ETL实践--kettle只做源数据的抽取,其他数据转换转到hive上. 1.用hive代替kettle的数据关联的原因 (1).公司之前的数据ELT大量使用了kettle.用kettle导原始数据速度还是蛮快的,但是如果是大表关联类的操作,效率就很差. 一方面是由于hive是用数据库来做关联,数据库的性能跟不上:另外一个方面也是数据要从数据库抽取到kettle,处理完之后还要写回数据库,走了2此网络. (2).公司目前非实时的大数据查询主要是再kylin上,kylin的数据源就是hive,所以

标题很大,想说的很多,不知道从那开始~~直接步入正题吧 个人也是由于公司的人员的现状和项目的特殊情况,今年年中后开始折腾web自动化这块:整这个原因很简单,就是想能让自己偷点懒.也让减轻一点同事的苦力活:对于自动化测试与人工测试优缺势的问题,这里不想深入讨论,开一个博客收集一些观点然后开个讨论组讨论效果可能会更好. 标题上列的,是自己对web自动化这块统一的一个想象或是一套完整的自动化应所包含的的部分,目前完成了excel功能案例参数化+业务功能分层设计+mysql数据存储封装+截图+日志+测试

SQLSERVER数据导入到MYSQL http://hi.baidu.com/luck001221/item/cb4462299f9ea79ab73263d2?qq-pf-to=pcqq.group 1.去mysql的官方下载一个odbc的驱动,因为MSsql一直没有集成mysql的驱动,这个玩意需要单独下载,并安装的. http://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc/5.1.html 我下载的是windows解压缩的包Without install

c# 国内外ORM 框架 dapper efcore sqlsugar freesql hisql sqlserver数据常规插入测试性能对比对比 在6.22 号发布了 c# sqlsugar,hisql,freesql orm框架全方位性能测试对比 sqlserver 性能测试 引起了很多争议 声明 首先我还是要做一下声明,测的都是开源软件,都是有开源协议的,而且测试源码已经开放不存在有故意黑的主观意图,测试结果仅为博主的电脑的配置测试的结果为测试结果呈现,测试结果不为最终结果.如果有意见请文

1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同时进行查询,以充分利用CPU和内存的性能,提高查询速度. 在这里详细介绍一下其写入的原理,数据文件(M

看过此博文后Oracle.MySql.SQLServer 数据分页查询,在根据公司的RegionRes表格做出了 SQLserver的分页查询语句: 别名.字段 FROM( SELECT row_number() OVER (ORDER BY oo.ID ASC) AS rownumber, ) AS oo ) AS 别名 ; MySQL的分页查询语句: SELECT DISTINCT *FROM 表 , 其他网站: oracle,mysql,SqlServer三种数据库的分页查询的实例

Kettle的应用——对mysql数据进行表输入与导出 1. 下载好kettle解压包 网址:http://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/7.0/pdi-ce-7.0.0.0-25.zip/download 下载好是一份这样的文件 2. 解压kettle解压包 解压后你看到如下一份文件: 进到data-integration目录下看一下所有的文件如下: 3.导入mysql的jar包到data-integrati

在xmanager中的xshell运行进入图形化界面 sh spoon.sh 新建一个job

在 Anacondas环境中,conda install pymssql ,一直报包冲突,所以采用先在 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 中下载 pymssql轮子,拷到E盘根目录下,采用 pip install pymssql.....whl, 在spyder环境下编写如下代码并运行: import pandas as pd import numpy as np import pymssql conn = pymssql.con

原文:如何暂停sqlserver数据订阅服务 从 Management Studio 启动和停止快照代理或日志读取器代理 在 Management Studio 中连接到发布服务器,然后展开服务器节点和"复制"文件夹. 展开"本地发布"文件夹,然后右键单击发布. 单击"查看快照代理状态"或"查看日志读取器代理状态". 单击"启动"或"停止". 从 Management Studio 启动

最近需要将sqlserver数据导入到mongodb中,在github上搜了一圈,发现两个项目有点适合 mongify sql2mongodb 先试了下sql2mongodb(有个好名字果然有好处啊), 可是,but,但是,这东西好像并不没有名字取得好,试了下感觉不靠谱,弃坑,逃~~~ 说点题外话,sql2server以来nodejs, mongify依赖ruby, 这两个库都是我最讨厌的,暂时没有理由. 好了,现在咱专注mongify吧 先看官网介绍: Mongify是一个将数据从sql数据库

0. 系列文章 1.使用Typescript重构axios(一)--写在最前面 2.使用Typescript重构axios(二)--项目起手,跑通流程 3.使用Typescript重构axios(三)--实现基础功能:处理get请求url参数 4.使用Typescript重构axios(四)--实现基础功能:处理post请求参数 5.使用Typescript重构axios(五)--实现基础功能:处理请求的header 6.使用Typescript重构axios(六)--实现基础功能:获取响应数据

用过的东西总是会忘记,尤其是细节,还是记下来比较靠谱. 读取MySql数据 1 import MySQLdb 2 import pandas as pd 3 4 conn = MySQLdb.connect(host = host,port = port,user = username,passwd = password,db = db_name) 5 df = pd.read_sql('select * from table_name',con=conn) 6 conn.close() 读取S

SQLServer数据实时同步至PostgreSQL 前言: 为迎合工作需求有时候传送的数据保存在SQLServer中但由于工作需要需要保存到PostgreSQL中进行处理,本文主要通过在SQLServer中设置触发器和存储过程的方式完成数据的同步 系统环境说明 软件 版本 说明 SQLServer 2008R2_X64 X64位 PostgreSQL 9.5_X64 odbc 9.5_X64 postgre_odbc下载安装 odbc主要是让PostgreSQL与SQLServer之间建立桥梁

针对sqlserver数据表的备份工具很多,有时候条件限制需要我们自己生成insert语句,以便后期直接执行这些插入语句.下面提供了一个简单的思路,针对mysql或oracle有兴趣的以后可以试着修改. 直接运行,即可生成txt文件,里面是insert语句.预览一下: 代码比较长,但逻辑还算清晰.原

大数据篇:Hive hive.apache.org Hive是什么? Hive是Facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计,是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并且提供类SQL查询功能,本质是将HQL转化成MapReduce程序. 数据存储在HDFS,分析数据底层实现默认是MapReduce,执行程序运行在Yarn上. 如果没有Hive 想象一下数据统计的时候写大量的MapReduce程序,那会是多么痛苦.如果是写SQL就开心多了,尤其是离线数据

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 )Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免

1. 首先下载测试数据,数据也可以创建 http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip 2. 数据类型与字段名称 movies.csv(电影元数据) movieId,title,genres ratings.csv(用户打分数据) userId,movieId,rating,timestamp 3. 先把数据存放到HDFS上 hdfs dfs -mkdir /hive_operate hdfs dfs -mkdi

sqoop创建并导入数据到hive orc表 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider \ --username root --password 1234qwer \ --table org_ic_track --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --create-hcatalog-table \ --hcatalog-database spider_tmp \ --hcatalog-tab