今天公司抽取了4千万的表大概十几G 用sqoop抽取是30--40分钟 开了两个map.模型是oracle----hdfs(hive).以前只抽过几十万级别,所以千万级别感觉还是spilt做好切分和定好切分字段.尽量避免木桶效应.才能把sqoop时间缩到最短.另外.hdfs load到hive 加了overwirte就是覆盖,没加这个关键字默认是追加.每次追加hdfs的文件会被转移到hive的 hdfs目录下.

将List集合的数据写到一个Excel文件并导出示例: using NPOI.HSSF.UserModel;using NPOI.SS.UserModel;using System;using System.Collections.Generic;using System.IO; List<UserInfo> listUser = new List<UserInfo>()           {               new UserInfo { name="1&q

之前写过 [基于moco的mock server 简单应用]这篇文章,然后自己这段时间也在做基金的接口测试,逛了一些论坛,然后对 响应数据写在config文件的再次优化,之前是把所有的响应数据都写到config文件里面,现在优化下: 格式如下:[ { "request" : { "uri" : "/posts" }, "response" : { "file" : "all_posts.json&

环境:OEL 5.7 + Oracle 10.2.0.5 RAC 需求:实验在Oracle 10g环境使用amdu抽取数据库文件 本文主要目的是介绍3个知识点: 1.使amdu可以在oracle 10g环境中使用 2.使kfed可以在oracle 10g环境中使用 3.amdu如何抽取损坏的ASM磁盘组数据 1.使amdu可以在oracle 10g环境中使用 在Oracle 10g环境,并没有自带amdu工具,需要自行去下载: 具体可以参考MOS文档: Placeholder for AMDU

private boolean writeToFile(BusGpsBean gpsBean) { String dataStr = DateUtil.date2String(new Date(), DateUtil.YMD); String filePath = PathKit.getWebRootPath() + File.separatorChar + "writeFile" + File.separatorChar + dataStr + ".txt"; /

MySQL使用load data local infile 从文件中导入数据比insert语句要快,MySQL文档上说要快20倍左右.但是这个方法有个缺点,就是导入数据之前,必须要有文件,也就是说从文件中导入.这样就需要去写文件,以及文件删除等维护.某些情况下,比如数据源并发的话,还会出现写文件并发问题,很难处理.那么有没有什么办法,可以达到同样的效率,直接从内存(IO流中)中导入数据,而不需要写文件呢?前段时间,去MySQL社区的时候发现了这样一个方法:setLocalInfileInputS

Tika常见格式文件抽取内容并做预处理 作者 白宁超 2016年3月30日18:57:08 摘要:本文主要针对自然语言处理(NLP)过程中,重要基础部分抽取文本内容的预处理.首先我们要意识到预处理的重要性.在大数据的背景下,越来越多的非结构化半结构化文本.如何从海量文本中抽取我们需要的有价值的知识显得尤为重要.另外文本格式常常不一,诸如:pdf,word,excl,xml,ppt,txt等常见文件类型你或许经过一番周折还是有办法处理的.倘若遇到database,html,邮件,RTF,图像,语音

一.创建一个mysql的link MySQL链接使用的是JDBC,必须有对应的驱动文件jar,还得有对应的访问权限,请确保能在server端访问MySQL.确保mysql的jar包已经导入到${SQOOP_HOME}/server/lib/目录下. create link -c generic-jdbc-connector 这时候就会出现交互会话,提示你输入各项参数: [Link configuration] Name:标示这个link的字符串.比如:mysql-link-1 Driver Cl

序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了. 原文和作者一起讨论: http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6775034.html 微信:intsmaze Sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具.Sqoop架构非常简单,

