一 简介:进一步了解clickhouse二 数据操 1 单机建表 create TABLE aaa (    id UInt32,    uid UInt32,    amount Float64,    create_time Date    )   ENGINE = MergeTree//单机默认引擎   ORDER BY id    SETTINGS index_granularity = 8192 2 复制集群建表 CREATE TABLE image_label   (   label

背景: 随着数据量的上升,OLAP一直是被讨论的话题,虽然druid,kylin能够解决OLAP问题,但是druid,kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的,异常的笨重,再说我也搞不定,那只能找我能搞定的技术.故引进clickhoue,关于clickhoue在17年本人就开始关注,并且写了一些入门的介绍,直到19年clickhoue功能慢慢的丰富才又慢慢的关注,并且编写了同步程序,把mysql数据实时同步到clickhoue,并且最终在线上使用起来. 关于clickhouse是什么请自行

以前版本中move table不能够online, move 会引rowid改变使对应的索引失效. 12c 中 alter table move online不会对新事务阻塞同时会自动的维护索引的有效性.-- 创建实验表SQL> create table andy_move (id int,name varchar2(10));Table created.-- 插入数据SQL> beginfor i in 1 .. 39 loopinsert into andy_move values(i,'

1.什么是进程 进程指的是一个正在运行的程序,进程是用来描述程序执行过程的虚拟概念 进程的概念起源于操作系统,进程是操作系统最核心的概念,操作系统其它所有的概念都是围绕进程来的 2.操作系统 操作系统是一个协调/管理/控制计算机硬件资源与应用软件资源的一段控制程序 有两大功能: 1.将复杂的硬件操作封装成简单的接口给应用程序或用户去使用 2.将多个进程对硬件的竞争变得有序 并发:多个任务看起来是同时运行的 串行:一个任务完完整整地运行完毕,才能运行下一个任务 多道技术:多道技术的实现是为了解决多

1. 非分区表: 复制表结构: create table new_table as select * from exists_table where 1=0; 复制表结构和数据: create table new_table as select * from exists_table; 2. 分区表: -- 创建一个分区表 drop table if exists kimbo_test; create table kimbo_test ( order_id int, system_flag st

之前没特别注意,在有些场景下希望使用并行索引扫描的时候,发现parallel_index hint并没有生效,于是抽空看了下文档:The PARALLEL_INDEX hint instructs the optimizer to use the specified number of concurrent servers to parallelize index range scans for partitioned indexes. 但是有很多表即使实时数据量有上千万,但是也无法做到合理的维

rsync rsync是linux系统下的数据镜像备份工具.支持远程同步,本地复制,或者与其他SSH.rsync主机同步. 包括本地推到远程,远程拉到本地两种同步方式,也可以实现本地不同路径下文件的同步. 优点: 1).可以镜像保存整个目录树和文件系统.保存源目录整个目录树和文件系统 2).备份迅速,使用同步算法,只比较变化,支持增量备份 3).与scp相比,rsync传输速度远在scp之上. 缺点: 1).同步数据,需要扫描所有文件进行对比,才进行差量传输.如果文件数量达到百万甚至千万级,扫描

1. 非分区表: 复制表结构: create table new_table as select * from exists_table where 1=0; 复制表结构和数据: create table new_table as select * from exists_table; 2. 分区表: -- 创建一个分区表 drop table if exists kimbo_test; create table kimbo_test ( order_id int, system_flag st

Mongodb同步数据到hive(二) 1.            概述 上一篇文章主要介绍了mongodb-based,通过直连mongodb的方式进行数据映射来进行数据查询,但是那种方式会对线上的数据库产生影响,所以今天介绍第二种方式—BSON-based,即使用mongoexport将所需要的表导出到本地文件,文件个是默认为bson.然后将导出的bson文件put到HDFS文件系统里面,最后在hive里面创建相应的表来使用hive sql进行查询. 2.            导出bson

这两篇文章分析了Linux下的5种IO模型 http://blog.csdn.net/historyasamirror/article/details/5778378 http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7453390 很多人对阻塞 / 非阻塞, 同步 / 异步 的概念理解的不深入,搞不清楚非阻塞和异步IO的区别,笼统的认为非阻塞IO就是异步IO.其实区别很大,编程模型完全不同. 阻塞 / 非阻塞描述的是函数,指访问某个函数时是否会阻塞线程(b

