[root@dntosu001 vdbench]# cat pbd.conf*SD: Storage Definition*WD: Workload Definition*RD: Run Definition*validate= yes(-v)/read_after_write(-vr)/no_preread(-vw)/time(-vt)*journal= yes/recover/only/noflushmonitor=/root/vdbench/shutdowndata_errors=(100

MySQL主从数据一致性检验 检查主从数据一致性,我们使用pt-table-checksum ,pt-table-checksum是percona-tools一个工具,用来校验主从库数据是不是一致. 作为一个MySQL DBA 这个包里percona-tools的工具,建议大家都学习一下. 一.安装percona-tools工具 # wget https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.0.6/binary/redhat/7/x86_6

一.安装 1.安装vdbench,首先安装java:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 其次下载vdbench安装包并进行安装:http://pan.baidu.com/s/1b7XooY: #mv vdbench50406 /var/www/html/ #unzip vdbench50406.zip -d vdbench504 启动基准测试之前,使用默认的参数检查

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst

在智能对话项目搭建的过程中,高效筛选.处理对话日志并将其转化为新的训练数据,是对话系统效果持续提升的重要环节,也是当前开发者面临的难题之一.为此百度大脑UNIT推出学习反馈闭环机制,提供数据获取.辅助标注工具DataKit,帮助企业提升数据处理效率. [快速了解什么是DataKit] DataKit是面向开发者提供的数据生产工具集,可以利用交互式学习.规则样本生成和多模型一致性检验等技术方法自动获取大量数据,并从中筛选出带标注.半标注和无标注3类样本,这些样本经过高效的预处理后形成新的训练数据,

前言: 目前MySQL数据库最常用的是主从架构,大多数高可用架构也是通过主从架构演变而来.但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况,比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等,本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题. 1.造成主从不一致的原因 造成主从不一致的可能原因有很多,下面简单列举几条: 主库binlog格式为Statement,同步到从库执行后可能造成主从不一致. 主库执行更改前有执行set sql_log_bin=0,会使主库不记录binlog,从库也无法变更这

今天,SPSSAU给大家带来[数据分析思维培养]系列课程.主要针对第一次接触数据分析,完全不懂分析的小白用户,或者懂一些简单方法但苦于没有分析思路,不知道如何规范化分析. 本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第一篇文章. 想要进行科学的数据分析,正确的数据格式,以及正常的数据是最基本的.而且数据的准备和数据的理解,正是科学的数据分析思维必备条件之一. 想要准备好自己的数据,需要从以下六个方面进行处理: 第1点,是需要准备好正确的数据格式 第2点,在于对数据的基本处理,包括数据标签.数据编码和生

前言 前一段时间碰到一个系统,用rados bench 去跑都还比较正常,但是一跑数据库就非常慢,测试工具会抛出延时过大的提示,经过排查发现,云平台中有一台虚拟机还运行着备份数据库的服务,而这个备份软件是需要反复写一个标记文件的,因为这个标记文件只对应了一个对象,一个对象对应了一个pg,一个pg对应到固定的ssd上面,那个ssd的io几乎被这一个操作给打满了,然后全局的请求到了这个osd上面的时候,都会变得慢和卡顿 出现这种情况,在业务层面可能需要做好分离,我们在面对这种情况的时候该如何提前就做

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

为了方便app开发过程中,不受服务器接口的限制,便于客户端功能的快速测试,可以在客户端实现一个模拟服务器数据接口的MockApi模块.本篇文章就尝试为使用gradle的android项目设计实现MockApi. 需求概述 在app开发过程中,在和服务器人员协作时,一般会第一时间确定数据接口的请求参数和返回数据格式,然后服务器人员会尽快提供给客户端可调试的假数据接口.不过有时候就算是假数据接口也来不及提供,或者是接口数据格式来回变动--很可能是客户端展示的原因,这个是产品设计决定的,总之带来的问题

JSON是一个非常流行的,用于数据交换的文本数据(textual data)格式,主要用于Web和移动应用程序中.JSON 使用“键/值对”(Key:Value pair)存储数据,能够表示嵌套键值对和数组两种复杂数据类型,JSON仅仅使用逗号(引用Key)和中括号(引用数组元素),就能路由到指定的属性或成员,使用简单,功能强大.在SQL Server 2016版本中支持JSON格式,使用Unicode字符类型表示JSON数据,并能对JSON数据进行验证,查询和修改.推荐一款JSON验证和格式化

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 解决方案(Solution) 搬迁步骤(Procedure) 搬迁脚本(SQL Codes) 注意事项(Attention) 疑问(Questions) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有一个数据库大概在700G左右,需要从服务器A搬迁到服务器B,两台服务器网络传输速度可以达到8MB/s,怎么做才能更快的搬迁并且宕机时间最短呢? 数据库业务逻辑概述:这个数据库

SQLSERVER将一个文件组的数据移动到另一个文件组 有经验的大侠可以直接忽视这篇文章~ 这个问题有经验的人都知道怎麽做,因为我们公司的数据量不大没有这个需求,也不知道怎麽做实验 今天求助了QQ群里的菠萝大侠,终于知道怎麽做了 我自己会把不明白的问题一定会问到底的,之前在论坛问过这个弱弱的问题,但是由于太弱了,人家随便答复了一下 然后斑竹就标记为答案了~ 移动数据: 1.有表分区 2.没有表分区 我这里只讨论没有表分区的情况,表分区的情况还不是很明白 例子 比如:你有三个文件组,其中一个是主文

欢迎收看本期的<老周吹牛>节目,由于剧组严重缺钱,故本节目无视频无声音.好,先看下面一个类声明. [DataContract] public class DemoObject { [DataMember] public double Part1 { get; set; } [DataMember] public int Part2 { get; set; } [DataMember] public byte Part3 { get; set; } [DataMember] public str

关于Scrapy如何安装部署的文章已经相当多了,但是网上实战的例子还不是很多,近来正好在学习该爬虫框架,就简单写了个Spider Demo来实践.作为硬件数码控,我选择了经常光顾的中关村在线的手机页面进行爬取,大体思路如下图所示. # coding:utf-8 import scrapy import re import os import sqlite3 from myspider.items import SpiderItem class ZolSpider(scrapy.Spider):

什么是服务? 服务提供了一种能在应用的整个生命周期内保持数据的方法,它能够在控制器之间进行通信,并且能保证数据的一致性. 服务是一个单例对象,在每个应用中只会被实例化一次(被$injector实例化),并且是延迟加载的(需要时才会被创建).服务提供了把与特定功能相关联的方法集中在一起的接口.(此解释来源于AngularJS权威教程). 在笔者的认知中,服务就是用来创建数据,存储数据,也可以向后台请求数据的一个很特别的“领域”,除此之外,服务还能与控制器之间进行紧密的通信,保证数据能通过控制器显示

恢复SQL Server被误删除的数据(再扩展) 大家对本人之前的文章<恢复SQL Server被误删除的数据> 反应非常热烈,但是文章里的存储过程不能实现对备份出来的日志备份里所删数据的恢复 这个是一个缺陷,本人决定对这个存储过程扩展一下,支持对log backup文件里的delete语句进行恢复 实验步骤 1.首先先准备好测试表和测试语句 USE [sss] GO --建表 CREATE TABLE testdelete ( id , ) NOT NULL PRIMARY KEY , NA

将表里的数据批量生成INSERT语句的存储过程 增强版 有时候,我们需要将某个表里的数据全部或者根据查询条件导出来,迁移到另一个相同结构的库中 目前SQL Server里面是没有相关的工具根据查询条件来生成INSERT语句的,只有借助第三方工具(third party tools) 这种脚本网上也有很多,但是网上的脚本还是欠缺一些规范和功能,例如:我只想导出特定查询条件的数据,网上的脚本都是导出全表数据 如果表很大,对性能会有很大影响 这里有一个存储过程(适用于SQLServer2005 或以上

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

恢复SQL Server被误删除的数据 <恢复SQL Server被误删除的数据(再扩展)> 地址:http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4620764.html 曾经想实现Log Explorer for SQL Server的功能,利用ldf里面的日志来还原误删除的数据 这里有一篇文章做到了,不过似乎不是所有的数据类型都支持 以下为译文:http://raresql.com/2011/10/22/how-to-recover-deleted-data-from-s