数据抽取
什么是数据抽取 数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。
数据抽取的方式 (一) 全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来，并转换成自己的ETL 工具可以识别的
# 使用PyTorch进行数据降采样的指导
在深度学习中，数据量的处理是一个非常重要的环节。通常情况下，数据降采样是为了减少数据量，从而加快训练速度或减少内存消耗。在这篇文章中，我将教你如何使用PyTorch进行数据降采样。以下是整个过程的简要概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1️⃣ | 导入需要的库 |
| 2️⃣ | 加载数据集 |
文章目录一、全量更新（1）什么是全量更新？（2）全量更新怎么用？二、增量更新（1）什么是增量更新？（2）为什么需要增量更新？（3）增量更新的配置三、定时增量更新（1）什么是定时增量更新？（2）定时增量更新的配置 我使用的是solr7.7.2，这篇博客的内容是我看到网上其他人的文章和自己的多次试验的总结和见解，内容都比较通俗易懂，同时也有太多不足之处，希望大佬看到可以指出。 一、全量更新（1）什
1.什么是更新数据如果保留多份，就会存在一致性问题，就需要同步，同步分为两大类：全量更新和增量更新。例如：数据库中的数据导入solr缓存中就是更新。2.全量更新全量更新，就是把数据库中的全部数据都导入solr缓存库中，一般会删除solr缓存库现有的数据。全量的话，可以采用直接全部覆盖（使用“新”数据覆盖“旧”数据）；或者走更新逻辑（覆盖前判断下，如果新旧不一致，就更新）；下图便是全量更新：3.增量
数据仓库实践杂谈（九）——增量/全量数据仓库的两个重要的概念是：进入仓库的数据不可变；记录数据的变化历史。如何理解呢？不可变，意味着进到仓库的数据就类似归档了。原则上，不能对仓库里面的数据进行修改；如果随意的对仓库里面的数据进行修改，这个“仓库”就和交易系统没区别了，无法起到正确反映业务过程的作用。此外，适合于数据仓库的存储服务，如早年Oracle和DB2都有针对数据仓库的Data Warehou
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2023-10-19 19:19:31
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1.全量备份全量备份就是把数据库中所有的数据进行备份。备份所有库：mysqldump -uroot -p456 -S /data/3306/mysql.sock -F -A -B |gzip >/server/backup/mysqlbak_$(date+%F).sql.gz备份一个库：mysqldump -uroot -p456 -S /data/3306/mysql.sock -F -B
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2023-07-31 19:47:47
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1 备份种类（3种） 1）全量备份 全量备份即在某个时间点将该应用的所有数据进行拷贝 2）增量备份 增量备份是指在一次全量备份或上一次增量备份后，备份所有修改或增加的文件，缺点是恢复数据时需要先恢复之前全量备份和
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2023-08-25 18:19:08
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全量表，增量表，拉链表，流水表，快照表一、存量、流量及增量二、全量表三、增量表四、`拉链表`：五、流水表 一、存量、流量及增量（1）存量：系统在某一时点时的所保有的数量；（2）流量：是指在某一段时间内流入/出系统的数量（3）增量：则是指在某一段时间内系统中保有数量的变化（4）增量=流入量-流出量（5）本期期末存量=上期期末存量+本期内增量二、全量表每天的所有的最新状态的数据（1）全量表，有无变化
。忧心孔疚，我行不来！ 彼尔维何？
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2023-05-09 16:31:56
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Compose组合transforms包含了一些常用的图像变换，这些变换能够用Compose串联组合起来torchvision.transforms.Compose(transforms)
# 用于把一系列变换组合到一起。
# 参数：transforms（list或Transform对象）- 一系列需要进行组合的变换。
>>> transforms.Compose([
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2023-10-14 06:30:39
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文章目录1、全量更新2、增量更新2.1.参数解释2.2.注意事项2.3.dataimporter.properties2.4、更新 solr-data-config.xml 1、全量更新数据库 --> solr库 == 更新把数据库里的数据，放入更新到 solr 中，我认为这个过程就是更新 全部放进去= 全量更新 更新部分数据 = 增量更新全量更新可以看我的另一篇博客 ，重点在第六章、第六
