KepServerEx是一款在工业控制中比较常见的数据采集服务软件之一,提供了多种类型的驱动,具有比较广泛的适用性.很多厂商和个人都会选择用它来做OPCServer.在项目的实施或测试过程中,我们有时会遇到身边没有传感器.PLC之类设备的情况,就无法通过实时数据来测试工作成果的有效性.幸运的是KepServerEx提供了数据模拟功能,可以提供多种类型.格式的模拟数据.下面就是具体的配置过程. 创建Channel Channel即通道,可以将它理解为OPC中的Server. 名字随便取. 这一步是

读写分离是中型规模应用的数据库系统常见设计方案,通过将数据从主服务器同步到其他从服务器,提供非实时的查询功能,扩展性能并提高并发性. 数据库的读写分离的好处如下: 通过将“读”操作和“写”操作分离到不同的数据库服务器上,降低对主服务器的CPU.内存.存储.网络资源的争用: 主服务器的增删改进行时,不影响查询服务器的查询,降低阻塞的发生,提高了并发性: 建立容灾副本甚至实现异地容灾,在发生灾难时,可以减少数据的损失. 为了实现数据库读写分离,应用程序需要作如下调整: 在应用程序的配置文件中设置两个

一.发布 上面有多种发布方式,这里我选择事物发布,具体区别请自行百度. 点击下一步.然后继续选择需要发布的对象.  如果需要筛选发布的数据点击添加. 根据自己的计划选择发布的时间. 点击安全设置,设置代理信息. 最后单击完成系统会自动创建发布. 如出现上述警告,则需要在计算机的服务中打开 SQL Server 代理 (MSSQLSERVER)  . 最后在本地发布中查看.如下图说明发布成功. 二.订阅 连接之后可以查看刚才的发布,然后选择这个发布进行订阅. 上面有两种订阅方式,区别已经很明显了.

前几天看了一个基于sqlserver的负载均衡与读写分离的软件Moebius,实现的方式还是不错的,这使得用sqlserver数据库的同学时有机会对数据库进行更有效的优化了

这是给某数据中心做的一个项目,项目难度之大令人发指,这个项目真正的让我感觉到了,商场如战场,而我只是其中的一个小兵,太多的战术,太多的高层之间的较量,太多的内幕了.具体这个项目的情况,我有空再写相关的博文出来. 这个项目是要求做环境监控,我们暂且把受监控的设备称为采集设备,采集设备的属性称为监控指标.项目要求:系统支持不少于10w个监控指标,每个监控指标的数据更新不大于20秒,存储延迟不超过120秒.那么,我们可以通过简单的计算得出较理想的状态——要存储的数据为:每分钟30w,每个小时1800w

本文翻译自官网:Reading & Writing Hive Tables  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/read_write_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 使用HiveCatalog和Flink的Hive连接器,Flink可以读取和写入Hive数据,以替代Hive的批处理引擎.确保遵循说明在您的应用程序中包括正确的依赖项.

1,新建发布服务器遇到此服务器上未安装复制组件 先执行以下sql use mastergoselect @@servername;select serverproperty('servername') 结果一致就执行B方案,否则运行以下sql if serverproperty('servername') <> @@servername begin declare @server sysname set @server = @@servername exec sp_dropserver @se

最近有个项目需要生成一个自动打包安装App和数据库的MSI文件,经同事推荐WIX,于是乎就试了一试.遇到了一些问题觉得有分享的价值,所以写篇博客记录一下 :) 使用感觉: WIX特点:功能很强大,用XML配置实现,没有界面,弹性很大,但learning curve比较长. WIX貌似对LocalDB不支持,如果是其它版本的SQL Server,WIX有内置配置支持,很简单. 问题一: WIX内置不支持SQL LocalDB,怎么实现对SQL LocalDB安装及配置 解决方案: 我的第一想法和现

一.包 包是一组相关过程.函数.常量.变量.游标.异常等PL/SQL程序设计元素的组合.它类似于C++和Java中的类,其中变量相当于类中的成员变量,过程和函数相当于类中的方法.通过使用包,可以使开发人员利用面向对象的方法进行存储过程的开发,从而提高系统的性能. 包的结构如下: 一个包由包头和包主体组成: 包头(package):包头部分声明包内数据类型.变量.常量.游标.子程序(只有声明)和异常错误处理等元素,这些元素为包的共有元素. 包主体(package body):包主体则是包定义部分的

mysql读写分离(PHP类) 博客分类: php mysql   自己实现了php的读写分离,并且不用修改程序 优点:实现了读写分离,不依赖服务器硬件配置,并且都是可以配置read服务器,无限扩展 缺点:错误转移不购明确,现只有3次尝试机会,失败了就会选择其他的服务器.当服务器恢复时,需要手动去消除错误日志不人性化 修改于discux x 的mysql类 配置文件 "db"=>array(        '1'=>array(            'dbhost'=&g

