣,那你可得好好留意这个超级神器了!Superset不仅提供了强大的数据探索功能,还支持多种数据源,最重要的是它有一个非常活跃的社区,这意味着你可以得到很多帮助和支持。在这篇文章里,我带你一起探索Superset的新版本,教你如何用它制作超赞的数据可视化图表,让你的数据讲故事的能力瞬间提升! 一、Superset是什么?它为什么重要? 1.1 Superset简介 Superset是Apache软件基金会的一个开源项目,最初由Airbnb开发并捐赠给Apache基金会。这简直就是个现代版的数据探险神器,能让你轻松对接各种数据源,还能做出超炫的互动图表和报告,简直酷毙了!无论你是数据分析师还是产品经理,Superset都能帮助你更好地理解和展示数据。 1.2 Superset的重要性 在当今这个数据驱动的世界里,数据可视化变得越来越重要。这玩意儿不仅能帮我们迅速看出数据里的门道和规律,还能让我们说得明明白白,别人一听就懂。而Superset正是这样一个工具,它让数据可视化变得更加简单和高效。不管是做仪表板、出报告,还是搞深度数据分析,Superset都能给你很大的帮助。 二、Superset的主要功能和特点 2.1 数据连接与管理 首先,Superset允许用户连接到多种不同的数据源,包括关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)、NoSQL数据库(如MongoDB)、甚至是云服务(如Amazon Redshift)。有了这些连接,你就可以超级方便地从各种地方抓取数据,然后在Superset里轻松搞定管理和操作啦! 2.2 可视化选项丰富多样 Superset内置了大量的可视化类型,从常见的柱状图、折线图到地图、热力图等,应有尽有。不仅如此,你还能自己调整图表的外观和排版,想怎么整就怎么整,做出专属于你的独特图表! 2.3 交互式仪表板 另一个亮点是Superset的交互式仪表板功能。你可以把好几个图表拼在一起,做成一个超级炫酷的仪表板。这样一来,用户就能随心所欲地调整和查看他们想看的数据了。就像是自己动手组装了一个数据游乐场一样!这种灵活性对于实时监控业务指标或呈现复杂的数据关系非常有用。 2.4 高级分析功能 除了基础的可视化之外,Superset还提供了一些高级分析功能,比如预测分析、聚类分析等。这些功能可以帮助你挖掘数据中的深层次信息,发现潜在的机会或问题。 三、如何安装和配置Superset? 3.1 安装Superset 安装Superset其实并不难,但需要一些基本的Python环境知识。首先,你需要确保你的机器上已经安装了Python和pip。接下来,你可以通过以下命令来安装Superset: bash pip install superset 然后,运行以下命令初始化数据库: bash superset db upgrade 最后,创建一个管理员账户以便登录: bash superset fab create-admin \ --username admin \ --firstname Superset \ --lastname Admin \ --email admin@fab.org \ --password admin 启动Superset服务器: bash superset runserver 3.2 配置数据源 一旦你成功安装了Superset,就可以开始配置数据源了。如果你想连上那个MySQL数据库,就得先在Superset里新建个数据库连接。具体步骤如下: 1. 登录到Superset的Web界面。 2. 导航到“Sources” -> “Databases”。 3. 点击“Add Database”按钮。 4. 填写数据库的相关信息,比如主机名、端口号、数据库名称等。 5. 保存配置后,你就可以在Superset中使用这个数据源了。 四、实战案例 使用Superset进行数据可视化 4.1 创建一个简单的柱状图 假设你已经成功配置了一个数据源,现在让我们来创建一个简单的柱状图吧。首先,导航到“Explore”页面,选择你想要使用的数据集。接着,在“Visualization Type”下拉菜单中选择“Bar Chart”。 在接下来的步骤中,你可以根据自己的需求调整图表的各种属性,比如X轴和Y轴的数据字段、颜色方案、标签显示方式等。完成后,点击“Save as Dashboard”按钮将其添加到仪表板中。 4.2 制作一个动态仪表板 为了展示Superset的强大之处,让我们尝试创建一个更加复杂的仪表板。假设我们要监控一家电商公司的销售情况,可以按照以下步骤来制作: 1. 添加销售总额图表 选择一个时间序列数据集,创建一个折线图来展示销售额的变化趋势。 2. 加入产品类别占比 使用饼图来显示不同类别产品的销售占比。 3. 实时监控库存 创建一个条形图来展示当前各仓库的库存量。 4. 用户行为分析 添加一个表格来列出最近几天内活跃用户的详细信息。 完成上述步骤后,你就得到了一个全面且直观的销售监控仪表板。有了这个仪表板,你就能随时了解公司的情况,做出快速的决定啦! 五、总结与展望 经过一番探索,我相信大家都已经被Superset的魅力所吸引了吧?作为一款开源的数据可视化工具,它不仅功能强大、易用性强,而且拥有广泛的社区支持。无论你是想快速生成报告,还是深入分析数据,Superset都能满足你的需求。 当然,随着技术的发展,Superset也在不断地更新和完善。未来的日子,我们会看到更多酷炫的新功能被加入进来,让数据可视化变得更简单好玩儿!所以,赶紧试试看吧!相信Superset会给你带来意想不到的惊喜! --- 这就是我今天分享的内容啦,希望大家喜欢。如果你有任何问题或想法,欢迎留言讨论哦!
2024-12-15 16:30:11
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红尘漫步
SeaTunnel
...aTunnel中实现数据的自动化监控? 1. 海洋中的数据船 初识SeaTunnel 嘿,朋友们!想象一下,你正站在一艘巨大的数据船上,这艘船的名字叫SeaTunnel。这是一款阿里巴巴开源的数据集成工具,用起来特别顺手,能在各种数据库之间轻松搬家和同步数据。不管是从数据库倒腾到另一个数据库,还是把文件搬进数据库,甚至是在那些复杂的大数据平台之间倒腾数据,SeaTunnel都能搞定。而且,它的设计思路就是简洁易用,让数据工程师们可以更专注于数据本身,而不是被复杂的设置搞得头大。 但是,仅仅是搬运数据还不够,我们还需要知道这些数据在航行过程中是否一切正常,有没有遇到任何阻碍。这就引出了我们的主题:如何在SeaTunnel中实现数据的自动化监控? 2. 监控的重要性 为何要监控数据? 数据就像海洋中的鱼群,它们不断移动,不断变化。如果我们不加以监控,就可能错过重要的信息或者遇到意外的情况。比如说,数据传不过来咋办?数据质量变差了咋整?这些问题得赶紧察觉并处理掉,不然可能会影响到咱们的决策,严重的话还可能捅娄子呢。 所以,建立一个可靠的监控系统是至关重要的。通过监控,我们可以随时掌握数据传输的情况,确保数据既安全又完整,一旦出现任何异常,也能迅速反应过来,保证业务平稳运行。 3. SeaTunnel监控的基本原理 SeaTunnel的监控机制主要依赖于其内置的任务管理和状态报告功能。每回有个新任务开跑,SeaTunnel就会记下它的状态,然后立马通知监控系统。监控系统就像是个细心的小管家,它会接收这些状态报告,然后仔细分析一下,看看数据传输是不是一切正常。 具体来说,SeaTunnel的任务状态主要包括以下几种: - 待启动(PENDING):任务已经创建,但尚未开始执行。 - 正在运行(RUNNING):任务正在进行数据传输。 - 已完成(FINISHED):任务执行完成,数据传输成功。 - 失败(FAILED):任务执行过程中遇到了问题,导致传输失败。 这些状态信息会被实时记录下来,并可以通过API或者日志的方式进行查询和分析。 4. 实现自动化监控的具体步骤 现在,让我们来看看如何在SeaTunnel中实现自动化监控。我们将分步介绍,从配置到实际操作,一步步来。 4.1 配置监控插件 首先,我们需要安装和配置一个监控插件。目前,SeaTunnel支持多种监控插件,如Prometheus、Grafana等。这里我们以Prometheus为例,因为它提供了强大的数据收集和可视化功能。 yaml sea_tunnel_conf.yaml plugins: - name: prometheus config: endpoint: "http://localhost:9090" 在这个配置文件中,我们指定了监控插件为Prometheus,并设置了Prometheus服务器的地址。当然,你需要根据实际情况调整这些配置。 4.2 编写监控脚本 接下来,我们需要编写一个简单的脚本来定期检查SeaTunnel任务的状态,并将异常情况上报给Prometheus。 python import requests import time def check_status(): response = requests.get("http://localhost:9090/api/v1/query?query=seatail_monitor_task_status") data = response.json() for task in data['data']['result']: if task['value'][1] == 'FAILED': print(f"Task {task['metric']['job']} has failed!") while True: check_status() time.sleep(60) 每隔一分钟检查一次 这个Python脚本每隔一分钟就会检查一次所有SeaTunnel任务的状态。如果某个任务的状态为“FAILED”,则会打印出错误信息。你可以根据需要修改这个脚本,例如添加邮件通知功能。 4.3 集成监控插件 为了让监控插件与SeaTunnel无缝集成,我们需要在SeaTunnel的任务配置文件中添加相应的监控配置。例如: yaml tasks: - name: data_migration type: jdbc config: source: url: "jdbc:mysql://source_host/source_db" username: "username" password: "password" table: "source_table" sink: url: "jdbc:mysql://sink_host/sink_db" username: "username" password: "password" table: "sink_table" monitoring: plugin: prometheus config: endpoint: "http://localhost:9090" 在这里,我们为data_migration任务启用了Prometheus监控插件,并指定了Prometheus服务器的地址。 4.4 验证和测试 最后一步,就是验证整个监控系统的有效性。你可以试试手动搞点状况,比如说断开数据库连接,然后看看监控脚本能不能抓到这些异常,并且顺利汇报给Prometheus。 此外,你还可以利用Prometheus提供的图形界面,查看各个任务的状态变化趋势,以及历史数据。这对于后续的数据分析和优化非常有帮助。 5. 总结与展望 通过上述步骤,我们成功地在SeaTunnel中实现了数据的自动化监控。这样做不仅让数据传输变得更稳当,还让我们能更轻松地搞定海量数据。 当然,自动化监控只是一个起点。随着业务越来越忙,技术也在不断进步,咱们得不停地琢磨新招儿。比如说,可以用机器学习提前预判可能出现的问题,或者搞些更牛的警报系统,让咱们反应更快点儿。但无论如何,有了SeaTunnel作为坚实的基础,相信我们可以走得更远。 这就是今天的内容,希望大家能够从中获得灵感,创造出更多有趣且实用的应用场景。如果你有任何想法或建议,欢迎随时分享交流!
