据了解，多数企业数据仓库都是维度模型，从今天开始，谈谈对于数据仓库的唯独建模理解；至于数据仓库模型，数据仓库理论先不赘述；首先先要明确，你们的目前多数据存储是否是数据仓库，还是ODS，还是RDBMS，这对于以下的内容理解会更深； 一、数据获取与数据分析的区别（RDBMS/DW） 对于人一个公司或者组织来说数据都是笔重要的财富，数据中包含大量的信息，信息几乎总是用作为两个目的： （1）操作型记
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2024-04-19 13:06:55
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hive='/usr/bin/hive'hive_database='xxxxx'field_segmentation='\001'ext
原创
2023-01-09 19:08:42
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ForeSpider数据采集软件之链接抽取前嗅ForeSpider数据采集软件是一款通用性互联网数据采集软件，软件几乎可以采集互联网上所有公开的数据，通过可视化的操作流程，从建表、过滤、采集到入库一步到位。同时软件内置了强大的爬虫脚本语言。如果有通过可视化采集不到的内容，都可以通过简单几行代码，实现强大的脚本采集。很多用户说可视化的操作太简单，一定要看软件脚本的教程，所以今天给大家出一个爬虫脚本的
# 实时抽数与MONGODB实时抽数
在现代数据分析和处理中，实时获取数据变得越来越重要。而MONGODB数据库也可以提供实时抽数的功能，让用户可以及时获取数据库中的数据。本文将介绍如何在MONGODB中实现实时抽数，并提供代码示例作为参考。
## 什么是实时抽数？
实时抽数是指在数据产生或数据变化的瞬间立即获取数据的过程。在MONGODB中，可以通过监听数据库中的变化来实现实时抽数，比如监
原创
2024-03-30 03:59:51
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这个脚本为条件语句，用到的语句包括while ,read,if,break,不懂可以看看相关资料
while 结构允许重复执行一系列命令，只要控制 while 循环的命令执行成功（退出状态是零）。语法是：
while CONTROL-COMMAND; do CONSEQUENT-COMMANDS; done
#!/bin/bash# Calculate the average
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精选
2009-12-09 10:14:08
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Hadoop抽数任务卡死的问题时常在数据处理流程中出现，特别是在大数据量处理、复杂查询和资源占用较高的情况下。这种卡死不仅会增加任务的延迟，还可能导致数据丢失或不一致性。这篇博文将详细描述如何定位和解决Hadoop抽数任务卡死的问题，包含相关的技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论。
在进行问题分析的初期，我们可以根据浮现的各种问题将其进行归类，这里采用四象限图将问题进行拆解：
``
偶然打开以前的某个项目，发现代码里面有一个FIXME，写着此为临时方案，SQL存在性能隐患，需优化。这是一个在题库里随机抽题的SQL，采用的是ORDER BY RAND()，因为没有参与后续的迭代，今天把自己当时的思路记录一下。主要还是因为网上关于这块的博文大多写的一样，没啥参考价值，所以才记录一下自己的想法，如有错误，恳请指正。ORDER BY RAND() 为什么有性能问题首先是RAND这个随
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2024-01-21 01:19:42
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# Shell脚本获取MySQL连接数
在管理MySQL数据库时，了解连接数是非常重要的。通过监控连接数，可以及时发现数据库连接异常、资源瓶颈等问题，进而采取相应措施进行调优。
本文将介绍如何使用Shell脚本获取MySQL连接数，并通过状态图和关系图来展示相关概念和原理。
## 什么是MySQL连接数？
MySQL连接数指的是与MySQL服务器建立的客户端连接的数量。对于高负载的数据库服
原创
2023-09-19 05:11:34
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1 资源相关参数//以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置在mapred-site.xml就可以生效(1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。(2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限（单
# 如何解决Hive抽数慢的问题
## 流程图
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确认Hive数据抽取任务的具体流程 |
| 2 | 查看任务日志，分析任务执行过程中的性能瓶颈 |
| 3 | 优化任务执行，提高数据抽取效率 |
## 详细步骤
### 步骤一：确认Hive数据抽取任务的具体流程
在处理Hive数据抽取慢的问题时，首先需要明确整个任务的流
原创
2024-05-27 05:42:35
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Mysql是主流的开源关系型数据库，提供高性能的数据存储服务。在做后端开发时，有时会遇到性能瓶颈，这些瓶颈有时并不是来自应用本身，而是来自数据库层面。所以所以掌握Mysql的一些底层原理有助于我们更好地理解Mysql，对Mysql进行性能调优，从而开发高性能的后端服务。1、mysql的逻辑框架mysql逻辑框架图如下：最上层是处理客户端过来的连接的。主要做连接处理、授权认证、安全等。Mysql在这
