周海汉/文 2013.4.2 可以将日期08/08/16 20:56:29从hbase log 转换成一个 timestamp, 操作如下: hbase(main):021:0 import java.text.SimpleDateFormat hbase(main):022:0 import java.text.ParsePosition hbase(main):023:0 SimpleDateFormat.new("yy/MM/dd
周海汉/文
2013.4.2
可以将日期’08/08/16 20:56:29′从hbase log 转换成一个 timestamp, 操作如下:
hbase(main):021:0> import java.text.SimpleDateFormat hbase(main):022:0> import java.text.ParsePosition hbase(main):023:0> SimpleDateFormat.new("yy/MM/dd HH:mm:ss").parse("08/08/16 20:56:29", ParsePosition.new(0)).getTime() => 1218920189000
也可以逆过来操作。
hbase(main):021:0> import java.util.Date hbase(main):022:0> Date.new(1218920189000).toString() => "Sat Aug 16 20:56:29 UTC 2008"
$ bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable [--starttime=X] [--endtime=Y] [--new.name=NEW] [--peer.adr=ADR] tablename
hbase(main):001:0> import java.text.SimpleDateFormat
=> Java::JavaText::SimpleDateFormat
hbase(main):002:0> import java.text.ParsePosition
=> Java::JavaText::ParsePosition
hbase(main):004:0> SimpleDateFormat.new(“yyyy/MM/dd HH:mm:ss”).parse(“2013/03/28 00:00:00″, ParsePosition.new(0)).getTime()
=> 1364400000000
hbase(main):005:0> SimpleDateFormat.new(“yyyy/MM/dd HH:mm:ss”).parse(“2013/03/28 00:00:10″, ParsePosition.new(0)).getTime()
=> 1364400010000
[hbase@h46 sh]$ hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable
Usage: CopyTable [general options] [--starttime=X] [--endtime=Y] [--new.name=NEW] [--peer.adr=ADR]
导出部分数据到另一个表myolc,需先创建该表,也可以指定另一个集群:
--peer.adr=server1,server2,server3:2181:/hbase
[hbase@h46 hbase]$ hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable –starttime=1364400000000 –endtime=1364400010000 –new.name=myolc online_count
导出实用工具可以将表的内容输出成HDFS的序列化文件,如下调用:
$ bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export <tablename> <outputdir> [<versions> [<starttime> [<endtime>]]]</endtime></starttime></versions></outputdir></tablename>
导出2000秒数据
[hbase@h46 hbase]$ hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export online_count onlinecount 1 1364400000000 1364402000000
[hbase@h46 hbase]$ hadoop fs -ls /user/hbase/onlinecount
Found 3 items
-rw-r–r–?? 3 hbase supergroup????????? 0 2013-04-01 15:56 /user/hbase/onlinecount/_SUCCESS
drwxr-xr-x?? – hbase supergroup????????? 0 2013-04-01 15:55 /user/hbase/onlinecount/_logs
-rw-r–r–?? 3 hbase supergroup??????? 451 2013-04-01 15:56 /user/hbase/onlinecount/part-m-00000
导入实用工具可以加载导出的数据回到HBase,如下调用:
$ bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import <tablename> <inputdir></inputdir></tablename>
[zhouhh@Hadoop48 ~]$ hadoop fs -put olc onlinecount
[zhouhh@Hadoop48 ~]$ hbase shell
hbase(main):001:0> create ‘online_count’,'info’
?[zhouhh@Hadoop48 ~]$ hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import online_count onlinecount
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原文地址:复制部分HBase表用于测试, 感谢原作者分享。

Wie kann ich die MySQL -Leistung effektiv überwachen? Verwenden Sie Tools wie MySQLADMIN, ShowGlobalstatus, Perconamonitoring and Management (PMM) und MySQL Enterprisemonitor. 1. Verwenden Sie MySQLADMIN, um die Anzahl der Verbindungen anzuzeigen. 2. Verwenden Sie ShowglobalStatus, um die Abfragenummer anzuzeigen. 3.PMM bietet detaillierte Leistungsdaten und grafische Schnittstelle. 4.MysqlenterPrisemonitor bietet reichhaltige Überwachungsfunktionen und Alarmmechanismen.