2024-12-11 16:12:53
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月影清风
Kylin
Kylin与MySQL的联接优化:从入门到精通 一、引言 探索数据仓库的奥秘 在数据驱动的时代,如何高效地处理和分析海量数据是企业面临的关键挑战之一。哎呀,你听说过Kylin这个家伙没?这家伙在Apache开源项目里可是个大明星!它凭借着超棒的性能和超灵活的特性,在大数据分析这块地盘上可是独领风骚呢!就像是在数据这片海洋里,Kylin就是那条游得最快、最灵活的大鱼,让人不得不佩服它的实力和魅力!哎呀,你知道的,当Kylin碰上了MySQL这种关系型数据库,俩人之间的联接优化问题可真是个大课题啊!这事儿得好好琢磨琢磨,不然数据跑起来可就慢了不止一点点。你得想想怎么能让它们配合得天衣无缝,让数据查询快如闪电,用户体验棒棒哒!这背后涉及到的技术细节可多了去了,比如索引优化、查询语句的编写技巧,还有就是数据库配置的调整,每一步都得精心设计,才能让整个系统运行得既高效又稳定。所以,这不仅仅是个理论问题,更是一场实战演练,考验的是咱们对数据库知识的掌握和运用能力呢!本文将带你一起揭开这个谜题的面纱,从理论到实践,全方位解析Kylin与MySQL联接优化的关键点。 二、理论基础 理解Kylin与MySQL的联接机制 在深入讨论优化策略之前,我们首先需要理解两者之间的基本联接机制。Kylin是一个基于Hadoop的列式存储OLAP引擎,它通过预先计算并存储聚合数据来加速查询速度。而MySQL作为一个广泛使用的SQL数据库管理系统,提供了丰富的查询语言和存储能力。嘿,兄弟!你听过数据联接这事儿吗?它通常在咱们把数据从一个地方搬进另一个地方或者在查询数据的时候出现。就像拼图一样,对了,就是那种需要精准匹配才能完美组合起来的拼图。用对了联接策略,那操作效率简直能嗖的一下上去,比火箭还快呢!所以啊,小伙伴们,别小瞧了这个小小的联接步骤,它可是咱们大数据处理里的秘密武器! 三、策略一 优化联接条件 实践示例: sql -- 原始查询语句 SELECT FROM kylin_table JOIN mysql_table ON kylin_table.id = mysql_table.id; -- 优化后的查询语句 SELECT FROM kylin_table JOIN mysql_table ON kylin_table.id = mysql_table.id AND kylin_table.date >= '2023-01-01' AND kylin_table.date <= '2023-12-31'; 通过在联接条件中加入过滤条件(如时间范围),可以减少MySQL服务器需要处理的数据量,从而提高联接效率。 四、策略二 利用索引优化 实践示例: 在MySQL表上为联接字段创建索引,可以大大加速查询速度。同时,在Kylin中,确保相关维度的列已经进行了适当的索引,可以进一步提升性能。 sql -- MySQL创建索引 CREATE INDEX idx_kylin_table_id ON kylin_table(id); -- Kylin配置维度索引 id long true 通过这样的配置,不仅MySQL的查询速度得到提升,Kylin的聚合计算也更加高效。 五、策略三 批量导入与增量更新 实践示例: 对于大型数据集,考虑使用批量导入策略,而不是频繁的增量更新。哎呀,你瞧,咱们用批量导入这招,就像是给MySQL服务器做了一次减压操,让它不那么忙碌,喘口气。同时,借助Kylin的离线大法,我们就能让那些实时查询快如闪电,不拖泥带水。这样一来,不管是数据处理还是查询速度,都大大提升了,用户满意度也蹭蹭往上涨呢! bash 批量导入脚本示例 $ hadoop fs -put data.csv /input/ $ bin/hive -e "LOAD DATA INPATH '/input/data.csv' INTO TABLE kylin_table;" 六、策略四 优化联接模式 选择合适的联接模式(如内联接、外联接等)对于性能优化至关重要。哎呀,你得知道,在咱们实际干活的时候,选对了数据联接的方式,就像找到了开锁的金钥匙,能省下不少力气,避免那些没必要的数据大扫荡。比如说,你要是搞个报表啥的,用对了联接方法,数据就乖乖听话,找起来快又准,省得咱们一个个文件翻,一个个字段找,那得多费劲啊!所以,挑对工具,效率就是王道! 实践示例: 假设我们需要查询所有在特定时间段内的订单信息,并且关联了用户的基本信息。这里,我们可以使用内联接: sql SELECT FROM orders o INNER JOIN users u ON o.user_id = u.user_id WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'; 七、总结与展望 通过上述策略的实施,我们能够显著提升Kylin与MySQL联接操作的性能。哎呀,你知道优化数据库操作这事儿,可真是个门道多得很!比如说,调整联接条件啊,用上索引来提速啊,批量导入数据也是一大妙招,还有就是选对联接方式,这些小技巧都能让咱们的操作变得顺畅无比,响应速度嗖嗖的快起来。就像开车走高速,不堵车不绕弯,直奔目的地,那感觉,爽歪歪!哎呀,随着咱手里的数据越来越多,就像超市里的货物堆积如山,技术这玩意儿也跟咱们的手机更新换代一样快。所以啊,要想让咱们的系统运行得又快又好,就得不断调整和改进策略。就像是给汽车定期加油、保养,让它跑得既省油又稳定。这事儿,可得用心琢磨,不能偷懒!未来,随着更多高级特性如分布式计算、机器学习集成等的引入,Kylin与MySQL的联接优化将拥有更广阔的应用空间,助力数据分析迈向更高层次。
2024-09-20 16:04:27
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...表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 联通智慧足迹技术 本项目由联通智慧足迹投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2021大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。 数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 中国联通智慧足迹开发的SSNG多源数据处理平台,是完全自研的新一代面向行为集成的位置数据处理系统。平台沉淀海量信令处理过程中的长期经验,着力解决影响数据输出质量的核心堵点,可兼容类似信令的多种LBS数据源接入并实现自动化、标准化输出数据结果。 技术说明 SSNG多源数据处理平台技术创新部分包括: 行为矩阵:将离散的驻留信息,转化为用户的时空矩阵,通过机器学习模式识别,提取出用户的LBS行为特征。 行为集成:将用户的行为矩阵,结合搜集沉淀的土地利用&地物POI数据,为用户的驻留、出行信息赋予具体的目的,便于后续的场景化分析。 人车匹配:结合车联网LBS数据,将轨迹重合度高的“人-车”用户对,通过轨迹伴随算法识别出来,可用于判断用户的车辆保有情况。 路径拟合:解决信令数据定位不连续和受限基站布设密度等问题,引入路网拓扑数据,将用户出行链还原至真实道路上,并确定流向及关键转折点,以便于判断出行方式。 出行洞察:利用信令数据、基站数据,匹配地铁网络、高铁网络,通过机器学习算法,判定用户出行时使用的出行方式。 基于SSNG多源数据处理平台,可实现的技术突破包括: 1)全国长时序人口流动监测技术 针对运营商信令数据以及spark分布式计算平台的特点,独创了处理运营商信令数据的双层计算框架,填补了分布式机器学习方法处理运营商信令数据的空白,实现了大规模高效治理运营商大数据的愿景;研发了人口流动与现代大数据技术相结合的宏观监测仿真模型。 基于以上技术构建了就业、交通、疫情、春运等一系列场景模型,并开发了响应决策平台,实现了对我国人口就业、流动及疫情影响的全域实时监测。 