查看表的分布状况mysql> select count(*) from  justin;+----------+| count(*) |+----------+|  5845246 |+----------+1 row in set (0.00 sec) mysql> select month(create_time),count(*) from justin group by  month(create_time);+-----------------------+----------+|

RSYNC = Remote Sync 远程同步 高效,一定要结合shell 官网:https://rsync.samba.org Author: Andrew Tridgell, Wayne Davison, and others Andrew Tridgell是Samba项目的领导者和主要开发人员,同时还在参与开发rsync\Linux Kernel. 与SCP的比较:scp=无法备份大量数据,类似windows的复制 rsync=边复制 ,边统计,边比较 Rsync特性和优点 可以镜像保存

摘抄自周志明老师的<深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践>13.2.2 线程安全的实现方法 1.名词解释 同步是指锁哥线程并发访问共享数据时,保证共享数据同一时刻只被一个线程访问 互斥同步(阻塞同步)是一种悲观的并发策略,总是认为只要不去做正确的同步措施(加锁),那就肯定会出现问题. 阻塞同步最主要的问题是进行线程阻塞和唤醒所带来的性能问题,因为在JDK 1.2之后,Java的线程模型被替换为基于操作系统原生线程模型来实现,如要阻塞唤醒一个线程,都需要操作系统来帮忙完成,这就需要用

boot asio 非阻塞同步编程---非阻塞的accept和receive. 客户端编程: #include<boost/timer.hpp> #include <iostream> #include <boost/asio.hpp> #include <stdlib.h> using namespace boost::asio; using namespace std; #define RECEIVE_BUF_SIZE 100 #define RECEI

rsync的搭建配置1.环境和配置文件 rsyncd.conf(主配置文件) rsyncd.secrets(密码文件) pc1:192.168.0.1,rsync的服务器,配置rsyncd.conf文件,设置模块名字为test pc2:192.168.0.200,rsync的客户端 2.源码安装省略和主配置文件 vim /etc/rsyncd.conf transfer logging = yes log file = /var/log/rsyncd.log pid file = /var/ru

非阻塞同步:基于冲突检测的乐观并发策略,通俗讲就是先进行操作,如果没有其他线程争用共享数据,那操作就成功了,如果争用数据有冲突那就采用其他的补偿措施(最常见的就是不断重试直到成功),这种乐观的并发策略使得很多线程不需要因为竞争失败直接挂起,这种同步措施称为非阻塞同步.下面我们就从硬件原语开始了解非阻塞同步,并看一看在Java中非阻塞同步的一些应用. 一.从硬件原语上理解同步(非特指Java) 同步机制是多处理机系统的重要组成部分,其实现方式除了关系到计算的正确性之外还有效率的问题.同步机制的实现

目录 什么是非阻塞同步 悲观锁和乐观锁 CAS 非阻塞同步机制和CAS 我们知道在java 5之前同步是通过Synchronized关键字来实现的,在java 5之后,java.util.concurrent包里面添加了很多性能更加强大的同步类.这些强大的类中很多都实现了非阻塞的同步机制从而帮助其提升性能. 什么是非阻塞同步 非阻塞同步的意思是多个线程在竞争相同的数据时候不会发生阻塞,从而能够在更加细粒度的维度上进行协调,从而极大的减少线程调度的开销,从而提升效率.非阻塞算法不存在锁的机制也就不

近年来,云计算已成为主流,企业从自身利益出发,或是不愿意被单一云服务商锁定,或是业务和数据冗余,或是出于成本优化考虑,会尝试将部分或者全部业务从线下机房迁移到云或者从一个云平台迁移到另一个云平台,业务迁移涉及到数据的迁移.正好 JuiceFS 已经对接了各种对象存储的 API ,也实现了数据同步的逻辑,让我们来了解下 JuiceFS 的 sync 命令. 什么是 JuiceFS Sync JuiceFS 的 sync 子命令是功能完整的数据同步实用工具,可以在所有 JuiceFS 支持的对象存储

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

Helpers.SqlHelper sqlHelper = new Helpers.SqlHelper("server=***;database=Cms;user id=sa;password=123"); string[] tableNames = { "A", "B", "C", "D", "E" }; var sb = new StringBuilder(); foreach (v

在Publisher database中更新一个big table,数据行数是3.4亿多.由于没有更新 clustered Index key,因此,只产生了3.4亿多个Update Commands 和 1个Transaction,数据量还是很大的.在 Log reader 将 Commands 插入到 distribution.dbo.MSrepl_commands 的过程中,几乎所有的Distribution Agent 都抛出 Performance Critical 的Warning,