1.业务要求:  将oracle表A的整表的数据一次性导入到表B中 , 以A_ID为外键关联. (*******如果开发环境和实际生产环境的数据一致,而且数据量比较小情况,可以直接手动添加数据; ********实际情况: 开发环境和生产环境数据不一致, 而且开发者没有实际操作数据库的权限~所以通过提交sql脚本来生成数据) 2.实现方式: 这里用到oracle的语句块,游标,以及for循环. 3.准备工作 新建表A和B,添加序列和A表的数据 -- auto-generated definiti

将Oracle数据库中的数据写入Excel 1.准备工作 Oracle数据库"TBYZB_FIELD_PRESSURE"表中数据如图: Excel模板(201512.xls): 2.任务说明 我们要完成的任务就是将表"TBYZB_FIELD_PRESSURE"中的数据,按照Excel模板(201512.xls)的样式导入到一个新的Excel中.即:Excel模板(201512.xls)不改变,生成一个和它一样的Excel并且导入数据. 3.关键代码 // 使用Fie

实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中 Runner类 package com.yjsj.hbase_mr2; import com.yjsj.hbase_mr2.ReadFruitFromHDFSMapper; import com.yjsj.hbase_mr2.WriteFruitMRFromTxtReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configur

使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

是我在看<笨方法学python>过程中发现有一行代码看不懂--" for sentence in snippet, phrase:",所以研究了半天,感觉挺有收获的.所以就放在博客上分享给大家了. 直入主题: 为了不耽误大家时间,如果知道以下为两段代码为什么输出不一样的话我觉得您肯定知道我下面要说的是什么了,您就不必花时间再读下去了. 1和2两段代码的区别是print在for循环中,另外一个是不在循环中.输出的结果却截然不同,如果想要弄懂如何遍历两列表,花些时间把下面的几行

写入:没有关闭流,容错并不完善. private void insertFile(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException { String path_member = request.getParameter("path_member"); List list = this.insert("f:/tmp001.xls", "gs_sale_me

SQLite作为一种数据库可以配置为Kettle的数据输入和输出,这个例子是从Excel中抽取数据然后写入到SQLite中 配置测试并成功后如下 下面是配置步骤: Excel输入配置 sqlite配置如下 选择表输入控件,建立数据库连接,选择连接类型 Generic database ,连接方式Native(jdbc), 自定义连接URL:jdbc:sqlite:E:/temp/20171205/ps_manager_grid.db 自定义驱动类型 org.sqlite.JDBC 保存测试成功

//php中的数组数据格式 Array ( [all] => Array ( [title] => ALL [room_promotion_id] => all ) [best_available_rate] => Array ( [title] => Best Available Rate [room_promotion_id] => best_available_rate ) [30] => Array ( [room_promotion_id] =>

1.前言 本文是在<如何计算实时热门商品>[1]一文上做的扩展,仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据,把处理后的数据写入到HBase的流程,其具体性能未做调优.此外,文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析,只因引文(若不特殊说明,文中引文皆指<如何计算实时热门商品>一文)中写的很详细了,故仅给出博主调试犯下的错.文中若有错误,欢迎大伙留言指出,谢谢! 源码在GitHub上,地址:https://github.com/L-Wg/flinkExample: 环境:Flin

1. 向表中添加数据(Insert 语句): 添加的语法: INSERT INTO table_name(column1,column2,column3,......) VALUES(value1,value2,value3,...) 其中table_name之后的字段是可以省略的,只是VALUES的每个字段都必须和定义的字段所匹配. (1).首先创建一张表: SQL> create table userinfo( id ,), username ), userpwd ), email ), r

需求: 项目中有一张表大概有7000多万条数据,造成表空间已满,需要清理部分数据,打算清理3000万. 2B 做法: delete from table_name where ID > '40000000'; 备注:select count(1) from table_name where ID > 'his_batch_4000000';  的结果大概有3000万条数据. 影响: 删了N个小时也没执行完,最终强制停止,造成表被锁.(没有管理员权限,需要联系DBA 才能解锁) 改进: decl

我做了简单的测试应用程序基于此示例.有一个按钮,插入到数据库和列表视图的数据.都是在 MainActivity 中.在原来的代码是restartLoader() 仅从调用 onResume() ,但它刷新列表视图时才 onResume() 被执行死刑.我把 restartLoader() 在结束了displayListView() 和现在它显示新行在列表视图中后我按下按钮.但我不认为它是正确的解决方案. public class MainActivity extends FragmentActi

推荐使用python内置函数zip,它可以将x个y维列表变成一个zip对象,将zip对象拆包可以发现它变成了y个x维元组.我们还可以将这个对象变成一个元组或列表.如下所示: 如果是两个列表的zip,我们还可以将其变成字典形式. 下面是一个小实例: name = ['wl','lyf','hg'] old = [22,33,35] for i,j in zip(name,old): print("他叫{},今年{}岁".format(i,j)) 他叫wl,今年22岁 他叫lyf,今年33

`其实就是用zip把两个列表包装起来:  for x, y in zip(list1, list2) 

1.点击[工具]-->[ODBC 导入器],如图: 2.在导入器里选择第一个[来自ODBC的数据],用户名/系统DSN-->填写[Excel Files],输入用户名和密码,点击 [连接],选择要导入的文件,在[导入表]中会显示该文件,在[结果预览]中会显示将要导入的数据,如图: 3.在[到Oracle的数据]页,所有者-->填写数据库实例名称,表-->导入的数据与数据库对应的表的名称,[回 车],在[字段]下出现对应的字段,在[SQL 函数]中可以写入该字段的限制条件,点击[导入

一.先用xlrd读取Excel数据到list列表中(存入列表中的数据如下图所示) import xlrd as xd #导入需要的包 import xlwt data =xd.open_workbook (r'C:\python测试文件\我的三国啊.xlsx') #打开excel表所在路径 sheet = data.sheet_by_name('Sheet1') #读取数据,以excel表名来打开 #print(sheet.nrows) #print(sheet.cell_value) d =

        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保

众所周知,SQLServer增删改数据最先都是在内存中进行的,这可以大大加快数据操作的速度: 当内存中的数据被修改了,而磁盘中的数据还没有被修改时,就产生了所谓的“脏页”,SQLServer是如何同步内存和磁盘的数据的呢? 以下三种方法就是为同步内存和磁盘数据而产生的: LazyWrite(惰性写入器):    作用: 1.管理SQLServer空闲内存: a. 定期检查空闲缓冲列表的大小,当这个值过低的时候,它会扫描整个数据缓存, 将一段时间没有使用的页面老化(通过LRU算法),释放内存空间:

Java可用org.apache.poi包来操作word文档.org.apache.poi包可于官网上下载,解压后各jar作用如下图所示: 可根据需求导入对应的jar. 一.HWPFDocument类的使用 用HWPFDocument类将数据写到指定的word文档中,基本思路是这样的: - 首先,建立一个HWPFDocument类的实例,关联到一个临时的word文档: - 然后,通过Range类实例,将数据写入这个word文档中: - 接着,将这个临时的word文档通过write函数写入指定的w

  前面讲解到将Item中的所有字段都已经填写完成,那么接下来就是将他们存储到mysql数据库中,那就用到了pipeline项目管道了:  对项目管道的理解:做一个比喻,爬取好比是开采石油,Item装的都是原油,需要通过一系列的管道和工艺进行提炼,而这些原油都是通过pipeline进行加工的,才能真正的到我们所能使用的油(数据)  大致思路:      1, 安装MySQLdb和连接数据库的驱动mysqlclient,并创建数据库和相应的表,创建和Item的字段        一样的字段(注意各