## DataX快速入门参考 > 官方https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/userGuid.md ## 环境要求 > Linux JDK(1.8以上,推荐1.8) Python(推荐Python2.6.X) Apache Maven 3.x (Compile DataX) ## 打包 mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true ### 本地idea调用 >

基于Python 从mysql表读取千万数据实践   by:授客 QQ:1033553122 场景:   有以下两个表,两者都有一个表字段,名为waybill_no,我们需要从tl_waybill_bar_record表读取1000w条唯一的waybill_no,然后作为INSERT SQL语句的一部分,填充到ts_order_waybill的waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表

先说一下工作场景,要求做一个服务,满足:处理千万级别数据,单个请求响应时间在20ms以下.由于是存储的数据格式为key:list[],所以很适合使用redis来存放数据,为了测试一下redis存储的效率问题,才有了这篇文章. 第一步:造数据.思路如下:(1)先产生三千万个key,为了解决随机函数不能很好平均分布的问题,采用两步走的方法来造3000W个key.首先,从key从1到3000万依次产生,解决数量问题.然后,再使用随机函数产生1000W数据,添加到这些key中.(2)为了提高效率,使用5

orcl 数据库表中数据达到上千万时,已经变的特别慢了,所以时不时需要清掉一部分数据. bqh8表中目前有10000000条数据,需要保留19条数据,其余全部清除掉. 以下为个人方法: 1.首先把需要保留的数据备份到temp1临时表中. create table temp1 as select * from bqh8 where id<20;select * from temp1; 2.然后再用truncate删除整个表的数据. truncate table bqh8;select * from

一.需求 由于公司各个部门对业务数据的需求,比如进行数据分析.报表展示等等,且公司没有相应的系统.数据仓库满足这些需求,最原始的办法就是把数据提取出来生成excel表发给各个部门,这个功能已经由脚本转成了平台,交给了DBA使用,而有些数据分析部门,则需要运维把生产库的数据同步到他们自己的库,并且需要对数据进行脱敏,比如客户的身份证号.手机号等等,且数据来源分散在不同的机器,不同的数据库实例里,这样就无法使用MySQL的多源复制,只能用写脚本通过SQL语句实现,随着业务的发展,导致堆积到运维部门的

最近碰到个项目,需要 千万条数据入库的问题,有原本的 类 csv 文件导入, 统计了下  数据行大概有 1400W 行之多 二话不说, 建表,直接 load LOAD DATA LOCAL INFILE '/data/data.csv' INTO TABLE pk_book_price CHARACTER SET utf8  FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' (`no`,`name`,`price`,`ranking`); 照理说

DataX是阿里云推出的一款开源的ETL工具,通过配置json文件实现不同数据库之间的数据同步.先有需求是从Sqlserver同步数据到Oracle,网上关于DataX的介绍很多. 框架设计 DataX本身作为离线数据同步框架,采用Framework + plugin架构构建.将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件,纳入到整个同步框架中. Reader:Reader为数据采集模块,负责采集数据源的数据,将数据发送给Framework.  Writer: Writer为数据写入模

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

from mysql_tool import * import copy s = ''' INSERT INTO `qqzone`.`myu` (`id`, `uid`, `age`, `gender`, `marriageStatus`, `education`, `consumptionAbility`, `LBS`, `interest1`, `interest2`, `interest3`, `interest4`, `interest5`, `kw1`, `kw2`, `kw3`, `

最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移.2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升.不过这些数据有大量的冗余字段和错误信息,极不方便做统计和分析.所以我需要创建一张新表,把旧表中的数据一条一条取出来优化后放回新表: 一. 清除冗余数据,优化字段结构 2000W数据中,能作为查询条件的字段我们是预知的.所以将这部分数据单独创建新的字段,对于有规则的数据合理改变字段结构,比如身份证就是varchar(18).对于不重要的数据我们

1 #include <iostream> #include <fstream> #include <cstdlib> #include <string> #include <vector> #include <list> using namespace std; //vector<string> g_all; //创建list存放数据 list<string> g_all; //统计共有多少数据 ; //载入

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

需求背景: 由于业务需求,需要在线上用户表添加渠道字段,用于区分不同渠道注册的用户,目前该表有20+个字段,8个索引 线上用户数据大概1500W左右,需要不停机增加数据库字段,同时需要刷新Redis缓存中的用户数据 发生的问题: 问题1.添加字段可能会锁表,影响线上业务的操作: 问题2.删除Redis缓存中的数据,数据量过大,无法直接精准的进行删除处理,可能的情况就是造成一边删除旧用户信息,一边生成新用户信息 解决方案: 针对于问题一: 由于MySQL5.6版本以后,提供了在执行DDL语句时,无

--创建表 tab_a -- create table tab_a (id int primary key not null,pid int); --创建序列 /** create sequence seq_a increment by 1 start with 1 nomaxvalue nocycle cache 20; **/ --创建存储过程 create or replace procedure pro_a_insert is i ); begin .. loop INSERT INTO

Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction 0DELETE FROM sta_addr WHERE date="2018-10-15" LIMIT 30000;1DELETE FROM sta_addr WHERE date="2018-10-15" LIMIT 30000;2DELETE FROM sta_addr WHERE date="2018-10-15" LIMIT 30

建表语句 CREATE TABLE `test_id` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键自增非空', `name` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `age` int(3) NULL DEFAULT NULL, `address` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf

地址:https://database.51cto.com/art/201902/592522.htm 虽然是广告文,但整体可读性尚可.

概述 现在越来越多的技术架构下会组合使用MaxCompute和TableStore,用MaxCompute作大数据分析,计算的结果会导出到TableStore提供在线访问.MaxCompute提供海量数据计算的能力,而TableStore提供海量数据高并发低延迟读写的能力. 将MaxCompute内数据导出至TableStore,目前可选的几种主要途径包括: 自己编写工具:使用MaxCompute SDK通过Tunnel读取表数据,再通过TableStore SDK再写入数据.DataX:自己在

1.DataX介绍 DataX DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL.Oracle.SqlServer.Postgre.HDFS.Hive.ADS.HBase.TableStore(OTS).MaxCompute(ODPS).DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能. Features DataX本身作为数据同步框架,将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件,以及向目标端写入数据的Writer插件,理论上DataX框架

今天需要把将近存有一千万条记录的*.sql导入到mysql中.使用navicate导入,在导入100万条之后速度就明显变慢了, 导入五百万条数据的时候用了14个小时,且后面的数据导入的越来越慢. 后来是使用的办法是: 编辑*.sql文件,把表结构里面的主键.索引等等全部删除掉,引擎改为myisam. 这样导入速度大为提高,只要了半个小时就把将近一千万数据导完了. (关于删除索引,我把多字段的索引删除了,添加了一个后面需要的单字段索引,速度也没降低多少) 当然在数据导入完之后,你可以把这些主键.索