bash shell 脚本的方法有多种,假设我们编写好的shell脚本的文件名为hello.sh，文件位置在/data/shell目录中并已有执行权限。方法一：切换到shell脚本所在的目录(此时，称为工作目录)执行shell脚本：复制代码代码如下:cd /data/shell./hello.sh./的意思是说在当前的工作目录下执行hello.sh。如果不加上./ ，bash可能会响
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2024-01-11 11:26:24
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ETL增量抽取方式增量是以一个时间段为计量单位，记录该段时间内较以前增加的数据记录。增量抽取是将该段时间内增长的记录查找出来。增量抽取一般有三种抽取模式，用于捕获源系统新增的数据到系目标库中1)、时间戳方式，要求源表中存在一个或多个字段(时间戳),其值随着新纪录的增加而不断增加，执行数据抽取时,程序通过时间戳对数据进行过滤，抽取结束后，程序记录时间戳信息。2)、触发器方式。要求用户在源数据库中有创
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2024-09-06 07:13:31
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说来和MySQL倒是有缘，毕业的第一份工作就被分配到了RDS团队，主要负责把MySQL弄到云上做成数据库服务。虽说整天和MySQL打交道，但说实话那段时间并没有很深入的理解MySQL内核，做的事情基本都是围绕着MySQL做管控系统，比较上层。好在周边都是MySQL内核神级人物，在他们的熏陶下多多少少对MySQL的一些基本知识有一些零碎的记录和模糊的认识，这些基础对于今天整理理解MySQL
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2024-10-09 15:05:03
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公司生产服务器通过配置文件来控制进程连接数量，当没有进程或进程连接数与配置文件中配置不一致，则导致应用出现故障，影响业务正常运行。现采用脚本方式来对进程进行检测。配置文件如下：#max arguments = 10;
#Subsystem Command max min para_area
FLD foldSvr 1 1 *Folder server
原创
2014-01-06 16:31:30
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公司生产服务器通过配置文件来控制进程连接数量，当没有进程或进程连接数与配置文件中配置不一致，则导致应用出现故障，影响业务正常运行。现采用脚本方式来对进程进行检测。配置文件如下：1234567891011121314151617181920#max arguments = 10;#Subsystem Command max min para_areaFLD foldSvr 11*Folder ser
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2014-01-20 22:31:19
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Linux中生成随机数可以使用$RANDOM这个变量。man bash命令查看对RANDOM的解释。RANDOM Each time this parameter is referenced, a random integer between 0 and 32767 is generated。可以看出，$RANDOM生成的随机数范围在0到32767之间。如果想要生成0到9之间的随机数，就可以对10
原创
2016-10-16 15:54:37
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1.什么是Celery?Celery 是芹菜Celery 是基于Python实现的模块, 用于执行异步定时周期任务的其结构的组成是由 1.用户任务 app 2.管道 broker 用于存储任务 官方推荐 redis rabbitMQ / backend 用于存储任务执行结果的 3
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2024-07-12 05:25:04
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什么是Shell？Shell是用户与内核进行交互操作的一种接口，目前最流行的Shell称为bash ShellShell也是一门编程语言<解释型的编程语言>，即shell脚本一个系统可以存在多个shell，可以通过cat /etc/shells命令查看系统中安装的shell，不同的shell可能支持的命令语法是不相同的一个规范的Shell脚本在第一行会指出由哪个程序（解释器）来执行脚本
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2023-11-28 07:12:59
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有两种方式执行shell scripts，一种是新产生一个shell，然后执行相应的shell scripts；一种是在当前shell下执行，不再启用其他shell。方法一：切换到shell脚本所在的目录（此时，称为工作目录）执行shell脚本：复制代码 代码如下:cd /data/shell
./hello.sh方法二：以绝对路径的方式去执行bash shell脚本：复制代码 代码如下:/dat
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2023-10-17 14:57:35
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