neo4j 官方文档有说明,使用 neo4j-admin restore / dump 导出和恢复数据库的时候需要停掉数据,否则会报数据库正在使用的错误:command failed: the database is in use — stop Neo4j and try again 官方文档这样说:Restore the database graph.db from the backup located in /mnt/backup/graph.db-backup. Note that the

编写systemd文件 $ sudo vi /etc/systemd/system/iptables-import.service # /etc/systemd/system/iptables-import.service [Unit] Description=Iptables rules import After=docker.service [Service] Type=simple ExecStart=/home/<用户名>/iptables_import.sh RemainAfterE

简单配置了sqoop之后开始使用,之前用的时候很好用,也不记得有没有启动hivemetastore,今天用的时候没有启动,结果导入数据时,如果使用了db.tablename,就会出现找不到数据库的错,一直找到不到原因, 换了sqoop还是一样,后来查了一下,在sqoop/conf下多了一个metastore.db的文件夹,我把这个文件删了,然后把hive-site.xml的文件从hive/conf中复制过来. 此时问题解决

摘要: 主要介绍如何通过官方 ETL 工具 Exchange 将业务线上数据从 Neo4j 直接导入到 Nebula Graph 以及在导入过程中遇到的问题和优化方法. 本文首发于 Nebula 论坛:https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/2044 1 背景 随着业务数据量不断增长,业务对图数据库在线数据实时更新写入和查询的效率要求也不断增加.Neo4j 存在明显性能不足,Neo4j 社区开源版本只支持单机部署,扩展能力存在比较大的问题,无法满足

导出数据 查看下 mysql 运行名称 docker ps 结果:  执行导出(备份)数据库命令: 由第一步的结果可知,我们的 mysql 运行在一个叫 mysql_server 的 docker 容器中.而我们要备份的数据库就在里面,叫做 test_db.mysql 的用户名密码均为root,我们将文件备份到宿主机/opt/sql_bak文件夹下. docker exec -it mysql_server mysqldump -uroot -proot test_db > /opt/sql_

背景 最近我在尝试存储知识图谱的过程中,接触到了Neo4j图数据库,这里我摘取了一段Neo4j的简介: Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中.它是一个嵌入式的.基于磁盘的.具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中.Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性.程序员工作在一个面向对象的.灵活的网络结构下而不是严格.静态的表中--但是他们可以享受到具备完全的事务

neo4j一般的配置路径如下 一.备份数据 使用neo4j-admin命令. 首先,先找到数据的存储路径,然后关闭数据库. 关闭数据库的语句如下: #切换到/bin目录下 ./neo4j stop 然后,确定好目前数据库的名称,然后使用如下命令 #--database 是数据库名称 --to是备份数据目录的地址与名称 neo4j-admin dump --database=neo4j --to=/home/neo4j.dump 二.创建新数据库 首先,在数据库配置文件中修改默认数据库参数.我的数

导出 -s  选项用来只导出表结构,而不会导出表中的数据 -t   选项用来指定要导出的数据库表 格式:docker exec -ti 容器名 pg_dump -U 用户名 -s -t table_name db_name > sql文件保存位置docker exec -ti group-postgres pg_dump -U leaniot -s -t user_info gis > ./t.sql 如果是远程连接,添加 -h -p参数 docker exec -ti group-postg

neo4j批量导入数据有两种方法,第一种是使用cypher语法中的LOAD CSV,第二种是使用neo4j自带的工具neo4j-admin import. LOAD CSV 导入的文件必须是csv文件,位置可以是本地的,或通过http.https.ftp等url指定位置. neo4j中关于导入文件的设置是dbms.security.allow_csv_import_from_file_urls,默认为true:而导入本地文件的位置通过dbms.directories.import来指定导入的根目

docker部署neo4j 环境:ubuntu16.04LTS docker安装 详见:菜鸟教程(docker安装) docker国内镜像源配置 第一步,进入阿里云,登陆后点击左侧的镜像加速,生成自己的镜像加速地址. 第二步,选择ubuntu,执行阿里云推荐的终端命令,即可更新docker的镜像源为阿里云镜像. docker部署neo4j 拉取neo4j镜像 第一步,从镜像源中找合适的镜像 docker search neo4j 第二步,拉取镜像源 docker pull neo4j(:版本号)

neo4j导入csv文件 关于neo4j的安装 官网和网上博客提供了n中安装的方法,这里不再赘述: 普通安装: https://cloud.tencent.com/developer/article/1336299 windows安装: https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5521577.html 下载地址: Windows版本: https://neo4j.com/artifact.php?name=neo4j-community-3.5.7-windows.zip