Der Unterschied zwischen MySQL und SQLServer ist: 1) MySQL ist Open Source und für Web- und Embedded-Systeme geeignet, 2) SQLServer ist ein kommerzielles Produkt von Microsoft und für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet. Es gibt signifikante Unterschiede zwischen den beiden in der Speicher -Engine-, der Leistungsoptimierung und den Anwendungsszenarien. Bei der Auswahl müssen Sie die Projektgröße und die zukünftige Skalierbarkeit berücksichtigen.

In Anwendungsszenarien auf Unternehmensebene, die eine hohe Verfügbarkeit, eine erweiterte Sicherheit und eine gute Integration erfordern, sollte SQLServer anstelle von MySQL ausgewählt werden. 1) SQLServer bietet Funktionen auf Unternehmensebene wie hohe Verfügbarkeit und fortschrittliche Sicherheit. 2) Es ist eng in Microsoft -Ökosysteme wie Visualstudio und PowerBi integriert. 3) SQLServer führt hervorragende Leistungsoptimierung durch und unterstützt speicheroptimierte Tabellen und Spaltenspeicherindizes.

MysqlmanagesCharactersetsandCollationsByusingUtf-8ASTHEDEFAULT, Erlaubt configurationatdatabase, Tabelle, und ColumnLlevels, andrequiringCarefulAnignmenttoAvoidmiscatches.1) setDefaultcharactersetandCollationForAdatabase.2) configurecharactersetandcollationFor for

Ein MySQL -Trigger ist eine automatisch ausgeführte gespeicherte Prozedur, die einer Tabelle zugeordnet ist, mit der eine Reihe von Vorgängen durchgeführt wird, wenn eine bestimmte Datenoperation ausgeführt wird. 1) Definition und Funktion Trigger: Wird zur Datenüberprüfung, Protokollierung usw. verwendet. 2) Arbeitsprinzip: Es wird in vor und nach und nach unten unterteilt und unterstützt das Auslösen auf Zeilenebene. 3) Beispiel für die Verwendung: Kann verwendet werden, um Gehaltsänderungen aufzuzeichnen oder das Inventar zu aktualisieren. 4) Debugging -Fähigkeiten: Verwenden Sie Showtrigger und Showcreatetrigger -Befehle. 5) Leistungsoptimierung: Vermeiden Sie komplexe Operationen, verwenden Sie Indizes und Verwalten von Transaktionen.

Die Schritte zum Erstellen und Verwalten von Benutzerkonten in MySQL sind wie folgt: 1. Erstellen Sie einen Benutzer: Verwenden Sie CreateUser'Newuser '@' localhost'IdentifiedBy'Password '; 2. Berechtigungen zuweisen: Verwenden Sie GrantSelect, einfügen, updateonMyDatabase.to'newuser'@'LocalHost '; 3.. Behebung des Berechtigungsfehlers: Verwenden Sie revokeAllPrivileGesonMyDatabase.from'Newuser'@'localhost '; dann die Berechtigungen neu zuweisen; 4. Optimierungsberechtigungen: Verwenden Sie Showgra

MySQL eignet sich für schnelle Entwicklung und kleine und mittelgroße Anwendungen, während Oracle für große Unternehmen und hohe Verfügbarkeitsanforderungen geeignet ist. 1) MySQL ist Open Source und einfach zu bedienen, geeignet für Webanwendungen und kleine und mittelgroße Unternehmen. 2) Oracle ist mächtig und für große Unternehmen und Regierungsbehörden geeignet. 3) MySQL unterstützt eine Vielzahl von Speichermotoren, und Oracle bietet reichhaltige Funktionen auf Unternehmensebene.

Zu den Nachteilen von MySQL im Vergleich zu anderen relationalen Datenbanken gehören: 1. Leistungsprobleme: Sie können bei der Verarbeitung von Daten mit groß angelegten Daten Engpässe begegnen, und PostgreSQL bietet eine bessere Leistung in komplexen Abfragen und Big-Data-Verarbeitung. 2. Skalierbarkeit: Die horizontale Skalierungsfähigkeit ist nicht so gut wie Google Schrank und Amazon Aurora. 3. Funktionale Einschränkungen: Nicht so gut wie PostgreSQL und Oracle in erweiterten Funktionen, einige Funktionen erfordern mehr benutzerdefinierte Code und Wartung.


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