1.问题描述 在CDH集群中我们需要将Hive表的数据导入到RDBMS数据库中,使用Sqoop工具可以方便的将Hive表数据抽取到RDBMS数据库中,在使用Sqoop抽取Hive Parquet表时作业执行异常. Sqoop抽数脚本: sqoop export \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test_db \ --username root \ --password \ --table mytest_parquet \ --export-dir

export是HDFS里的文件导出到RDBMS的工具,不能从hive.hbase导出数据,且HDFS文件只能是文本格式.如果要把hive表数据导出到RDBMS,可以先把hive表通过查询写入到一个临时表,临时用文本格式,然后再从该临时表目录里export数据. HDFS导出数据到MySQL  说明: (1).Sqoop与数据库通信,获取数据库表的元数据信息: (2).将Hadoop上的文件划分成若干个Split,每个Split由一个Map Task进行数据导出操作: 参数 --columns:指

kettle抽取数据发送邮件Linux调度 #1.进入kettle安装目录 然后执行sqoop.sh文件启动kettlecd /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/data-integration./spoon.sh & #2.新建脚本文件 /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/time/iCounter_time.sh start #!/bin/bashcd /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/data-integration#需要导入jdk路径export KETT

原文:数据仓库之抽取数据:通过bcp命令行导入数据 在做数据仓库时,最重要的就是ETL的开发,而在ETL开发中的第一步,就是要从原OLTP系统中抽取数据到过渡区中,再对这个过渡区中的数据进行转换,最后把经过处理的干净的数据加载到数据仓库中. 目标数据库是sql server,通过bcp命令行导入数据.bcp方式相对于其他方式来说,速度更快,是做了优化的. 以下为bcp命令行常用的参数,注意大小写: -c  以char作为存储类型 -w  和-c类似,只有当使用unicode字符集拷贝数据时使用n

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

最近打算用C#实现一个基于文件的EventStore. 什么是EventStore 关于什么是EventStore,如果还不清楚的朋友可以去了解下CQRS/Event Sourcing这种架构,我博客中也有大量介绍.EventStore是在Event Sourcing(下面简称ES)模式中,用于存储事件用的.从DDD的角度来说,每个聚合根在自己的状态发生变化时都会产生一个或多个领域事件,我们需要把这些事件持久化起来.然后当我们需要恢复聚合根的最新状态到内存时,可以通过ES这种技术,从EventS

在查询分析器中执行:select rand(),可以看到结果会是类似于这样的随机小数:0.36361513486289558,像这样的小数在实际应用中用得不多,一般要取随机数都会取随机整数.那就看下面的两种随机取整数的方法:1.A:select floor(rand()*N) ---生成的数是这样的:12.0 B:select cast( floor(rand()*N) as int) ---生成的数是这样的:12 2.A:select ceiling(rand() * N) ---生成的数是这

Node.js写文件的三种方式: 1.通过管道流写文件 采用管道传输二进制流,可以实现自动管理流,可写流不必当心可读流流的过快而崩溃,适合大小文件传输(推荐) var readStream = fs.createReadStream(decodeURIComponent(root + filepath.pathname)); // 必须解码url readStream.pipe(res); // 管道传输 res.writeHead(200,{ 'Content-Type' : contType

NSString *tempSavePath = [NSString stringWithFormat:@"%@/Documents",kDocumentPath]; NSFileHandle *fileHandle = [NSFileHandle fileHandleForUpdatingAtPath:tempSavePath]; //     持续写文件到本地 [fileHandle seekToEndOfFile];  //将节点跳到文件的末尾 [fileHandle write

数据写到页面 后台往前台传数据 TestController添加 /** * 方法的返回值采用ModelAndView, new ModelAndView("index", map);, * 相当于把结果数据放到request里面 * @return * @throws Exception */ @RequestMapping("/toPerson4.do") public ModelAndView toPerson4() throws Exception{ Per

1.先说oracle表分区是什么吧,这样吧我们来举个桃子,栗子太小,我们就不举了,我们来举个桃子. 你有500万份文件,你要把他存在磁盘上,好嘛,我们就一个文件夹,500万分文件在那儿杵着,我们想找到要的那个打开,嘿嘿,我们得找到什么时候. 这时候,有个人告诉你,你把文件按照特定的规律存在不同的文件夹中,这样的话你就会好找很多. 哇,突然你开窍了,你说,对啊,你好牛逼啊,我怎么没想到呢?分开之后我在找的话就会快很多啊,所以你很高兴,也很服他.于是你就开始做了. --这个不同的文件夹就是不同的分区