1.背景数据如果保留多份，就会存在一致性问题，就需要同步，同步分为两大类：全量和增量2. 概述数据如果要保留副本，要么同时写（就是多写），或者进行复制：异步写（即从主数据拷贝到副本）；同时写（多写），引出一个问题，写多少节点算成功（场景：分布式系统）？全部写成功才算成功，还是写大多数成功算成功，还是写指定几个节点算成功？异步写的话，如果采用异步复制，那么实时性需要考量的话，就需要采用性能优先的架构
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2023-07-12 21:54:10
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## Python中的升采和降采案例
### 引言
在数据处理和分析过程中，升采样和降采样是常用的技术手段，用于对数据进行调整和转换。升采样是指将低频率的数据转换为高频率，降采样是指将高频率的数据转换为低频率。Python中提供了多种工具和库来实现这些操作，本文将介绍一些常用的升采样和降采样案例，并给出相应的代码示例。
### 什么是升采样和降采样
升采样和降采样是信号处理中的两个基本概念。
原创
2023-08-22 07:34:24
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# Python中的升采样和降采样
## 介绍
在数据处理和机器学习领域，我们经常需要处理不同尺度和频率的数据。升采样和降采样是两种常用的数据处理技术，用于将数据从一个时间分辨率转换到另一个时间分辨率。Python提供了多种库和函数来实现这些操作，本文将介绍升采样和降采样的概念，并提供代码示例来说明如何在Python中使用这些技术。
## 升采样
升采样是指将时间序列数据从低频率转换为高频
原创
2023-08-16 17:12:00
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1 全量备份与增量备份1.1 全量备份 全量数据是数据库中所有数据，全量备份是把所有数据进行备份--- 备份所有数据库的所有数据
mysqldump -B --master-data=2 --single-transaction -A | gzip > /bak/all.sql.gz
--- 备份ocean数据库的所有数据
mysq
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2023-08-14 14:08:16
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正文开始一、介绍数据资产治理（详情见：数据资产，赞之治理）的前提要有数据。它要求数据类型全、量大，并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要，它是数据资产治理的核心底座。在早期的采集系统，我们主要面向数仓，通过“API直连方式”采集Hive/Mysql表的元数据。随着业务的快速发展，数据运营、成本治理的需求越来越强烈。元数据需要覆盖到数据全链路，包括离线计算平台、实时计算平台、内
# 使用pymysql循环获取数据
在进行数据库相关操作时，有时候我们需要循环获取数据库中的数据并进行处理。使用Python中的pymysql库，可以很方便地连接MySQL数据库并进行数据的读取。下面我们就来学习如何使用pymysql循环获取数据。
## 连接MySQL数据库
首先，我们需要安装pymysql库。可以使用pip命令进行安装：
```bash
pip install pymy
企业级MYSQL备份恢复原理1. 全量备份全量数据就是数据库中所有的数据，全量备份就是把数据库中所有的数据进行备份。例如：备份所有库：# mysqldump -uroot -poldboy -F -B -A | gzip >/mysqlbak_$(date+%F).sql.gz备份一个库：#mysqldump -uroot -poldboy -F -B oldboy|gzip > my
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2023-10-08 11:02:20
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相关名词解释:
全量: 全量数据就是数据库中所有的数据，全量备份就是把数据库中所有的数据进行备份。
增量: 增量数据是从上次全量备份之后，更新的新数据。(binlog就是增量数据)
譬如：上次全量备份时间是2017/01/02，那么之后产生的binlog日志就是增量数据(mysql-bin.00002
背景 数据如果保留多份，就会存在一致性问题，就需要同步，同步分为两大类：全量和增量概述 数据如果要保留副本，要么同时写(就是多写)，或者进行复制：异步写(即从主数据拷贝到副本);
同时写(多写),需要注意一些问题,写多少节点算成功(场景：分布式系统)?全部写成功才算成功，还是写大多数成功算成功，还是写指定几个节点算成功？异步写的话，如果采用异步复制，那么实时性需要考量的话，就需要采用性能优先
