代码 getFiles()函数的作用: path是一个文件夹路径,函数在path文件夹下寻找所有文件(包括子文件夹下的文件),然后将所有文件的路径存入files #include <io.h> //实现功能需要包含头文件io.h void getFiles(string path, vector<string>& files) { intptr_t hFile = 0;//文件句柄,过会儿用来查找 struct _finddata_t fileinfo;//文件信息 str

相信很多人都试过通过OleDB读取Excel文件,这种方法效率十分高,只是有一点会让人十分头痛,就是当一列中既有混合型数据,又有纯数据时,往往容易丢失数据. 百度过后,改连接字符串 “HDR=YES;IMEX=1”,再甚者改注册表,TypeGuessRows设置更大的数字或为0,然而丢失数据的问题始终解决不了. 在我试过多次后,发现其实采用ACE 引擎读取Excel文件比使用Jet引擎好很多, 首先说明一下Microsoft.Jet.OLEDB.4.0和Microsoft.ACE.OLEDB.1

使用ehcache时如何持久化数据到磁盘,并且在应用服务器重启后不丢失数据1.如何持久化到磁盘使用cache.flush(),每次写入到cache后调用cache.flush() ,这样ehcache 会将索引(xxx.index)回写到磁盘.这样就不用担心程序是否非正常退出导致缓存丢失了. 2.附上配置文件修改: <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchem

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

删除某一数据文件:SQL> HOST del D:\app\Administrator\oradata\orcl\USERS01.dbf 启动数据库,提示丢失数据文件4,此时数据库处理MOUNT状态: RMAN> STARTUP …… 第 1 行出现错误:ORA-01157: 无法标识/锁定数据文件 4 - 请参阅 DBWR 跟踪文件ORA-01110: 数据文件 4: 'D:\APP\ADMINISTRATOR\ORADATA\ORCL\USERS01.DBF' 执行RMAN恢复======

1.归档模式有备份,丢失数据文件的恢复归档模式有备份,不管丢失什么数据文件,直接在RMAN下RESTOER--->RECOVER--->OPEN即可. RMAN> STARUP MOUNT; RMAN; --恢复丢失的数据文件,序号为5: RMAN; --应用归档文件,联机重做日志文件执行数据库修复,将数据文件恢复到最近时间点(就是应用备份后到数据文件 丢失前的那些更改,以保持数据库的一致性状态) RMAN> ALTER DATABASE OPEN; 2.归档模式无备份,丢失数据文

hbase的稳定性是近期社区的重要关注点,毕竟稳定的系统才能被推广开来,这里有几次稳定性故障和大家分享.     第一次生产故障的现象及原因     现象: 1 hbase发现无法写入 2 通过hbck检测发现.META.表中出现空洞,具体log是:;Chain of regions in table ...  is broken; edges does not contain ... 3 此时读写失败 修复方法:直接使用check_meta.rb重新生成.META.表并修补空洞,但是会引起数据

处理丢失数据 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np 有两种丢失数据: 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. 2. np.nan(NaN) np.nan是浮点类型,能参与到计算中.但计算的结果总是NaN. 3. pandas中的None与NaN 1) pandas中None与np.nan都视作np.nan

原文地址:http://www.xue51.com/soft/5341.html Kettle是来自国外的一款开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,绿色无需安装.Kettle可以帮助你实现你的ETTL需要:抽取.转换.装入和加载数据数据,且抽取高效稳定.Kettle这个ETL工具集,翻译成中文名称应该叫水壶,寓意为希望把各种数据放到一个壶里然后以一种指定的格式流出.它允许你管理来自不同数据库的数据,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么,而不是你

mongodb丢失数据的原因剖析 - 迎风飘来的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/yibing548/article/details/50844310

数据丢失是一件非常严重的事情事,针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在,针对这段时间的总结,我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下: 是否真正的存在数据丢失问题,比如有很多时候可能是其他同事操作了测试环境,所以首先确保数据没有第三方干扰. 理清你的业务流程,数据流向,数据到底是在什么地方丢失的数据,在kafka 之前的环节或者kafka之后的流程丢失?比如kafka的数据是由flume提供的,也许是flume丢失了数据,kafka 自然就没有这一部分数据. 如何发现有数据

在Android开发中,sqlite至关重要,增删查改不多说,难点在于,1,并发,多个线程同时操作数据库.2,版本升级时,如果数据库表中新加了个字段,如何在不删除表的情况下顺利过渡,从而不丢失数据. 数据库操作建议用ORM框架,简单高效.这里推荐xUtils,里面包含DBUtils.github地址:https://github.com/wyouflf/xUtils.关于DBUtils,它是这样介绍的: android中的orm框架,一行代码就可以进行增删改查: 支持事务,默认关闭: 可通过注解

一.问题描述二.分析步骤2.1 查看日志2.2 修改Solr的硬提交2.3 寻求StackOverFlow帮助2.4 修改了read-row="never"后,丢失部分字段2.5 修改代码2.6 重新打包分发三.结果四.思考 一.问题描述 部分业务需要使用HBase的数据进行多维度分析,我们采用了将部分数据同步到Solr,通过Solr进行多维度查询返回对应的Rowkey,再从HBase批量获取数据.因此我们使用了一个比较成熟的方案Lily HBase Indexer来同步二级索引到So

处理丢失数据       有两种丢失数据:                  · None         · np.nan(NaN)     1 None     None是Python自带的,其类型为Python object.因此,None不能参与到任何计算中.       object类型的运算要比int类型的运算慢得多     计算不同数据类型求和时间     2 np.nan(NaN)       np.nan是浮点型,能参与到计算中.但计算结果总是NaN.     可以使用np.n

最近部署filebeat采集日志. 发现配置multiline后,日志偶尔会丢失数据,而且采集到的数据长度都不相同,所以和日志长度没有关系. 查阅filebeat官网后,找到了问题.filebeat有个配置max_lines,默认值为500.查看了我们的日志文件,发现需要合并的日志行数超过了500行. max_lines The maximum number of lines that can be combined into one event. If the multiline messag

处理丢失数据 有两种丢失数据: None np.nan(NaN) import numpy as np type(None) NoneType type(np.nan) float 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. object类型的运算要比int类型的运算慢得多 计算不同数据类型求和时间 %timeit np.arange(1e5,dtype=xxx).sum() 1E7 10000000.0 %timeit

问题:工作中涉及到图像的数据类型转换,经常转着转着发现,到了哪一步图像的透明度丢失了! 例如,Bitmap转BitmapImage的经典代码如下: public static BitmapImage BitmapToBitmapImage(System.Drawing.Bitmap bitmap) { using (MemoryStream stream = new MemoryStream()) { bitmap.Save(stream, ImageFormat.Bmp); stream.Po

最近给客户做了基于SQLServer的发布订阅的“读写分离”功能,但是某些表数据很大,经常发生某几条数据丢失的问题,导致订阅无法继续进行.但是每次发现问题重新做一次发布订阅又非常消耗时间,所以还得根据“复制监视器”的提示,找到丢失的数据,手工处理. 定位缺失数据 首先,找到出问题的同步语句,在发布服务器的“复制监视器”上事务订阅的详细信息里面,找到出错的信息 尝试的命令: rollback tran (事务序列号: ) 错误消息: 应用复制的命令时在订阅服务器上找不到该行. (源: MSSQLS

MySQL从4.1版本开始才提出字符集的概念,所以对于MySQL4.0及其以下的版本,他们的字符集都是Latin1的,所以有时候需要对mysql的字符集进行一下转换,MySQL版本的升级.降级,特别是升级MySQL的版本,为了不让程序继续沿用Latin1字符集之后对以后Discuz!版本升级的影响和安装SupeSite,这就需要我们进行字符集的转换!   本人转换过好多数据了,也用过了好多的办法,个人感觉最好用的就是使用MySQL命令导出导入中将字符集转换过去!   现在我将用图文并茂的方式向大

About Recovery with a Backup Control FileIf all copies of the current control file are lost or damaged, then you must restore and mount a backup control file. You must then run the RECOVER command, even if no data files have been restored, and open t

转自: https://blog.csdn.net/tsxw24/article/details/44994835 我经常使用order by和limit来做数据分页显示并排序,一直也没发现过什么问题.但这两天缺遇到一个严重的问题,在按时间戳升序排列并用limit分批读取数据时,却发现在某些记录丢失了,表中明明有的记录确死活读取不到.研究了大半天终于发现了问题所在,记录一下以防忘记,也是给大家提个醒. 问题重现 工具和原料 数据库: Ver 14.14 Distrib 5.6.11, for L