2)全国长时序人口流动预测技术 即人口流动的大尺度OD预测技术,研发了人口跨区域流动OD预测模型,解决了信令大数据在量化模拟大尺度人口流动中的技术难题,形成了对全国人口流动在日、周、月不同时间段和社区、乡镇、县市不同地理尺度进行预测的先进技术,实现了2020年新冠疫情后全国返城返岗和2021年全国春节期间人口流动的高精度预测。 3)实时人口监测 实时人口监测是通过对用户手机信令进行实时处理、计算和分析,得出指定区域的实时人口数量、特征和迁徙情况。包括区域人口密度、人口数量、人口结构、人口来源、人口画像、人口迁徙、职住分析、人口预测等信息。 4)超强数据处理及AI能力 引入Bitmap大数据处理算法及Pilosa数据库集群,采用实时流式计算,集成Kafka、redis、RabbitMQ等分布式大数据处理组件,搭建自有信令大数据处理平台,使用百亿计算go-kite架构,实现毫秒级响应,实时批量处理数据达500000条 /秒,每天可处理1000亿条数据。集成AI分析能力(A/B轨),有效避免了运营商数据采集及传输过程中的时延及中断情况,大幅提高数据结果的实时性。 已获专利情况: 专利名称 专利号 出行统计方法、装置、计算机设备和可读存储介质 ZL 2020 1 0908424.3 信令数据匹配方法、装置及电子设备 ZL 2019 1 1298869.8 轨道交通用户识别方法和装置 ZL 2019 1 0755903.3 公共聚集事件识别方法、装置、计算机设备及存储介质 ZL 2020 1 1191917.6 广域高铁基站识别方法、装置、服务器及存储介质 ZL 2020 1 1325543.2 相关荣誉: 2021地理信息科技进步奖一等奖、中国测绘学会科技进步奖特等奖、2021数博会领先科技成果奖、兼容系统创新应用大赛大数据专项赛优秀奖。 开发团队 ·带队负责人:陶周天 公司CTO,北京大学理学学士。长期任职于微软等世界500强企业,曾任上市公司优炫软件VP,具备丰富的IT架构、数据安全、数据分析建模、机器学习、项目管理经验。牵头组织突破多个技术难题(人地匹配、人车匹配、室内基站优化、行为集成AI等),研发一系列技术专利。 ·团队其他重要成员:刘祖军 高级算法工程师,美国爱荷华大学计算机科学本硕,曾任职于美国俄亥俄州立大学研究院。 ·隶属机构:智慧足迹 智慧足迹数据科技有限公司是中国联通控股,京东科技参股的专业大数据及智能科技公司。公司依托中国联通卓越的数据资源和5G能力,京东科技强大的人工智能、物联网等技术和“产业X科技”能力,聚焦“人口+”大数据,连接人-物-企,成为全域数据智能科技领先服务商。 公司以P·A·Dt为核心能力,面向数字政府、智慧城市、企业数字化转型广大市场主体,专注经济治理、社会治理和企业数字化服务,构建“人口+”七大多源数据主题库,提供“人口+” 就业、经济、消费、民生、城市、企业等大数据产品平台,服务支撑国家治理现代化和国家战略,推动经济社会发展。 目前,公司已服务国家二十多个部委及众多省市政府、300+城市规划、知名企业和高校等智库、国有及股份制银行等数百家头部客户,已建成全球最强大的手机信令处理平台,是中国就业、城规、统计等领域大数据领先服务商。 相关评价 新一代SSNG多源大数据处理平台,提升了手机信令数据在空间数据计算的精度,信令处理结果对室内场景更具敏锐性,在区域范围的职住人群空间分布更加接近实际情况。 ——某央企大数据部技术负责人 新一代SSNG多源大数据处理平台,可处理实时及历史信令数据,应对不同客户应用场景。并且根据长时间序列历史数据实现人口预测,为提高数据精度可对接室内基站数据,从而提供更加准确的人员定位。 ——某企业政府事业部总监 提示:了解更多相关内容,点击文末左下角“阅读原文”链接可直达该机构官网。 《2021企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版》 《2021中国数据智能产业图谱3.0升级版》 《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》 《2021中国数据智能产业发展研究报告》 ❷ 创新服务企业榜 ❸ 创新服务产品榜 ❸ 最具投资价值榜 ❺ 创新技术突破榜 ☆条漫:《看过大佬们发的朋友圈之后,我相信:明天会更好!》 联系数据猿 北京区负责人:Summer 电话:18500447861(微信) 邮箱:summer@datayuan.cn 全国区负责人:Yaphet 电话:18600591561(微信) 邮箱:yaphet@datayuan.cn 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/YMPzUELX3AIAp7Q/article/details/122314407。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-01 09:57:01
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Nagios的配置文件非常多,只要其中一个配置文件出现错误,就会导致Nagios 无法正常工作。也很灵活,但只要掌握了其中的规律,就很简单了 了解Nagios 的各个配置文件 1.主配置文件nagios.cfg nagios默认的配置文件比较少,并且将很主机,主机组,服务,服务组写在同一个文件中. 这样做的好处是配置文件管理比较方便,但是数据量大了之后,很难整理.所以建议将这些配置分开 cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/commands.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/contacts.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/timeperiods.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/templates.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/contactgroups.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/hosts.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/hostgroups.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/services.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/servicegroups.cfg 改check_external_commands=0为check_external_commands=1.这行的作用是允许在web 界面下执行重启nagios、停止主机/服务检查等操作。 把command_check_interval的值从默认的1 改成command_check_interval=15s(根据自己的情况定这个命令检查时间间隔,不要太长也不要太短)。 2.资源配置文件resource.cfg 资源文件可以保存用户自定义的宏.资源文件的一个主要用处是用于保存一些敏感的配置信息,如系统口令等不能让CGIs 程序模块获取到的东西 3.CGI配置文件cgi.cfg CGI 配置文件包含了一系列的设置,它们会影响CGIs程序模块.还有一些保存在主配置文件之中,因此CGI 程序会知道你是如何配置的Nagios并且在哪里保存了对象定义.最实际的例子就是,如果你想建立一个只有查看报警权限的用户,或者只有查看其中一些服务 器或者服务状态的权限,通过修改cfi.cfg可以灵活的控制web访问端的权限. 4.主机定义文件 定义你要监控的对象,这里定义的“host_name”被应用到其它的所有配置文件中,这个是我们配置Nagios 必须修改的配置文件. [root@test objects] vim hosts.cfg define host{ host_name Nagios-Server ; 设置主机的名字,该名字会出现在hostgroups.cfg 和services.cfg 中。