云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    mysql读取txt 更多内容
  • 场景说明

    本地新建两个文本文件,将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt,将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹,“/tmp/input”,并上传input_data1.txt,input_data2.txt到此目录,命令如下。

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  • 自建MySQL迁移到RDS for MySQL

    自建MySQL迁移到RDS for MySQL 方案概述 资源规划 操作流程 上云操作 父主题: 实时迁移

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  • 本地MySQL迁移到RDS for MySQL

    本地MySQL迁移到RDS for MySQL 数据复制服务 (Data Replication Service,简称DRS)支持将本地MySQL数据库的数据迁移至云数据库 RDS for MySQL实例。通过DRS提供的实时迁移任务,实现在数据库迁移过程中业务和数据库不停机,业务中断时间最小化。

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  • 自建MySQL迁移到RDS for MySQL

    自建MySQL迁移到RDS for MySQL 方案概述 资源规划 操作流程 上云操作 父主题: RDS for MySQL

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  • MySQL兼容性MySQL模式

    MySQL兼容性MySQL模式 数据类型 系统函数 操作符 字符集 排序规则 SQL 驱动

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  • 安装MySQL

    令参考: userdel mysql groupdel mysql 创建mysql 用户组和用户 输入命令: groupadd mysql useradd -r -g mysql mysql 图7 创建mysql 安装MySQL5.7 解压安装mysql安装包到/xz/目录下 输入命令:

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  • 部署MySQL

    实例安全组的入方向规则已放通22、3306端口。 操作步骤 安装MySQL服务端和客户端。 执行以下命令安装MySQL服务端和客户端。 dnf install mysql-server mysql-common mysql -y 执行以下命令查看MySQL的版本号。 mysql -V 如果返回如下类似信息,表示安装成功。

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  • Flink DataStream应用开发思路

    DataStream样例工程的数据存储在文本中。 将log1.txt和log2.txt文件放置在用户开发程序的某路径下,例如"/opt/log1.txt"和"/opt/log2.txt"。 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分: 读取文本数据,生成相应DataS

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  • Spark Core样例程序开发思路

    首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt,将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt,将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS客户端路径下建立一个文件夹,“/tmp/

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  • 使用Scan API读取HBase表数据

    使用Scan API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Scan对象,并针对查询条件设置Scan对象的参数值,为了提高查询效率,最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScan

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  • Spark读取HBase表样例程序

    Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用

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  • 使用Get API读取HBase表数据

    使用Get API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取一条数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com

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  • 配置矢量化读取ORC数据

    的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中,SparkSQL支持矢量化读取ORC数据(这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持)。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启:

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  • 配置矢量化读取ORC数据

    的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中,SparkSQL支持矢量化读取ORC数据(这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持)。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启:

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  • 从HBase读取数据再写入HBase

    从HBase读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发Spark应用

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  • 从Hive读取数据再写入HBase

    从Hive读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发Spark应用

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  • 使用Scan API读取HBase表数据

    使用Scan API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Scan对象,并针对查询条件设置Scan对象的参数值,为了提高查询效率,建议指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScan

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  • 使用Get API读取HBase表数据

    使用Get API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取一条数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com

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  • MapReduce统计样例程序开发思路

    在Linux系统上新建两个文本文件,将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt,将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”,并上传input_data1.txt,input_data2.txt到此目录,命令如下:

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  • MapReduce统计样例程序开发思路

    在Linux系统上新建两个文本文件,将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt,将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”,并上传input_data1.txt,input_data2.txt到此目录,命令如下:

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  • MapReduce统计样例程序开发思路

    在Linux系统上新建两个文本文件,将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt,将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”,并上传input_data1.txt,input_data2.txt到此目录,命令如下:

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