安装redis-dump redis-dump是基于ruby开发,需要ruby环境,而且新版本的redis-dump要求2.2.2以上的ruby版本,centos中yum只能安装2.0版本的ruby.需要先安装ruby的管理工具rvm安装高版本的ruby 安装rvm 可参考官网:http://rvm.io/ 执行下列两个命令安装rvm: # gpg --keyserver hkp://keys.gnupg.net --recv-keys 409B6B1796C275462A1703113804B

1.使用pipeline进行批量导入数据.包含先使用rpush插入数据,然后使用expire改动过期时间 class Redis_Handler(Handler): def connect(self): #print self.host,self.port,self.table self.conn = Connection(self.host,self.port,self.table) def execute(self, action_name): filename = "/tmp/temp.t

有时候,我们需要给redis库中插入大量的数据,如做性能测试前的准备数据.遇到这种情况时,偶尔可能也会懵逼一下,这里就给大家介绍一个批量导入数据的方法. 先准备一个redis protocol的文件(redis protocol可以参考这里:https://redis.io/topics/protocol),这里是用java程序来输出的,java代码如下: <<RedisBatchTest>> public class RedisBatchTest { public static

背景 最近我在尝试存储知识图谱的过程中,接触到了Neo4j图数据库,这里我摘取了一段Neo4j的简介: Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中.它是一个嵌入式的.基于磁盘的.具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中.Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性.程序员工作在一个面向对象的.灵活的网络结构下而不是严格.静态的表中--但是他们可以享受到具备完全的事务

首先准备数据文件 格式为 SET Key0 Value0 SET Key1 Value1 ... SET KeyN ValueN 利用shell转换数据 #!/bin/bash while read CMD; do # each command begins with *{number arguments in command}\r\n XS=($CMD); printf "*${#XS[@]}\r\n" # for each argument, we append ${length}

从Neo4j2.2版本开始,系统就自带了一个大数据量的导入工具:neo4j-import,可支持并行.可扩展的大规模csv数据导入(本例版本为:3.4.7版本) 1.前提条件 关闭neo4j 无法在原有数据库添加,只能重新生成一个数据库 导入文件格式为csv 2.参数说明 --into:数据库名称--id-type string 指明生成节点.关系的主键类型为string类型--bad-tolerance:能容忍的错误数据条数(即超过指定条数程序直接挂掉),默认1000--multiline-f

1.建立目标表test,确定好列族信息. create'test','info','address' 2.建立文件编写要导入的数据并上传到hdfs上 touch a.csv vi a.csv 数据内容: 2018-09-29,value1,value2 将文件上传到hdfs目录下. 3.在linux命令行执行命令 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.separator="," -Dimporttsv

第一:使用Select Into 语句 如果企业数据库都是采用SQL Server数据库的话,则可以利用select into语句实现数据的导入. select into语句的作用是把数据从另外一个数据库中查询出来,然后插入到用户指定的某个表中. 注意:使用该语句需要注意四个前提 1:需要在目的数据库中建立相关的表 2:这种方法,只复制表中的数据,而不复制表中的索引. 3:这条语句的使用具有局限性,要求源表与目的表所在的数据库都必须是SQL Server,可以允许版本不同. 4:采用这条语句的时

批量导入数据表(oracle) 1.登陆plsql 2.找到菜单栏 工具>>导入数据>>新增图标(会提示选择*.csv文件) 选择如上图所示 3.选择数据并导入 4.下图为执行状态

sqoop工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁,支持关系型数据库和hive.hdfs,hbase之间数据的相互导入,可以使用全表导入和增量导入 从RDBMS中抽取出的数据可以被MapReduce程序使用,也可以被类似Hive的工具使用:得到分析结果后sqoop可以将结果导回数据库,供其他客户端使用 sqoop安装 解压然后配置环境变量即可 从oracle向HDFS导入数据 原理:  1)在导入之前,sqoop使用jdbc来检查将要导入的表,检索出表中所有的列及数据类型,然后将

使用SLT工具从SAP导入数据到SAP HANA主要有两种方式监控, 一是在SAP SLT服务器上使用以下T-Code: IUUC_SYNC_MON MWBMON 二是在SAP HANA Studio中查看状态 Data Provisioning 1. IUUC_SYNC_MON 的监视器 运行TCode  IUUC_SYNC_MON, 选择Mass Transfer ID,这个其实就是在之前我们定义的Configuration name 或者在LT Server中创建的Schema 查看Tab

sqlldr是oracle自带的快速导入批量数据的工具,常用于性能测试.考虑手工构造控制文件较为繁琐,因此使用脚本完成批量数据的自动导入. 基本知识 sqlldr命令语法 sqlldr dbname/dbpassword@oracle_sid control=control.ctl log=sqlldr.log bad=sqlldr.bad 选项介绍 .control 控制文件:包含导入数据和表的信息 .log 日志文件:导入过程中的日志记录 .bad 失败文件:导入失败的数据记录 .rows

Usage: mysqlimport [OPTIONS] database textfile ... mysqlimport 程序是一个将以特定格式存放的文本数据(如通过“select * into OUTFILE from ...”所生成的数据文件)导入到指定的MySQL Server 中的工具程序,比如将一个标准的csv 文件导入到某指定数据库的指定表中.mysqlimport 工具实际上也只是“load data infile”命令的一个包装实现. 默认从以下路径中文件读取默认参数 /et

将redis中的数据导入到本地MongoDB数据库 创建一个process_items_mongodb.py文件(文件名自定义): #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import redis import pymongo import json def process_item(): # 创建redis数据库连接 rediscli = redis.Redis(host = ") # 创建MongoDB数据库连接 mongocli = pym

sqoop工具从oracle导入数据 sqoop工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁,支持关系型数据库和hive.hdfs,hbase之间数据的相互导入,可以使用全表导入和增量导入 从RDBMS中抽取出的数据可以被MapReduce程序使用,也可以被类似Hive的工具使用:得到分析结果后sqoop可以将结果导回数据库,供其他客户端使用 sqoop安装 解压然后配置环境变量即可 从oracle向HDFS导入数据 原理:  1)在导入之前,sqoop使用jdbc来检查将要导入的表

1.在pl/sql developer中选择工具-->ODBC导入器 2.选择需要导入的EXCEL文件(CVS也可以):用户名.口令不用管,直接点“连接”,找到要导入的xls文件 3. 选择“导入表”的sheet,可以预览导入数据 4.选择"到Oracle的数据":对应的所有者和表,是否清空原来的数据.  两个表格字段的对应关系. 最后,就是点击导入即可. 另外,pl/sql developer 也提供了txt等文件的导入功能:具体使用方法和上面类似.如下图

可以通过工具SQLyog进行图形化导入数据. 1.准备好Excel表格 2.将excel表格数据导入到mysql数据库 (1)打开准备好的excel表,选择格式 另存为csv. (2)如果准备的excel数据表中存在中文字符,那么需要对保存的CSV格式的文档字符进行设置,设置为UTF-8.否则导入的数据中文为乱码. (3)打开SQLyog,选择需要进行导入表.右键导入,选择 “导入使用本地加载的csv数据” (4)设置需要取消的字段.以及转义字符.字段和行的终止. 字段终止一般选择“,”逗号,因

创建SpringBoot项目 在线创建方式 网址:https://start.spring.io/ 然后创建Controller.Mapper.Service包 SpringBoot整合Redis 引入Redis依赖 <!--SpringBoot与Redis整合依赖--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter

摘要:本文由社区用户 xrfinbj 贡献,主要介绍 Exchange 工具从 Hive 数仓导入数据到 Nebula Graph 的流程及相关的注意事项. 1 背景 公司内部有使用图数据库的场景,内部通过技术选型确定了 Nebula Graph 图数据库,还需要验证 Nebula Graph 数据库在实际业务场景下的查询性能.所以急迫的需要导入数据到 Nebula Graph 并验证.在这个过程中发现通过 Exchange 工具从 hive 数仓导入数据到 Nebula Graph 文档不是很

来源 https://www.cnblogs.com/dadonggg/p/8662455.html https://blog.csdn.net/chenxinchongcn/article/details/78666374 安装过程 安装ruby 安装redis-dump之前首先需要安装ruby $ yum install ruby rubygems ruby-devel -y 报错 安装完成后,安装redis-dump说ruby版本过低,一查才知道原来Redis需要ruby的版本过低,升级版

Windows 10家庭中文版,MongoDB 3.6.3, 前言 在前面的测试中,已经往MongoDB的数据库中写入了一些数据.现在要重新测试程序,数据库中的旧数据需要被清理掉,可是,又想保存之前写入的数据,于是,就需要导出数据(或备份)了——使用MongoDB提供的mongoexport命令.顺便测试了导出操作的反向操作——导入数据,使用mongoimport命令. 注意,MongoDB的bin目录已经添加到Windows环境变量path中了. 那么, 两个命令怎么使用呢?使用 命令 + -