注意,这个名字可以不是该服务器的主机名。 alias Nagios服务器 ; 别名 address 192.168.81.128 ; 主机的IP 地址 check_command check-host-alive ; 检查使用的命令,需要在命令定义文件定义,默认是定义好的。 check_interval 1 ; 检测的时间间隔 retry_interval 1 ; 检测失败后重试的时间间隔 max_check_attempts 3 ; 最大重试次数 check_period 24x7 ; 检测的时段 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup ; 需要通知的联系组 notification_interval 30 ; 通知的时间间隔 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options d,u,r ; 通知的选项 w—报警(warning),u—未知(unkown) c—严重(critical),r—从异常情况恢复正常 } define host{ host_name Nagios-Client alias Nagios客户端 address 192.168.81.129 check_command check-host-alive check_interval 1 retry_interval 1 max_check_attempts 3 check_period 24x7 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup notification_interval 30 notification_period 24x7 notification_options d,u,r } 5.主机组定义文件 主机组定义文件,可以方便的将相同功能或者在应用上相同的服务器添加到一个主机组里,在WEB 界面可以通过HOST Group 方便的查看该组主机的状态信息. 将刚才定义的两个主机加入到主机组中,针对生产环境就像把所有的MySQL 服务器加到一个MySQL主机组里,将Oracle 服务器加到一个Oracle 主机组里,方便管理和查看,可以配置多个组. [root@test objects] vim hostgroups.cfg define hostgroup { hostgroup_name Nagios-Example ; 主机组名字 alias Nagios 主机组 ; 主机组别名 members Nagios-Server,Nagios-Client ; 主机组成员,用逗号隔开 } 6.服务定义文件 服务定义文件定义你需要监控的对象的服务,比如本例为检测主机是否存活,在后面会讲到如何监控其它服务,比如服务器负载、内存、磁盘等. [root@test objects] vim services.cfg define service { host_name Nagios-Server ; hosts.cfg 定义的主机名称 service_description check-host-alive ; 服务描述 check_period 24x7 ; 检测的时间段 max_check_attempts 3 ; 最大检测次数 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup ; 发生故障通知的联系人组 notification_interval 10 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } define service { host_name Nagios-Client service_description check-host-alive check_period 24x7 max_check_attempts 3 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup notification_interval 10 notification_period 24x7 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } 7.服务组定义文件 和主机组一样,我们可以按需将相同的服务放入一个服务组,这样有规律的分类,便于我们在WEB端查看. [root@test objects] vim servicegroups.cfg define servicegroup{ servicegroup_name Host-Alive ; 组名 alias Host Alive ; 别名设置 members Nagios-Server,check-host-alive,Nagios-Client,check-host-alive } 8.联系人定义文件 定义发生故障时,需要通知的联系人信息.默认安装完成后,该配置文件已经存在,而且该文件不仅定义了联系人,也定义了联系人组,为了条理化的规划,我们把联系人定义放在contacts.cfg文件里,把联系人组放在contactgroups.cfg文件中. [root@test objects] mv contacts.cfg contacts.cfg.bak [root@test objects] vim contacts.cfg define contact{ contact_name maoxian ; 联系人的名字 alias maoxian ; 别名 service_notification_period 24x7 ; 服务报警的时间段 host_notification_period 24x7 ; 主机报警的时间段 service_notification_options w,u,c,r ; 就是在这四种情况下报警。 host_notification_options d,u,r ;同上。 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 service_notification_commands notify-service-by-email 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 host_notification_commands notify-host-by-email email wangyx088@gmail.com ; 定义邮件地址,也就是接收报警邮件地址。 } 9.联系人组定义文件 联系人组定义文件在实际应用中很有好处,我们可以把报警信息分级别,报联系人分级别存放在联系人组里面.例如:当发生一些警告信息的情况下,只发邮件给系统工程师联系人组即可,但是当发生重大问题,比如主机宕机了,可以发给领导联系人组. [root@test objects] vim contactgroups.cfg define contactgroup{ contactgroup_name sagroup ; 组名 alias Nagios Administrators ; 别名 members maoxian ; 联系人组成员 } 10.命令定义文件 commands.cfg 命令定义文件是Nagios中很重要的配置文件,所有在hosts.cfg还是services.cfg使用的命令都必须在命令定义文件中定义才能使用.默认情况下,范例配置文件已经配置好了日常需要使用的命令,所以一般不做修改. 11.时间段定义文件 timeperiods.cfg 我们在检测、通知、报警的时候都需要定义时间段,默认都是使用7x24,这也是默认配置文件里配置好的,如果你需要周六日不做检测,或者在制定的维护时间不做检测,都可以在该时间段定义文件定义好,这样固定维护的时候,就不会为大量的报警邮件或者短信烦恼 [root@test objects] cat timeperiods.cfg |grep -v "^" |grep -v "^$" 可以根据业务需求来更改 12.启动Nagios 1> 修改配置文件所有者 [root@test objects] chown -R nagios:nagios /usr/local/nagios/etc/objects/ 2> 检测配置是否正确 [root@test objects] /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg 如果配置错误,会给出相应的报错信息,可以根据信息查找,注意,如果配置文件中有不可见字符也可以导致配置错误 3> 重载Nagios [root@test objects] service nagios restart 本文出自 “毛线的linux之路” 博客,请务必保留此出处http://maoxian.blog.51cto.com/4227070/756516 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8549202。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-16 20:48:42