分类: Oracle 忙了一天终于把sqlloader导出数据和导入数据弄清楚了,累死俺了... 这个总结主要分为三个大部分,第一部分(实例,主要分两步),第二部分(参数小总结),第三部分(完全参数总结) 第一部分 第一步 :这是我的导出数据的脚本call.sqlconn scott/tigerset echo offset term offset line 1000 pages 0set feedback offset heading offset trimspool on spool /te

从sqlserver导入数据到solr, solr 采用的版本6.0.1,并且本机解压到:F:\Tool\solr-6.0.1: 1. 命令启动solr,创建core 启动,进入solr文件目录下,执行:bin\solr start -p 8984 创建core,执行:bin\solr create -c postcore 检查是否创建成功:http://127.0.0.1:8984/solr 2.  jar包添加,下载地址 https://gist.github.com/maxivak/3e3

在window下,通过批处理文件(.bat),进行开启MYSQL服务,导入数据文件(.sql) 1)新建一个txt文件,写入以下内容 rem 启动mysql56服务  mysql56是我的mysql服务名称  若该服务已启动,则下面2行代码可省略 cd C:\Windows\system32   net start mysql56 rem 进入安装目录的路径下 C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.6\bin  执行以下代码    数据库文件mysql_cr

阅读此文请先阅读上文:[大数据]-Elasticsearch5.3.1 IK分词,同义词/联想搜索设置,前面介绍了ES,Kibana5.3.1的安装配置,以及IK分词的安装和同义词设置,这里主要记录Logstash导入mysql数据到Elasticsearch5.3.1并设置IK分词和同义词.由于logstash配置好JDBC,ES连接之后运行脚本一站式创建index,mapping,导入数据.但是如果我们要配置IK分词器就需要修改创建index,mapping的配置,下面详细介绍. 一.Log

一:在Windows环境 1 下载解压Logstash的压缩包 2 在Logstash的压缩包中安装Logstash-jdbc-input插件: 在Bin命令行下运行命令: .\logstash-plugin install logstash-jdbc-input 及可以安装成功,(该插件主要是用来进行增量同步时记录跟踪数值的最大值或者时间的最新时间) 2 将oracle的驱动放入Logstash的解压包中 3 在Logstash的包中创建jdbc.conf 3.1 Logstash的jdbc.

1.Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定.下载图形化界面的zip包格式的,直接解压缩使用即可.安装部署模式这里不说了,自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式.    Kettle的社区官网:https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址:https://sourceforge.net/projects/pentaho/f

之前部署了Docker容器学习梳理--基础环境安装,接下来看看Docker Volume的使用. Docker volume使用 Docker中的数据可以存储在类似于虚拟机磁盘的介质中,在Docker中称为数据卷(Data Volume).数据卷可以用来存储Docker应用的数据,也可以用来在Docker容器间进行数据共享. 数据卷呈现给Docker容器的形式就是一个目录,支持多个容器间共享,修改也不会影响镜像.使用Docker的数据卷,类似在系统中使用 mount 挂载一个文件系统. 1)一个

  目录 前言 一.使用的导入命令 二.遇到的问题及解决 1. 用文本字段进行分区的问题 2. Hadoop历史服务器Hadoop JobHistory没开启的问题 3. 连接元数据存储数据库报错 4. 没有在hive创建数据库 5. 其他警告和报错 三.参考 回到顶部 前言 这篇文章主要是用sqoop从mysql导入数据到hive时遇到的坑的总结. 环境: 系统:Centos 6.5 Hadoop:Apache,2.7.3 Mysql:5.1.73 JDK:1.8 Sqoop:1.4.7 Ha

摘要: Greenplum 提供了快速导入数据的方法,下面通过一个例子演示给大家. Greenplum 提供了快速导入数据的方法,下面通过一个例子演示给大家. 我们用TPCH测试中最大的表做导入测试 首先简单介绍下原理. 1) Greenplum 通过外部表的方式让所有 segment 同时连接到一组外部服务 gpfdist, 同时拉取数据 2) gpfdist 随机分发数据给所有 segment. 3) segment拿到数据后先解析它,根据表的分发规则收下属于自己的数据,把不属于自己的数据再