GO语言的进阶之路-Golang高级数据结构定义 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们之前学习过Golang的基本数据类型,字符串和byte,以及rune也有所了解,但是说起高级点的数据类型,可能我们还是不太清楚,那么今天就跟着我脚步一起学习一下这些高级数据类型数据吧.相信有部分人可能学习过Python,那么我这篇博客基本上不用看了,因为对你来说会觉得so easy.因为太多的相似之处了,只是写法不同.本章主要介绍数组(array),切片(scice),字典(m

先说答案:全量数据. 1.修改redis.conf,开启rdb,禁用aof 上面这个是持久化文件的路径,我们ll看下: 2.启动redis后,cli查看里面的key [root@mini1 redis-]# src/redis-server ./redis.conf [root@mini1 redis-4.0.2]# src/redis-cli  3.现在转换为aof模式 在线转换参考:https://redis.io/topics/persistence How I can switch to

消费者要从头开始消费某个topic的全量数据,需要满足2个条件(spring-kafka): (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest: 对应的spring-kafka消费者客户端配置参数为: <!-- 指定消费组名 --> <entry key="group.id" value="fg11"/&g

python从数据库获取全量数据的方法 学习了:https://blog.csdn.net/lom9357bye/article/details/79503658 原文膜拜: import psycopg2.pool from datetime import datetime # 批量查询大小 batch_size = 1000 def cursor_query(): # 使用数据库连接池,使用普通的连接方法运行貌似也会内存飙升,因此改为了连接池 simple_conn_pool = psyco

[root@hadoop3 xiaole_chk_url]# sh looh.es.res.sh 100 200 1 % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed 100 61740 100 61721 100 19 472k 148 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 474k 200 300 2 % Total % Rec

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Mysql最常用的三种备份工具分别是mysqldump.Xtrabackup(innobackupex工具).lvm-snapshot快照.前面分别介绍了:Mysql备份系列(1)--备份方案总结性梳理Mysql备份系列(2)--mysqldump备份(全量+增量)方案操作记录Mysql备份系列(3)--innobackupex备份mysql大数据(全量+增量)操作记录 lvm-snapshot:基于LVM快照的备份1.关于快照:1)事务日志跟数据文件必须在同一个卷上:2)刚刚创立的快照卷,里面

转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.创建MySQL数据 create database solr; use solr; DROP TABLE IF EXISTS student; CREATE TABLE student ( id ) NOT NULL, stu_name ) DEFAULT NULL, stu_sex ) DEFAULT NULL, stu_address ) DEFAULT NULL, updateTime times

摘要:本文介绍了一种Hbase迁移的方法,可以在一些特定场景下运用. 背景 在Hbase使用过程中,使用的Hbase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以跟用户协商用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个Hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对客户的业务影响时间也比较长,往往在客户给的时间窗口无法完成,本文给出一种迁移思路,可以利用Hbase自身的功能,对集群进行迁移,减少集群业务中断时间. 简介 大家都知

作者经历了多次基于HBase实现全量与增量数据的迁移测试,总结了在使用HBase进行数据迁移的多种实践,本文针对全量与增量数据迁移的场景不同,提供了1+2的技巧分享. HBase全量与增量数据迁移的方法 1.背景 在HBase使用过程中,使用的HBase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对业务影响时间也比较长,往往在设计的时间

一.全量同步 本文以mysql -> mysql为示例: 本次测试的表为mysql的系统库-sakila中的actor表,由于不支持目的端自动建表,此处预先建立目的表: CREATE TABLE `actor_copy` ( `actor_id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `first_name` ) NOT NULL, `last_name` ) NOT NULL, `last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT

目录 目录 前文列表 全量备份数据的获取方式 增量备份数据的获取过程 前文列表 VMware 虚拟化编程(1) - VMDK/VDDK/VixDiskLib/VADP 概念简析 VMware 虚拟化编程(2) - 虚拟磁盘文件类型详解 VMware 虚拟化编程(3) -VMware vSphere Web Service API 解析 VMware 虚拟化编程(4) - VDDK 安装 VMware 虚拟化编程(5) - VixDiskLib 虚拟磁盘库详解之一 VMware 虚拟化编程(6)