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...统,它提供了更高效的数据存储和安全性特性。文中提到的NTFSInfo工具就是用来查看详细的NTFS分区信息,包括主文件表(MFT)、MFT区域大小与位置,以及NTFS元数据文件大小等重要信息。 Active Directory , Active Directory是Microsoft Windows Server操作系统的一部分,提供网络环境中的中央身份认证、授权与目录服务功能。管理员可以利用Active Directory管理域内的用户账户、计算机、组策略、安全设置等资源。文章提及AdRestore工具能够恢复Server 2003 Active Directory对象,表明该工具在AD故障恢复场景中有重要作用。 登录会话(Logon Sessions) , 在多用户操作系统的环境中,登录会话是指用户通过验证后,在系统上创建的一个独立的工作环境,其中包含了用户的配置、权限和其他相关状态信息。Sysinternals工具集中的LogonSessions工具则能列出当前系统上的所有活动登录会话,帮助管理员监控和管理用户登录情况。 动态磁盘分区(Dynamic Disk Partitioning) , 动态磁盘是Windows操作系统中相对于基本磁盘而言的一种更为灵活的磁盘管理方式,它可以支持诸如跨多个物理磁盘的卷扩展等功能。LDMDump工具在文章中被提及,作用是倾倒逻辑磁盘管理器在Windows 2000动态磁盘分区上的数据库内容,从而让管理员了解和分析动态磁盘的详细配置信息。
2024-01-22 15:44:41
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Sqoop
...Sqoop作业在特定数据处理透明性下失败 一、Sqoop初体验 为什么我选择了它? 嗨,朋友们!作为一个热爱折腾数据的技术爱好者,最近我在尝试用Sqoop来完成一些数据迁移任务。哈哈,Sqoop这个名字一听就觉得挺酷的,对不?它就像个超级厉害的“中间人”,一边连着Hadoop那个大数据的世界,另一边又搭在传统的数据库上,两边都能玩得转! 说到Sqoop,它的主要功能就是从关系型数据库中抽取数据并导入到Hadoop生态系统中,或者反过来把Hadoop中的数据导出到关系型数据库里。对我来说,这简直就是个救星啊!毕竟我天天都要跟一堆 structured data(结构化数据)打交道,没有它,我的日子能过得下去才怪呢! 不过呢,事情并没有想象中那么顺利。话说有一次我用 Sqoop 做数据迁移的时候,发现了个让人挠头的问题——只要碰到某些特别的数据处理任务,作业就突然“罢工”了,也不知道是啥原因。这事儿可把我给整郁闷了,我都觉得自己的水平挺过关的了,没想到被一个看起来超简单的题目给绊住了,真是有点糗啊! 示例代码: bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table employees \ --target-dir /user/hadoop/employees 这段代码看起来挺正常的,但我后来发现,当表中的数据量过大或者存在一些复杂的约束条件时,Sqoop就表现得不太友好。 --- 二、Sqoop作业失败的背后 接下来,让我们一起深入探讨一下这个问题。说实话,刚开始接触Sqoop那会儿,我对它是怎么工作的压根儿没弄明白,稀里糊涂的。我以为只要配置好连接信息,然后指定源表和目标路径就行了。但实际上,Sqoop并不是这么简单的工具。 当我第一次遇到作业失败的情况时,内心是崩溃的。屏幕上显示的错误信息密密麻麻,但仔细一看,其实都是些常见的问题。打个比方啊,Sqoop这家伙一碰到一些特别的符号,比如空格或者换行符,就容易“翻车”,直接给你整出点问题来。还有呢,有时候因为网络卡了一下,延迟太高,Sqoop就跟服务器说拜拜了,连接就这么断了,挺烦人的。 有一次,我在尝试将一张包含大量JSON字段的表导出到HDFS时,Sqoop直接报错了。我当时就在心里嘀咕:“为啥别的工具处理起来轻轻松松的事儿,到Sqoop这儿就变得这么棘手呢?”后来,我一咬牙,开始翻遍各种资料,想着一定要找出个解决办法来。 思考与尝试: 经过一番研究,我发现Sqoop默认情况下并不会对数据进行深度解析,这意味着如果数据本身存在问题,Sqoop可能无法正确处理。所以,为了验证这个假设,我又做了一次测试。 bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table problematic_table \ --fields-terminated-by '\t' \ --lines-terminated-by '\n' 这次我特意指定了分隔符和换行符,希望能避免之前遇到的那些麻烦。嘿,没想到这次作业居然被我搞定了!中间经历了不少波折,不过好在最后算是弄懂了个中奥秘,也算没白费功夫。 --- 三、透明性的重要性 Sqoop到底懂不懂我的需求? 说到Sqoop的透明性,我觉得这是一个非常重要的概念。所谓的透明性嘛,简单来说,就是Sqoop能不能明白咱们的心思,然后老老实实地按咱们想的去干活儿,不添乱、不出错!显然,在我遇到的这些问题中,Sqoop的表现并不能让人满意。 举个例子来说,假设你有一个包含多列的大表,其中某些列的数据类型比较复杂(例如数组、嵌套对象等)。在这种情况下,Sqoop可能会因为无法正确识别这些数据类型而失败。更糟糕的是,它并不会给出明确的提示,而是默默地报错,让你一头雾水。 为了更好地应对这种情况,我在后续的工作中加入了更多的调试步骤。比如说啊,你可以先用describe这个命令去看看表的结构,确保所有的字段都乖乖地被正确识别了;接着呢,再用--check-column这个选项去瞅一眼,看看有没有重复的记录藏在里面。这样一来,虽然增加了工作量,但至少能减少不必要的麻烦。 示例代码: bash sqoop job --create my_job \ -- import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table employees \ --check-column id \ --incremental append \ --last-value 0 这段代码展示了如何创建一个增量作业,用于定期更新目标目录中的数据。通过这种方式,可以有效避免一次性加载过多数据带来的性能瓶颈。 --- 四、总结与展望 与Sqoop共舞 总的来说,尽管Sqoop在某些场景下表现得不尽人意,但它依然是一个强大的工具。通过不断学习和实践,我相信自己能够更加熟练地驾驭它。未来的计划里,我特别想试试一些更酷的功能,比如说用Sqoop直接搞出Avro文件,或者把Spark整进来做分布式计算,感觉会超级带劲! 最后,我想说的是,技术这条路从来都不是一帆风顺的。遇到困难并不可怕,可怕的是我们因此放弃努力。正如那句话所说:“失败乃成功之母。”只要保持好奇心和求知欲,总有一天我们会找到属于自己的答案。 如果你也有类似的经历,欢迎随时交流!我们一起进步,一起成长! --- 希望这篇文章对你有所帮助,如果有任何疑问或者想要了解更多细节,请随时告诉我哦!
