最近有个哥们在群里问,有一个日志,里面存的是IP地址(一行一个),如何将这些IP快速导入到Redis中. 我刚开始的建议是Shell+redis客户端. 今天,查看Redis官档,发现文档的首页部分(http://www.redis.io/documentation)有一个专门的主题是讲述“Redis Mass Insertion”的,才知道自己的建议很low. 官方给出的理由如下: Using a normal Redis client to perform mass insertion is

csv文件批量导入数据到sqlite. 代码: f = web.input(bs_switch = {})  # bs_switch 为from表单file字段的namedata =[i.split(",") for i in f["bs_switch"].file.read().split()[1:]] #这里的步骤: #1.读取导入的内容:f["bs_switch"].file.read() #2.因为导入的内容为str,转化为列表.用spl

这里不多说,直接上干货! 前提博客是 Weka中数据挖掘与机器学习系列之数据格式ARFF和CSV文件格式之间的转换(四) 1.将arff文件批量导入MySQL数据库 我在这里,arff文件以Weka安装目录下data文件夹中的iris.arff文件为例. 这个很简单,直接open file,不多说. 2.将csv文件批量导入MySQL数据库 首选,需要先删除csv文件中第一行对属性名的描述,如下图. 得到 然后,我这里保存到,D:\SoftWare\MySQL Server\MySQL Serv

1.介绍 java实现文件的导入导出数据库,目前在大部分系统中是比较常见的功能了,今天写个小demo来理解其原理,没接触过的同学也可以看看参考下. 目前我所接触过的导入导出技术主要有POI和iReport,poi主要作为一些数据批量导入数据库,iReport做报表导出.另外还有jxl类似poi的方式,不过貌似很久没跟新了,2007之后的office好像也不支持,这里就不说了. 2.POI使用详解 2.1 什么是Apache POI? Apache POI是Apache软件基金会的开放源码函式库,

工作中有这样一个需求,要将用户的魅力值数据做排行,生成榜单展示前40名,每隔5分钟刷新一次榜单.这样的需求用redis的zset是很方便实现的.但是数据存在mysql的表中,有400多万条,怎么将其快速的放入redis中呢? 一般我们想到是通过程序把数据从mysql中查出来,然后存入redis,但是这样不仅耗时,而且不能保证写入redis的数据的准确性,这中间存在一个部署的时差.通过google老师一查原来redis提供了批量导入数据的功能,原帖地址: http://baijian.github

场景描述:前段时间,将实时数据通过kafka+flume+morphline的方式接入到solr中.新进来的数据已经可以在solr中看到了,但是以前的历史数据还没有导入solr. CDH提供利用MapReduceIndexerTool来将HDFS的数据导入到solr. 历史数据格式类似如下按年/月/日保存在HDFS上每天一个文件: -/user/data/2016 -11 -1 -data.txt -2 -data.txt -12 -1 -data.txt -2 -data.txt 文件的格式为

进入DOS界面. 进入SQL文件目录. 在命令提示下运行SqlPlus,c:\sql>sqlplus user_name/password@net_service_name 指定SQL执行日志文件,日志文件名任意,但必须以log为后缀名:sql>spool e:\temp\a.log 创建批量执行文件.如果要批量执行多个SQL文件,可以创建一个list文件,例如list.sql,里面列出每个SQL文件,以@@开头,例如@@a.sql;@@b.sql; 调用批量执行文件,sql>@list

一 .界面简单设计如下: 二 .代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Data.OleDb; using System.Data.S

有一百多个sql文件肿么破?一行一行地导入数据库肯定是极其愚蠢的做法,但是我差点就这么做了... 网上首先找到的方法是:写一个xxx.sql文件,里边每一行都是source *.sql ...,之后再mysql中去调用source xxx.sql,结果失败,失败原因:Error 2, cannot open file xxxxxxxxx,大概这个样子.这种方法貌似在windows上是可用的,不过貌似还要把sql文件放在mysql/bin目录下才可以生效. 之后找到的解决方案是利用shell脚本,

前言 在一些工作中,可能需要对数据库中的一些数据(批量)进行处理(修改或者查询),而数据的来源是你的同事,换句话说就是这批数据不可能通过某些查询条件查出来, 而这批数据又比较多,比如几百.几千甚至几万个,这种时候如果原有的程序还不支持批量操作,那么如果一个一个的去处理真的是有种想要吐血的感觉! 所以这里写了一个读取 txt 文件的内容的方法,先将这些数据读取成对应的数据集合,再进行其他处理就方便了很多. 注:可以直接复制 Excel 表单中的某列数据,粘贴到 txt 文件中. 方法实现: 这里只

for file in ./tmp_data/* do echo $file mysql -u'root' -p'wangbin' --default-character-set=utf8 -e"load data local infile '$file' into table yiche.yiche_core fields terminated by ',' lines terminated by '\n';" rm -rf $file done

目前线上一个单实例redis中无用的key太多,决定删除一部分. 1.删除指定用户的key,使用redis的pipeline 根据一定条件把需要删除的用户统计出来,放到一个表里面,表为 del_user(int user_id),rows大约在1千万. 要删除的key为 "login:%s" %s匹配 user_id . 写sql文如下:把sql文保存在一个文件里面,命名为 1.sql SELECT CONCAT( "*2\r\n", '$3\r\n',    'D

SQL Server的Bulk Insert语句可以将本地或远程的数据文件批量导入到数据库中,速度非常的快.远程文件必须共享才行,文件路径须使用通用约定(UNC)名称,即"\\服务器名或IP\共享名\路径\文件名"的形式. * 1. 由于Bulk Insert通常配合格式化文件批量导入数据更方便,所以这里先介绍bcp工具导出格式化文件的方法. bcp是SQL Server提供的命令行实用工具提供了数据的导出.导入.格式文件导出等功能,导出格式化文件的语法如下: Sql代码 bcp 数据

一.1.通过csv文件批量导入数据 1 from selenium import webdriver from time import ctime,sleep import csv #循环读取每一行每一个字段csv bid_info = csv.DictReader(open('E:\\script\\python-script\\demo_test_courses.csv','r')) dict_data = [] for lines in bid_info: if bid_info.line

在Xshell可以像这样一个文件批量导入主机: https://blog.netsarang.com/91/importing-csv-formatted-host-information-to-xshell/ 在CRT上也可以,格式和Xshell的一样,但前提是需要运行一个自定义脚本: 脚本:https://forums.vandyke.com/showthread.php?p=37089#post37089 操作:https://www.vandyke.com/support/tips/im

通过管道传输pipe将MySQL数据批量导入Redis      自Redis 2.6以上版本起,Redis支持快速大批量导入数据,即官网的Redis Mass Insertion,即Pipe传输, 通过将要导入的命令转换为Resp格式,然后通过MySQL的concat()来整理出最终导入的命令集合,以达到快速导入的目的.  1. 根据需求设计好Redis的hash结构,关键是Key的设计 Redis其实就是内存数据库,而其中最常用的就是hash结构,key-value,查询时需要使用到key,

将手机上网日志文件批量导入到Hbase中.操作步骤: 1.将日志文件(请下载附件)上传到HDFS中,利用hadoop的操作命令上传:hadoop  fs -put input  / 2.创建Hbase表,通过Java操作 package com.jiewen.hbase; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConf

有时候,我们需要给redis库中插入大量的数据,如做性能测试前的准备数据.遇到这种情况时,偶尔可能也会懵逼一下,这里就给大家介绍一个批量导入数据的方法. 先准备一个redis protocol的文件(redis protocol可以参考这里:https://redis.io/topics/protocol),这里是用java程序来输出的,java代码如下: <<RedisBatchTest>> public class RedisBatchTest { public static

package com.practice.util; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.text.DecimalFormat; import java.text.SimpleDateFormat; import ja

SpringMVC文件上传 Excle文件 Poi解析并批量导入 MYSQL数据库  /** * 业务需求说明: * 1 批量导入成员 并且 自主创建账号 * 2 校验数据格式 且 重复导入提示 已被占用 * 3 导入手机相同 则更新源有信息 * 4 返回错误信息 */ jsp文件 部分 浏览 以及功能键 代码: <div class="modal-body" style="position: relative;"> <form class=&qu

1.使用pipeline进行批量导入数据.包含先使用rpush插入数据,然后使用expire改动过期时间 class Redis_Handler(Handler): def connect(self): #print self.host,self.port,self.table self.conn = Connection(self.host,self.port,self.table) def execute(self, action_name): filename = "/tmp/temp.t