1. ProcessFunction ProcessFunction是一个低级的流处理操作,可以访问所有(非循环)流应用程序的基本构建块: event(流元素) state(容错,一致性,只能在Keyed流中使用) timers(事件时间和处理时间,只能在keyed流中使用) ProcessFunction可以被认为是增加了keyed state和timers功能的FlatMapFunction.ProcesseFunction可以通过RuntimeContext访问Flink中的Keyed S

粗略介绍冷备,热备,温暖,及Mysqldump,mysqlpump,xtrabackup,innobackupex 全量,增量备份 --备份的目的 灾难恢复:意外情况下(如服务器宕机.磁盘损坏等)对损坏的数据进行恢复和还原保证数据不丢失,最小程度地丢失需求改变:因需求改变而需要把数据还原到改变以前测试:测试新功能是否可用 --备份与恢复概述 根据备份的方法可以分为: 1.Hot Backup(热备) 2.Cold Backup(冷备) 3.Warm Backup(温备) Hot Backup是指

在日常的linux运维工作中,大数据量备份与还原,始终是个难点.关于mysql的备份和恢复,比较传统的是用mysqldump工具,今天这里推荐另一个备份工具innobackupex.innobackupex和mysqldump都可以对mysql进行热备份的,mysqldump对mysql的innodb的备份可以使用single-transaction参数来开启一个事务,利用innodb的mvcc来不进行锁表进行热备份,mysqldump备份是逻辑备份,备份出来的文件是sql语句,所以备份和恢复的

问题:sqlalchemy如何批量删除多条数据解决:使用参数synchronize_session=False,或for循环方法:        users = self.db.query(User).filter(User.id.in_(1,2,3)).all()        [self.db.delete(u) for u in users]        self.db.commit()或        users = self.db.query(User).filter(User.id

查看分区数据量,查看全库数据量 USE information_schema; SELECT PARTITION_NAME,TABLE_ROWS FROM INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS WHERE TABLE_NAME = 'sale_data'; SELECT table_name,table_rows FROM TABLES  WHERE TABLE_SCHEMA = 'db_name'  ORDER BY table_rows DESC ; http://my

MYSQL 数据库备份有很多种(cp.tar.lvm2.mysqldump.xtarbackup)等等,具体使用哪一个还要看你的数据规模.下面给出一个表 #摘自<学会用各种姿态备份Mysql数据库> 备份方法 备份速度 恢复速度 便捷性 功能 一般用于 cp 快 快 一般.灵活性低 很弱 少量数据备份 mysqldump 慢 慢 一般.可无视存储引擎的差异 一般 中小型数据量的备份 lvm2 快 快 一般.支持几乎热备.速度快 一般 中小型数据量的备份 xtrabackup 较快 较快 实现i

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.配置详解 场景描述:MySQL数据表以全量和增量的方式向ElasticSearch搜索引擎同步. 1.下载内容 elasticsearch 版本 6.3.2 logstash 版本 6.3.2 mysql-connector-java-5.1.13.jar 2.核心配置 路径:/usr/local/logstash 新建配置目录:sync-config 1).配置全文 /usr/local/logstash/sync-config/c

前言 本文基于伪分布式搭建 hadoop+zookeeper+hbase+opentsdb之后,文章链接:https://www.cnblogs.com/yybrhr/p/11128149.html,对于Hbase数据备份和恢复的几种方法已经有很多大神说明了很多(https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html对hbase迁移数据的4种机制都做了说明),我就不做过多描述.本文主要实战Export 本地备份还原opentsdb数据

一.使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch 1.在mysql中准备数据: mysql> show tables; +----------------+ | Tables_in_yang | +----------------+ | im | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from im; +----+------+ | id | name | +----+------+ | 2