2025-03-22 15:39:31
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风中飘零
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删除表 drop table 表名; 插入语句 insert into book1(bno,bname,author,type) values(1001,'斗破苍穹','天蚕土豆','玄幻');insert into book1(bno,bname,author,type) values(1002,'全职高手','蝴蝶兰','网游竞技');insert into book1(bno,bname,author,type) values(1003,'鬼吹灯','天下霸唱','恐怖');insert into book1(bno,bname,author,type)values(1004,'西游记','吴承恩','4大名著');insert into book1(bno,bname,author,type)values(1005,'java基础','王克晶','达内学习手册'); update语句 把1005号书,修改成'天线宝宝',作者不详,类型少儿 把1004号书修改成'天龙八部',作者金庸,类型武侠 update book1 set bname="天线宝宝",author="作者不详",type="少儿" where bno=1005; 删除类型是'恐怖'的所有书籍 删除全表记录 删除表格 修改book名称为book_item rename table book to book_item; 在表格尾部添加字段price double(7,2) alter table book_item add price double(7,2); 把price字段的位置放到author之后 alter table book_item modify price double(7,2) after author; 把表中存在的数据添加价格,每本书都在100~1000之间,自定 update book_item set price=199 where bno=1001; 修改1001的价格为500元 把所有字段的null字段补全 update book_item set pub="达内出版社",numinput=500,numstore=100 where pub is null; 删除价格小于150的所有条目 删除所有数据 SQL分类 数据定义语言 DDL 重点 数据操纵语言 DML 重点 增 删 改 数据查询语言 DQL select 查 事务控制语言 TCL 数据库控制语言 DCL 数据定义语言 DDL - 负责数据结构定义,与创建数据库对象的语言- 常用create alter drop- DDL不支持事务,DDL语句执行之后,不能回滚 数据操纵语言 DML - 对数据库中更改数据操作的语句- select insert update delete--> CRUD 增删改查- 通常把select相关操作,单独出来,称之为DQL- DML支持事务,在非自动提交模式时,可以利用rollback回滚操作. 数据查询语言 DQL - 筛选,分组,连表查询 面试重点 TCL 和 DCL - 事务控制语句TCL- 负责实现数据库中事务支持的语言,commit rollback savepoint等指令- DCL数据库控制语言- 管理数据库的授权,角色控制等,grant(授权),revoke(取消授权) 练习: 案例:创建一张表customer(顾客) create table customer(cid int(4) primary key comment '顾客编号',cname varchar(50) comment '顾客姓名',sex char(5) comment '顾客性别',address varchar(50) comment '地址',phone varchar(11) comment '手机',email varchar(50) comment '邮箱'); show create table customer; 插入5条数据 insert into customer values(1001,'小明','男','楼上18号','123','123@163.com');insert into customer values(1002,'小红','女','楼上17号','1234','1234@163.com');insert into customer values(1003,'老王','男','楼上18号隔壁','1234','1234@163.com');insert into customer values(1004,'老宋','男','楼上17号隔壁','1234','1234@163.com');insert into customer values(1005,'小马','女','楼上17号隔壁','1234','1234@163.com'); -1 修改一条数据的姓名 小红的姓名 -2 修改一条数据的性别 老王的性别 -3 修改一条数据的电话 1001号的电话 -4 修改一条数据的邮箱 邮箱为123@163.com,改成323@163.com -5 查询性别为 男的所有数据 select from customer where sex="男"; -6 自定义DDL操作的需求,5道题,可以同上面book表的操作 数据库数据类型 主要包括5大类 整数类型 int, big int 浮点数类型 double decimal 字符串类型 char varchar text 日期类型 date datetime timestamp time year... 其他数据类型 set.... 字符串 - char(固定长度) 定长字符串 最多255个字节- 定多少长度,就占用多少长度- 多了放不进去,少了用空格补全- 不认识内容尾部的空格- varchar(最大长度) 变长字符串 最大65535字节,但是使用一般不超过255- 只要不超过定的长度,都可以放进去- 以内容真实长度为准- 认识内容尾部的空格- text 最大65535字节- blob 大数据对象,以二进制(字节)的方式存储 整数 tinyint 1字节 smallint 2字节 int 4字节 bigint 8字节 int(6)影响的是查询时显示长度(zerofill)不影响数据的保存长度 create table t1(id1 int,id2 int(5)); insert into t1 values(111111,111111); alter table t1 modify id1 int zerofill; alter table t1 modify id2 int(5) zerofill; insert into t1 values (1,1); float 4字节 double 8字节 double(8,2) 可能会产生精度的缺失 10.0/3 3.3333333336 decimal 不会缺失精度,但是使用的时候需要指定总长度和小数位数 日期 - date 年月日- time 时分秒- datetime 年月日时分秒,到9999年,而且需要手动输入,如果没有手动输入,就显示null.- timestamp 年月日时分秒,在没有数据手动插入时,自动填入当前时间.最大值2038- bigint 1970-1-1 0:0:0 格林威治时间 案例:创建表t,字段d1 date,d2 time,d3 datetime,d4 timestamp create table t(id int,d1 date,d2 time,d3 datetime,d4 timestamp);insert into t (d1,d2) values ('1910-01-10','12:32:12');insert into t values(1,'2018-12-21','15:12:00','1995-02-10 12:08:12','2030-10-10 15:19:32');insert into t values(2,'3018-01-25','15:12:34','9234-12-31 12:12:12','2030-12-31 12:12:12');insert into t values(2,'3018-01-25','15:12:34','9999-12-31 23:59:59','2030-12-31 12:12:12'); 练习 创建人物表,插入,修改,查询 create table person(id int(4) primary key,name varchar(50),age int(3));insert into person values(1,"梅超风",36);insert into person values(2,"洪七公",96);insert into person values(3,"杨过",40);insert into person values(4,"令狐冲",28);insert into person values(5,"张三丰",100);insert into person values(6,"张翠山",27);insert into person values(7,"张无忌",27);insert into person values(8,"赵敏",18);insert into person values(9,"独孤求败",250);insert into person values(10,"楚留香",36);1.案例:修改张三丰的name为刘备,id为11update person set name="刘备",id=11 where name="张三丰";2.案例:修改2号人物的的name为夏侯渊update person set name="夏侯渊" where id=2;3.案例:根据条件修改person表中的数据,修改id是6的数据中,姓名改为'任我行', 年龄改为39update person set name="任我行",age=39 where id=6;4.案例:修改姓名是‘楚留香'的数据,把id改为20,年龄改为19update person set id=20,age=19 where name="楚留香";5.案例:把person所有的数据的年龄全部改为20 update person set age=20;6.案例:修改id为7的数据,把id改为100,姓名改为杨过,年龄改为21update person set id=100,name="杨过",age=21 where id=7;7.案例:修改姓名是独孤求败,把年龄改为35update person set age=35 where name="独孤求败";8.案例:修改id=8的信息,把姓名改为房玄龄update person set name="房玄龄" where id=8;9.案例 :修改id为20并且年龄为20的人的姓名为刘德华(郑少秋也行)提示 where...and...update person set name="郑少秋" where id=20 and age=20; 查询 没有条件的简单查询 select from 表名;查询表中所有的数据 select from person; select from t; select from emp; select from dept; 查询某些列中的值 select name as '姓名' from person; select name as '姓名',age as '年龄' from person; select id as '编号',name as '姓名',age as '年龄' from person; 学习过程的编程习惯select from 表; 工作中的编程习惯select id,name,age from person; 查询emp表中所有员工的姓名,上级领导的编号,职位,工资 select ename,mgr,job,sal from emp; 查询emp表中所有员工的编号,姓名,所属部门编号,工资 select empno,ename,deptno,sal from emp; 查询dept表中所有部门的名称和地址 select dname,loc from dept; 如果忘记了mysql的用户名和密码怎么办 卸载重新装 不重装软件如何修改密码 1.停止mysql服务 2.cmd中输入一个命令 mysqld --skip-grant-tables; -通过控制台,开启了一个mysql服务 3.开启一个新的cmd -mysql -u root -p 可以不使用密码进入数据库 show databases;----mysql 5. use mysql; 6. update user set password=password('新密码') where user="root"; 7. 关闭mysqld这个服务/进程 8. 重启mysql服务 作业 mysql02,一天的代码重新敲一遍,熟悉emp和dept列名 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_41915844/article/details/79770973。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-02-16 12:44:07
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$.ajax({url: "leixing.action?list&page=0&rows=30",type: "POST",async: false, contentType: "application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8",success: function (data) { $.each(data.rows, function (i, val) { html += ' <li ><a href="home/search.jsp?fenlei='+val.id+'" >'+val.a1+' </a></li>';})} }); $("fenlei").html(html);}function gettop1(){var html = "";$.ajax({url: "leixing.action?list&page=0&rows=10",type: "POST",async: false,success: function (data) {var total='';//<div class="tab-pane active" id="nArrivals">// <div class="nArrivals owl-carousel" id="top1">$.each(data.rows, function (i, valmm) { html+='<div class="nArrivals owl-carousel" id="'+valmm.id+'">';$.ajax({url: "shangpin.action?list&page=0&rows=10",type: "POST",async: false,data: { fenlei:valmm.id },success: function (data) { $.each(data.rows, function (i, val) { html+='<div class="product-grid">'+'<div class="item">'+' <div class="product-thumb">'+' <div class="image product-imageblock"> <a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"> <img data-name="product_image" style="width:223px;height:285px;" src="<%=basePath%>'+val.tupian1+'" alt="iPod Classic" title="iPod Classic" class="img-responsive"> <img style="width:223px;height:285px;" src="<%=basePath%>'+val.tupian1+'" alt="iPod Classic" title="iPod Classic" class="img-responsive"> </a> </div>'+' <div class="caption product-detail text-left">'+' <h6 data-name="product_name" class="product-name mt_20"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'" title="Casual Shirt With Ruffle Hem">'+val.biaoti+'</a></h6>'+' <div class="rating"> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-1x"></i></span> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-1x"></i></span> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-1x"></i></span> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-1x"></i></span> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-x"></i></span> </div>'+'<span class="price"><span class="amount"><span class="currencySymbol">$</span>'+val.jiage+'</span>'+'</span>'+'<div class="button-group text-center">'+' <div class="wishlist"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"><span>wishlist</span></a></div>'+'<div class="quickview"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"><span>Quick View</span></a></div>'+'<div class="compare"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"><span>Compare</span></a></div>'+'<div class="add-to-cart"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"><span>Add to cart</span></a></div>'+'</div>'+'</div>'+'</div>'+'</div>'+' </div>'; })html+='</div>'; } })}) $("nArrivals").html(html); } }); 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/newlw/article/details/127608579。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-21 18:24:50
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时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"