第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的 互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层 已经成为架构研发人员首选的方式.水平切分数据库,可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了了宕机造成的损失.通过负载均衡策略,有效的降低了单台 机器的访问负载,降低了宕机的可能性:通过集群方案,解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题:通过读

Oracle数据库常用sql语句 ORACLE 常用的SQL语法和数据对象 一.数据控制语句 (DML) 部分 1.INSERT (往数据表里插入记录的语句) INSERT INTO 表名(字段名1, 字段名2, ……) VALUES ( 值1, 值2, ……); INSERT INTO 表名(字段名1, 字段名2, ……) SELECT (字段名1, 字段名2, ……) FROM 另外的表名; 字符串类型的字段值必须用单引号括起来, 例如: ’GOOD DAY’ 如果字段值里包含单引号’ 需要

Oracle数据库常用sql语句 ORACLE 常用的SQL语法和数据对象一.数据控制语句 (DML) 部分 1.INSERT (往数据表里插入记录的语句) INSERT INTO 表名(字段名1, 字段名2, ……) VALUES ( 值1, 值2, ……);INSERT INTO 表名(字段名1, 字段名2, ……) SELECT (字段名1, 字段名2, ……) FROM 另外的表名; 字符串类型的字段值必须用单引号括起来, 例如: ’GOOD DAY’如果字段值里包含单引号’ 需要进行字

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的组件. Spark SQL可以从Hive中读取数据. 执行结果是Dataset/DataFrame. DataFrame是一个分布式数据容器.然而DataFrame更像传统数据库的二维表格,除了数据以外,还掌握数据的结构信息,即schema.同时,与Hive类似,DataFrame也支持嵌套数据类型(struct.array和map).从API易用性的角度上 看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更

一,数据控制语句 (DML) 部分 1.INSERT  (往数据表里插入记录的语句) INSERT INTO 表名(字段名1, 字段名2, ……) VALUES ( 值1, 值2, ……); INSERT INTO 表名(字段名1, 字段名2, ……)  SELECT (字段名1, 字段名2, ……) FROM 另外的表名; 字符串类型的字段值必须用单引号括起来, 例如: ’GOOD DAY’ 如果字段值里包含单引号’ 需要进行字符串转换, 我们把它替换成两个单引号''. 字符串类型的字段值超过

最近在学习数据库的读写分离和主从复制,采用的是一主多从策略,采用轮询的方式,读取从数据库的内容.但是,假如某一台从数据库宕机了,而客户端不知道,每次轮选到此从数据库,不都要报错?到网上查阅了资料,找到一篇不错的博文,不仅讲了解决方案,也详细的讲述了数据库的分区,分表,集群和负载均衡策略,博文原址http://www.cnblogs.com/zhongxinWang/p/4262650.html 第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互

一.为什么使用Phoenix二.安装Phoenix2.1 兼容问题?2.2 编译CDH版本的Phoenix2.3 安装Phoenix到CDH环境中三.Phoenix的使用3.1 phoenix的4种调用方式3.1.1 批处理方式3.1.2 命令行方式3.1.3 GUI方式3.1.4 JDBC调用3.2 Phoenix的数据操作操作3.2.1 支持的数据类型3.2.2 插入数据3.2.3 删除数据3.2.4 更新数据3.2.5 查询数据3.3 Phoenix的Schema操作3.3.1 什么?没有

Phoenix Phoenix是HBase的开源SQL皮肤.可以使用标准JDBC API代替HBase客户端API来创建表,插入数据和查询HBase数据. 1.特点 1) 容易集成:如Spark,Hive,Pig,Flume和Map Reduce. 2) 性能好:直接使用HBase API以及协处理器和自定义过滤器,可以为小型查询提供毫秒级的性能,或者为数千万行提供数秒的性能. 3) 操作简单:DML命令以及通过DDL命令创建表和版本化增量更改. 4) 安全功能: 支持GRANT和REVOKE

Flink 官网 Table Api & SQL  相关文档的翻译终于完成,这里整理一个安装官网目录顺序一样的目录 [翻译]Flink Table Api & SQL —— Overview [翻译]Flink Table Api & SQL —— 概念与通用API [翻译]Flink Table Api & SQL —— 数据类型 [翻译]Flink Table Api & SQL —Streaming概念 [翻译]Flink Table Api & SQ

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio