根据前几天的测试,简单的做个总结 csv文件的字段说明: 1.将csv文件上传到虚拟机中 在SecureCRT中点击,创建目录,直接把文件从本地拖拽进去 我放在了/linmob/data的路径下,所以文件的位置是/linmob/data/sales_sample_20170310.csv 2.在hive命令行中建表,表名要与csv文件中的一一对应,人生建议字段类型都选择varchar hive create table sales_sample_20170310(day_id varchar(3

最近用core写了一个数据迁移小工具,从SQLServer读取数据,加工后导入MySQL,由于数据量太过庞大,数据表都过百万,常用的dapper已经无法满足.三大数据库都有自己的大数据批量导入数据的方式, MSSQL有SqlBulkCopy,MYSQL有MySqlBulkLoader,Oracle有OracleBulkCopy,对应各自的驱动. 一:生成csv文件 public static class CSVEx { /// <summary> ///将DataTable转换为标准的CSV

Mysql 大数据量导入程序<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 网络上转载许多都有错误,请注意代码的规范和正确性.经测试以下代码是正确无错的,转载请保留版权,尊重程序作者!<?php /******************************************//* PhyMyAdmin Data Importer *//* http://w

1:MSSQL SQL语法篇: BULK INSERT [ database_name . [ schema_name ] . | schema_name . ] [ table_name | view_name ] FROM 'data_file' [ WITH ( [ [ , ] BATCHSIZE = batch_size ] [ [ , ] CHECK_CONSTRAINTS ] [ [ , ] CODEPAGE = { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_pag

package com.hundsun.ta.utils; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.io.PrintStream; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; i

背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当

本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端

使用POI能够导出大数据保证内存不溢出的一个重要原因是SXSSFWorkbook生成的EXCEL为2007版本,修改EXCEL2007文件后缀为ZIP打开可以看到,每一个Sheet都是一个xml文件,单元格格式和单元格坐标均用标签表示.直接使用SXSSFWorkbook来到导出EXCEL本身就是POI为了大数据量导出而量身定制的,所以导出可以直接使用SXSSFWorkbook方式. 为了保险起见可以采用多Sheet的方式保证内存不溢出.需要注意的是Sheet名称不能重复:下载的时候需要定义好返回

不久前,裸考国内知名电商平台拼多多的大数据岗位在线笔试,问答题(写SQL)被虐的很惨,完了下来默默学习一波.顺便借此机会复习一下SQL语句的用法. 本文主要涉及到的SQL知识点包括CREATE创建数据库和表.INSERT插入数据.SUM()求和.GROUP BY分组.DATE_FORMAT()格式化日期.ORDER BY排序.COUNT()统计行数.添加排名.MySQL实现统计排名.并列排名等,如果你对这些操作还有点不熟练,那么相信你读完本文会有收获的,如果自己再实现一遍效果更好. 准备工作 根

不多说,直接上干货! 如果在一个界面里,可以是单个项目 注意:本文是以gradle项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Gradle项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 注意:本文是以maven项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Maven项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 如果在一个界面里,可以是多个项目 注意:本文是以maven项目的方式来做的! IDEA学习系列之IDEA里如何正确设置(类似eclipse里同一个wor

周三去某在线旅游公司面试.被问到了一个关于数据量大的优化问题.问题是:一个主外键关联表,主表有一百万数据,外键关联表有一千万的数据,要求做一个连接. 本人接触过单表数据量最大的就是将近两亿行历史数据(某运营商一业务一年数据)做查询,所有查询相关列必须做索引,而且还要保证不会出现全表扫描情况.也从来没有试过把这么多数据全部拿出来放内存中.只好回答说“再怎么做优化估计都不行,这数据量太大了,性能肯定吃不销.我只能告诉尽可能的添加过滤条件,不要一次用这么多的数据来做连接,能分批做就分批做吧”. 面试人

最近用写个winform程序想用excel 文件导入数据库中,网上寻求办法,找到了这个经过尝试可以使用. 方法一: 实现在c#中可高效的将excel数据导入到sqlserver数据库中,很多人通过循环来拼接sql,这样做不但容易出错而且效率低下,最好的办法是使用bcp,也就是System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy 类来实现. using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentMo

c#代码,批量导入数据代码 public class MySql_Target : ZFCommon.DataAccesser.Base.DABase { public MySql_Target() { this.InitDataAccesser(ZFCommon.DataAccesser.DatabaseType.MySql, ReadConfig.TargetConnection); } ///大批量数据插入,返回成功插入行数 /// </summary> /// <param na

前因:项目一直使用的是PageHelper实现分页功能,项目前期数据量较少一直没有什么问题.随着业务扩增,数据库扩增PageHelper出现了明显的性能问题.几十万甚至上百万的单表数据查询性能缓慢,需要几秒乃至十几秒的查询时间.故此特地研究了一下PageHelper源码,查找PageHelper分页的实现方式. 一段较为简单的查询,跟随debug开始源码探寻之旅. public ResultContent select(Integer id) { Page<Test> blogPage = P

最近用写个winform程序想用excel 文件导入数据库中,网上寻求办法,找到了这个经过尝试可以使用. 方法一: 实现在c#中可高效的将excel数据导入到sqlserver数据库中,很多人通过循环来拼接sql,这样做不但容易出错而且效率低下,最好的办法是使用bcp,也就是System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy 类来实现. using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentMo

转自https://blog.csdn.net/q6834850/article/details/73726707?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 采用JDBC批处理(开启事务.无事务) 采用JDBC批处理时需要注意一下几点: 1.在URL连接时需要开启批处理.以及预编译 String url = “jdbc:mysql://localhost:3306/User?rewriteBatched -Statements=true&useServerPrepStmts=fals

一.Phoenix简介 Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层,它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据.在 Phoenix 之前,如果你要访问 HBase,只能调用它的 Java API,但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询,HBase 的 API 还是过于复杂.Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL,即你可以使用标准的 SQL 就能完成对 HBase 上数据的操作.同时这也意味着你可以通过集成 Sprin

源码:https://gitee.com/antia11/excel-data-import-demo 背景:客户需要每周会将上传一个 Excel 数据文件,数据量单次为 20W 以上,作为其他模块和报表的基础数据. 客户需求分析: 数据量为 20W 条左右. 数据需要去重. 等待时间不能太长. 文件中会有错误数据存在,错误数据跳过不进入数据库. 注意点: 为提高导入速度,选择分批插入,每次插入 1000 条数据. 在读取数据时判断数据是否正确,不正确不插入. 对数据进行去重. 实现逻辑: 首先

1)导出 select * from users into outfile '/tmp/users.txt';或 select * from users where sex=1 into outfile '/tmp/users.txt'; 2)导入 load data from infile '/tmp/users.txt' into table users; 注意:此方法只能导出导入表数据,表结构需要另外处理.

打开工具,在tool下面有个Text Importer 先选择Data from textfile选项卡 然后选择 Open data file ,打开要导入的文件 1\ 2\ 再先选择Data to Oracle选项卡,将要导入的那一个表的表名和用户名 最后在Fields中配置对应关系,Fileds1对应的是csv文件中的第一列对应完成后点击 import就好了

fscrawler是ES的一个文件导入插件,只需要简单的配置就可以实现将本地文件系统的文件导入到ES中进行检索,同时支持丰富的文件格式(txt.pdf,html,word...)等等.下面详细介绍下fscrawler是如何工作和配置的. 一.fscrawler的简单使用: 1.下载: wget https://repo1.maven.org/maven2/fr/pilato/elasticsearch/crawler/fscrawler/2.2/fscrawler-2.2.zip 2.解压: