Sqoop中文手册

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Sqoop中文手册

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子猴：Sqoop在我们的实际工作中有一些应用，为了对Sqoop的使用有个更全面的了解，于是我花了一些时间将Sqoop的使用整理成了一份中文手册，我自认还是非常全面的，覆盖到了Sqoop所有的方面。虽然对每一个用法，我都是尽可能地先经过测试然后再得出结论，但可能难免会有谬误，不过总的来说希望能对使用Sqoop的朋友有点帮助吧。

1.     概述

本文档主要对SQOOP的使用进行了说明，参考内容主要来自于Cloudera SQOOP的官方文档。为了用中文更清楚明白地描述各参数的使用含义，本文档几乎所有参数使用说明都经过了我的实际验证而得到。

2.     codegen

将关系数据库表映射为一个Java文件、Java class类、以及相关的jar包，作用主要是两方面：

1、  将数据库表映射为一个Java文件，在该Java文件中对应有表的各个字段。

2、  生成的Jar和class文件在metastore功能使用时会用到。

基础语句：

sqoop codegen –connect jdbc:MySQL://localhost:3306/Hive –username root –password 123456 –table TBLS2

 

参数	说明
–bindir	指定生成的java文件、编译成的class文件及将生成文件打包为JAR的JAR包文件输出路径
–class-name	设定生成的Java文件指定的名称
–outdir	生成的java文件存放路径
–package-name	包名，如cn.cnnic，则会生成cn和cnnic两级目录，生成的文件（如java文件）就存放在cnnic目录里
–input-null-non-string	在生成的java文件中，可以将null字符串设为想要设定的值（比如空字符串’’）
–input-null-string	同上，设定时，最好与上面的属性一起设置，且设置同样的值（比如空字符串等等）。
–map-column-java	数据库字段在生成的java文件中会映射为各种属性，且默认的数据类型与数据库类型保持对应，比如数据库中某字段的类型为bigint，则在Java文件中的数据类型为long型，通过这个属性，可以改变数据库字段在java中映射的数据类型，格式如：–map-column-java DB_ID=String,id=Integer
–null-non-string	在生成的java文件中，比如TBL_ID==null?”null”:””，通过这个属性设置可以将null字符串设置为其它值如ddd，TBL_ID==null?”ddd”:””
–null-string	同上，使用的时候最好和上面的属性一起用，且设置为相同的值
–table	对应关系数据库的表名，生成的java文件中的各属性与该表的各字段一一对应。

 

3.     create-hive-table

生成与关系数据库表的表结构对应的HIVE表

基础语句：

sqoop create-hive-table –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive -username root -password 123456 –table TBLS –hive-table h_tbls2

参数	说明
–hive-home	Hive的安装目录，可以通过该参数覆盖掉默认的hive目录
–hive-overwrite	覆盖掉在hive表中已经存在的数据
–create-hive-table	默认是false,如果目标表已经存在了，那么创建任务会失败
–hive-table	后面接要创建的hive表
–table	指定关系数据库表名

 

4.     eval

可以快速地使用SQL语句对关系数据库进行操作，这可以使得在使用import这种工具进行数据导入的时候，可以预先了解相关的SQL语句是否正确，并能将结果显示在控制台。

查询示例：

sqoop eval –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive -username root -password 123456 -query “SELECT * FROM tbls LIMIT 10″

数据插入示例：

sqoop eval –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive -username root -password 123456 -e “INSERT INTO TBLS2

VALUES(100,1375170308,1,0,’Hadoop’,0,1,’guest’,’MANAGED_TABLE’,’abc’,’ddd’)”

-e、-query这两个参数经过测试，比如后面分别接查询和插入SQL语句，皆可运行无误，如上。

5.     export

从hdfs中导数据到关系数据库中

sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive –username root –password

123456  –table TBLS2 –export-dir sqoop/test

参数	说明
–direct	快速模式，利用了数据库的导入工具，如mysql的mysqlimport，可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。
–export-dir	存放数据的HDFS的源目录
-m,–num-mappers	启动N个map来并行导入数据，默认是4个，最好不要将数字设置为高于集群的最大Map数
–table	要导入到的关系数据库表
–update-key	后面接条件列名，通过该参数，可以将关系数据库中已经存在的数据进行更新操作，类似于关系数据库中的update操作
–update-mode	更新模式，有两个值updateonly和默认的allowinsert，该参数只能是在关系数据表里不存在要导入的记录时才能使用，比如要导入的hdfs中有一条id=1的记录，如果在表里已经有一条记录id=2，那么更新会失败。
–input-null-string	可选参数，如果没有指定，则字符串null将被使用
–input-null-non-string	可选参数，如果没有指定，则字符串null将被使用
–staging-table	该参数是用来保证在数据导入关系数据库表的过程中事务安全性的，因为在导入的过程中可能会有多个事务，那么一个事务失败会影响到其它事务，比如导入的数据会出现错误或出现重复的记录等等情况，那么通过该参数可以避免这种情况。创建一个与导入目标表同样的数据结构，保留该表为空在运行数据导入前，所有事务会将结果先存放在该表中，然后最后由该表通过一次事务将结果写入到目标表中。
–clear-staging-table	如果该staging-table非空，则通过该参数可以在运行导入前清除staging-table里的数据。
–batch	该模式用于执行基本语句（暂时还不太清楚含义）

 

6.     import

将数据库表的数据导入到hive中，如果在hive中没有对应的表，则自动生成与数据库表名相同的表。

sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive –username root –password

123456 –table user –split-by id –hive-import

–split-by指定数据库表中的主键字段名，在这里为id。

参数	说明
–append	将数据追加到hdfs中已经存在的dataset中。使用该参数，sqoop将把数据先导入到一个临时目录中，然后重新给文件命名到一个正式的目录中，以避免和该目录中已存在的文件重名。
–as-avrodatafile	将数据导入到一个Avro数据文件中
–as-sequencefile	将数据导入到一个sequence文件中
–as-textfile	将数据导入到一个普通文本文件中，生成该文本文件后，可以在hive中通过sql语句查询出结果。
–boundary-query	边界查询，也就是在导入前先通过SQL查询得到一个结果集，然后导入的数据就是该结果集内的数据，格式如：–boundary-query ‘select id,creationdate from person where id = 3’，表示导入的数据为id=3的记录，或者select min(), max() from ，注意查询的字段中不能有数据类型为字符串的字段，否则会报错：java.sql.SQLException: Invalid value for getLong() 目前问题原因还未知   –columns 指定要导入的字段值，格式如：–columns id,username –direct 直接导入模式，使用的是关系数据库自带的导入导出工具。官网上是说这样导入会更快 –direct-split-size 在使用上面direct直接导入的基础上，对导入的流按字节数分块，特别是使用直连模式从PostgreSQL导入数据的时候，可以将一个到达设定大小的文件分为几个独立的文件。 –inline-lob-limit 设定大对象数据类型的最大值 -m,–num-mappers 启动N个map来并行导入数据，默认是4个，最好不要将数字设置为高于集群的节点数 –query，-e 从查询结果中导入数据，该参数使用时必须指定–target-dir、–hive-table，在查询语句中一定要有where条件且在where条件中需要包含$CONDITIONS，示例：–query ‘select * from person where $CONDITIONS ‘ –target-dir /user/hive/warehouse/person –hive-table person –split-by 表的列名，用来切分工作单元，一般后面跟主键ID –table 关系数据库表名，数据从该表中获取 –target-dir 指定hdfs路径 –warehouse-dir 与–target-dir不能同时使用，指定数据导入的存放目录，适用于hdfs导入，不适合导入hive目录 –where 从关系数据库导入数据时的查询条件，示例：–where ‘id = 2′ -z,–compress 压缩参数，默认情况下数据是没被压缩的，通过该参数可以使用gzip压缩算法对数据进行压缩，适用于SequenceFile, text文本文件, 和Avro文件 –compression-codec Hadoop压缩编码，默认是gzip –null-string 可选参数，如果没有指定，则字符串null将被使用 –null-non-string 可选参数，如果没有指定，则字符串null将被使用 增量导入 参数 说明 –check-column (col) 用来作为判断的列名，如id –incremental (mode) append：追加，比如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入。lastmodified：最后的修改时间，追加last-value指定的日期之后的记录 –last-value (value) 指定自从上次导入后列的最大值（大于该指定的值），也可以自己设定某一值 对incremental参数，如果是以日期作为追加导入的依据，则使用lastmodified，否则就使用append值。 7.     import-all-tables 将数据库里的所有表导入到HDFS中，每个表在hdfs中都对应一个独立的目录。 sqoop import-all-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test sqoop import-all-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –hive-import   参数 说明 –as-avrodatafile 同import参数 –as-sequencefile 同import参数 –as-textfile 同import参数 –direct 同import参数 –direct-split-size 同import参数 –inline-lob-limit 同import参数 -m,–num-mappers 同import参数 –warehouse-dir 同import参数 -z,–compress 同import参数 –compression-codec 同import参数   8.     job 用来生成一个sqoop的任务，生成后，该任务并不执行，除非使用命令执行该任务。 sqoop job 参数 说明 –create 生成一个job，示例如：sqoop job –create myjob  — import –connectjdbc:mysql://localhost:3306/test –table person   –delete 删除一个jobsqoop job –delete myjob –exec 执行一个jobsqoop job –exec myjob –help 显示帮助说明 –list 显示所有的jobsqoop job –list –meta-connect 用来连接metastore服务，示例如：–meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://localhost:16000/sqoop –show 显示一个job的各种参数sqoop job –show myjob –verbose 打印命令运行时的详细信息   9.     list-databases 打印出关系数据库所有的数据库名 sqoop list-databases –connect jdbc:mysql://localhost:3306/ -username root -password 123456 10.             list-tables 打印出关系数据库某一数据库的所有表名 sqoop list-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/zihou -username root -password 123456 11.             merge 将HDFS中不同目录下面的数据合在一起，并存放在指定的目录中，示例如： sqoop merge –new-data /test/p1/person –onto /test/p2/person –target-dir /test/merged –jar-file /opt/data/sqoop/person/Person.jar –class-name Person –merge-key id 其中，–class-name所指定的class名是对应于Person.jar中的Person类，而Person.jar是通过Codegen生成的 参数 说明 –new-data Hdfs中存放数据的一个目录，该目录中的数据是希望在合并后能优先保留的，原则上一般是存放越新数据的目录就对应这个参数。 –onto Hdfs中存放数据的一个目录，该目录中的数据是希望在合并后能被更新数据替换掉的，原则上一般是存放越旧数据的目录就对应这个参数。 –merge-key 合并键，一般是主键ID –jar-file 合并时引入的jar包，该jar包是通过Codegen工具生成的jar包 –class-name 对应的表名或对象名，该class类是包含在jar包中的。 –target-dir 合并后的数据在HDFS里的存放目录   12.             metastore 记录sqoop job的元数据信息，如果不启动metastore实例，则默认的元数据存储目录为：~/.sqoop，如果要更改存储目录，可以在配置文件sqoop-site.xml中进行更改。 metastore实例启动：sqoop metastore   参数 说明 –shutdown 关闭一个运行的metastore实例 13.             version 显示sqoop版本信息 语句：sqoop version 14.             help 打印sqoop帮助信息 语句：sqoop help 15.             公共参数 Hive参数 参数 说明 –hive-delims-replacement 用自定义的字符串替换掉数据中的\n, \r, and \01等字符 –hive-drop-import-delims 在导入数据到hive中时，去掉数据中\n,\r和\01这样的字符 –map-column-hive 生成hive表时，可以更改生成字段的数据类型，格式如：–map-column-hiveTBL_ID=String,LAST_ACCESS_TIME=string –hive-partition-key 创建分区，后面直接跟分区名即可，创建完毕后，通过describe 表名可以看到分区名，默认为string型 –hive-partition-value 该值是在导入数据到hive中时，与–hive-partition-key设定的key对应的value值。 –hive-home Hive的安装目录，可以通过该参数覆盖掉默认的hive目录 –hive-import 将数据从关系数据库中导入到hive表中 –hive-overwrite 覆盖掉在hive表中已经存在的数据 –create-hive-table 默认是false,如果目标表已经存在了，那么创建任务会失败 –hive-table 后面接要创建的hive表 –table 指定关系数据库表名 数据库连接参数 参数 说明 –connect Jdcb连接url，示例如：–connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive –connection-manager 指定要使用的连接管理类 –driver 数据库驱动类 –hadoop-home Hadoop根目录 –help 打印帮助信息 -P 从控制端读取密码 –password Jdbc url中的数据库连接密码 –username Jdbc url中的数据库连接用户名 –verbose 在控制台打印出详细信息 –connection-param-file 一个记录着数据库连接参数的文件 文件输出参数 用于import场景。 示例如： sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username root –P –table person –split-by id –check-column id –incremental append  –last-value 1 –enclosed-by ‘\”‘ –escaped-by \# –fields-terminated-by .   参数 说明 –enclosed-by 给字段值前后加上指定的字符，比如双引号，示例：–enclosed-by ‘\”‘，显示例子：”3″,”jimsss”,”[email protected]” –escaped-by 给双引号作转义处理，如字段值为”测试”，经过–escaped-by \\处理后，在hdfs中的显示值为：\”测试\”，对单引号无效 –fields-terminated-by 设定每个字段是以什么符号作为结束的，默认是逗号，也可以改为其它符号，如句号.，示例如：–fields-terminated-by. –lines-terminated-by 设定每条记录行之间的分隔符，默认是换行，但也可以设定自己所需要的字符串，示例如：–lines-terminated-by ‘#’ 以#号分隔 –mysql-delimiters Mysql默认的分隔符设置，字段之间以,隔开，行之间以换行\n隔开，默认转义符号是\，字段值以单引号’包含起来。 –optionally-enclosed-by enclosed-by是强制给每个字段值前后都加上指定的符号，而–optionally-enclosed-by只是给带有双引号或单引号的字段值加上指定的符号，故叫可选的。示例如：–optionally-enclosed-by ‘$’ 显示结果： $”hehe”,测试$ 文件输入参数 对数据格式的解析，用于export场景，与文件输出参数相对应。 示例如： sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username root –password 123456  –table person2 –export-dir /user/hadoop/person –staging-table person3 –clear-staging-table –input-fields-terminated-by ‘,’ 在hdfs中存在某一格式的数据，在将这样的数据导入到关系数据库中时，必须要按照该格式来解析出相应的字段值，比如在hdfs中有这样格式的数据： 3,jimsss,[email protected],1,2013-08-07 16:00:48.0,”hehe”,测试 上面的各字段是以逗号分隔的，那么在解析时，必须要以逗号来解析出各字段值，如： –input-fields-terminated-by ‘,’ 参数 说明 –input-enclosed-by 对字段值前后有指定的字符，比如双引号的值进行解析：–input-enclosed-by ‘\”‘，数据例子：”3″,”jimsss”,”[email protected]” –input-escaped-by 对含有转义双引号的字段值作转义处理，如字段值为\”测试\”，经过–input-escaped-by \\处理后，解析得到的值为：”测试”，对单引号无效。 –input-fields-terminated-by 以字段间的分隔符来解析得到各字段值，示例如：– input-fields-terminated-by, –input-lines-terminated-by 以每条记录行之间的分隔符来解析得到字段值，示例如：–input-lines-terminated-by ‘#’ 以#号分隔 –input-optionally-enclosed-by 与–input-enclosed-by功能相似，与–input-enclosed-by的区别参见输出参数中对–optionally-enclosed-by的描述 你可能感兴趣的:(Sqoop中文手册) sqoop从mysql导数据到hdfs，出现java.lang.ClassNotFoundException: Class QueryResult not found 无级程序员 大数据sqoopmysqlhdfs 运行sqoop从postgresql/mysql导入数据到hdfs,结果出现如下错误：2025-07-1816:59:13,624INFOorm.CompilationManager:HADOOP_MAPRED_HOMEis/opt/datasophon/hadoop-3.3.3Note:/opt/sqoop/bin/QueryResult.javausesoroverridesadeprecat 大数据集成方案对比：Kafka vs Flume vs Sqoop AI天才研究院 计算AI大模型应用入门实战与进阶AgenticAI实战大数据kafkaflumeai 大数据集成方案对比：KafkavsFlumevsSqoop关键词：大数据集成、Kafka、Flume、Sqoop、流处理、批量迁移、日志收集摘要：在大数据生态中，数据集成是连接数据源与数据处理平台的关键环节。本文深度对比Kafka、Flume、Sqoop三大主流集成工具，从核心架构、技术原理、适用场景到实战案例展开系统性分析。通过数学模型量化性能差异，结合实际项目经验总结选型策略，帮助开发者根据业 尝试安装使用无头cms strapi （未完成） skywalk8163 多媒体web 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spark和Hadoop之间的对比和联系 财神爷的心尖宠55 sparkhadoop大数据 Spark和Hadoop是大数据领域两个核心的开源框架，虽然功能有重叠，但设计理念和适用场景有显著差异。以下是它们的对比和联系：1.核心组件对比特性HadoopSpark诞生时间2006年（Apache）2014年（Apache）核心组件HDFS（存储）+MapReduce（计算）SparkCore（内存计算）扩展组件Hive,HBase,Pig,Sqoop等SparkSQL,MLlib,Grap 数据中台架构与技术体系 Aurora_NeAr 架构大数据 数据中台整体架构设计数据中台分层架构数据采集层数据源类型：业务系统（ERP、CRM）、日志、IoT设备、第三方API等。采集方式：实时采集：Kafka、FlinkCDC（变更数据捕获）。离线采集：Sqoop、DataX（批量同步数据库）。日志采集：Flume、Filebeat。数据缓冲与预处理：使用消息队列（如Kafka）作为缓冲区，应对数据流量峰值。数据存储层数据湖（DataLake）：存储原始 Hadoop项目结构及其主要作用 张半仙掐指一算yyds 数据类hadoop大数据分布式 组件功能HDFS分布式文件系统MapReduce分布式并行编程模型YARN资源管理和调度器Tez运行在YARN之上的下一代Hadoop查询处理框架HiveHadoop上的数据仓库HBaseHadoop上的非关系型的分布式数据库Pig一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，提供类似SQL的查询语言PigLatinSqoop用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递OozieHadoop上的工作 大数据面试题目_综合面试_hadoop面试题_hive面试题_sqoop面试题_spark面试题_flume面试题_kafka面试题---大数据面试题007 添柴程序猿 大数据hadoophive大数据面试题flume 大数据面试:1.说一下hadoop的集群部署模式有哪几种,完全分布式如何部署以及配置?2.hadoop的守护进程有哪些?2.之前的公司,为什么要离职?3.之前公司的待遇工资多少?4.用Flink处理过什么场景的业务,是如何实现的,说一下流程?5.有没有用过NIFI?6.做的时候后端是如何做的,用的什么框架?有没有了解过springcloudTencent?7.hadoop中的代理用户功能的作用,和 GitHub从入门到精通常用命令学习手册 Walter-Chen git 注意：学习前请先配置好Git客户端相关文章：Git客户端图文详解如何安装配置GitHub操作流程攻略官方中文手册：http://git-scm.com/book/zhGIT学习手册简介本站为Git学习参考手册。目的是为学习与记忆Git使用中最重要、最普遍的命令提供快速翻阅。这些命令以你可能需要的操作类型划分，并且将提供日常使用中需要的一些常用的命令以及参数。本手册将从入门到精通指导大家。首先，我们 探索Hadoop生态圈：核心组件介绍 放。756 hadoop大数据分布式 Hadoop生态圈包括多个组件，如HDFS提供分布式存储，MapReduce处理大数据计算，YARN管理资源调度，HBase支持非结构化数据存储，Hive实现数据仓库功能，Pig提供高级数据流处理，Sqoop实现数据迁移，Flume处理日志收集等。这些组件共同构建起强大的大数据处理框架。 Sqoop-试题 minaMoonGirl sqoophadoophive 一、试题部分使用Sqoop导入工具，要求只追加导入检查列中时间晚于或等于last-value的记录，则incremental模式应该设置为____？A.mergeB.lastmodifiedC.last-valueD.appendsqoop导出采用调用模式时，以下说法正确的是？A.使用--call参数调用存储过程B.存储过程需要提前在hive中创建C.存储过程需要提前在hdfs中创建D.使用--c 大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验 一个“不专业”的阿凡 大数据 问题导读：1、项目中遇到过哪些问题？2、Kafka消息数据积压，Kafka消费能力不足怎么处理？3、Sqoop数据导出一致性问题？4、整体项目框架如何设计？项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机（1）如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（单个任务可申请的最多物理内存 对股票分析时要注意哪些主要因素？ 会飞的奇葩猪 股票 分析 云掌股吧 　　众所周知，对散户投资者来说，股票技术分析是应战股市的核心武器，想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的，其实非常简单，我们只要记住三个要素：成交量、价格趋势、振荡指标。     一、成交量 　　大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多，成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态，运用技术找综合买点较准； 【Scala十八】视图界定与上下文界定 bit1129 scala Context Bound，上下文界定，是Scala为隐式参数引入的一种语法糖，使得隐式转换的编码更加简洁。   隐式参数 首先引入一个泛型函数max，用于取a和b的最大值 def max[T](a: T, b: T) = { if (a > b) a else b }  因为T是未知类型，只有运行时才会代入真正的类型，因此调用a > C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感 darkblue086 applec框架cocoa 自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言，C语言已经有了很多版本和实现，从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择，我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的，Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是，Object C并不是C的超集，因为有很多特性与C是不同的。 Object-C程序设计这本书 去除浏览器对表单值的记忆 周凡杨 html记忆autocompleteform浏览                                    &n java的树形通讯录 g21121 java 最近用到企业通讯录，虽然以前也开发过，但是用的是jsf，拼成的树形，及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串，页面上也好展现。 // 首先取出每个部门的联系人 for (int i = 0; i < depList.size(); i++) { List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i Nginx安装部署 510888780 nginxlinux Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布，因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源 java servelet异步处理请求 墙头上一根草 ｊａｖａ异步返回ｓｅｒｖｌｅｔ servlet3.0以后支持异步处理请求，具体是使用AsyncContext ，包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能，        final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);   ac.s 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化 aijuans Spring 3 在Spring中要实例化一个Bean有几种方法： 1、最常用的（普通方法） <bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" /> 使用这样方法，按Spring就会使用Bean的默认构造方法，也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。 （有构造方法的下个文细说） 2、还 为Mysql创建最优的索引 annan211 mysql索引 索引对于良好的性能非常关键，尤其是当数据规模越来越大的时候，索引的对性能的影响越发重要。 索引经常会被误解甚至忽略，而且经常被糟糕的设计。 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，最优的索引会比 较好的索引性能要好2个数量级。 1 索引的类型 (1) B-Tree 不出意外，这里提到的索引都是指 B- 日期函数 百合不是茶 oraclesql日期函数查询   ORACLE日期时间函数大全 TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例) Year: yy two digits 两位年 显示值:07 yyy three digits 三位年 显示值:007 线程优先级 bijian1013 javathread多线程java多线程 多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。 线程优先级是用数字表示，数字越大线程优先级越高，取值在1到10，默认优先级为5。 实例： package com.bijian.study; /** * 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法 * 但在实际中，JAVA的优先级不准，强烈不建议用此方法来控制执 适配器模式和代理模式的区别 bijian1013 java设计模式 一.简介        适配器模式：适配器模式（英语：adapter pattern）有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起，做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。      &nbs 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件 bit1129 Mybatis3  SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件，通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>，<update>元素定义增删改查的SQL语句， 这些元素包含三方面内容 1. 要执行的SQL语句 2. SQL语句的入参，比如查询条件 3. SQL语句的返回结果 oracle大数据表复制备份个人经验 bitcarter oracle大表备份大表数据复制 前提：    数据库仓库A（就拿oracle11g为例）中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上，ldm_table1中的数据是从其他库B（数据源）中抽取过来的，前期业务理解不够或者需求有变，数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。     HTTP加速器varnish安装小记 ronin47 http varnish 加速 上午共享的那个varnish安装手册，个人看了下，有点不知所云，好吧~看来还是先安装玩玩！ 苦逼公司服务器没法连外网，不能用什么wget或yum命令直接下载安装，每每看到别人博客贴出的在线安装代码时，总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧，既然没法上外网，那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了！ Varnish 3.0.4下载地址： http://repo.varnish-cache.org/ java-73-输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度 bylijinnan java public class LongestSymmtricalLength { /* * Q75题目：输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。 * 比如输入字符串“google”，由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”，因此输出4。 */ public static void main(String[] args) { Str 学习编程的一点感想 Cb123456 编程感想Gis        写点感想，总结一些，也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段，也做做项目.      本专业是GIS专业，当初觉得本专业太水，靠这个会活不下去的，所以就报了培训班。学习的时候，进入状态很慢，而且当初进去的时候，已经上到Java高级阶段了，所以.....，呵呵，之后有点感觉了，不过，还是不好好写代码，还眼高手低的，有 [能源与安全]美国与中国 comsci 能源      现在有一个局面：地球上的石油只剩下N桶，这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代，但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争，其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中，剩下的石油也会被快速消耗在战争中，结果是两败俱伤。。。       在这个大 SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析 cwqcwqmax9 oracle 甲说： A B两个表总数据量都很大，在百万以上。 idx1  idx2字段表示是索引字段 A B 两表上都有 col1字段表示普通字段 select xxx from A where A.idx1 between mmm and nnn      and exists (select 1 from B where B.idx2 = SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案 dashuaifu AjaxspringMVCresponse中文乱码   SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案   一：（自己总结，测试过可行） ajax返回如果含有中文汉字，则使用：（如下例：） @RequestMapping(value="/xxx.do")       public @ResponseBody void getPunishReasonB Linux系统中查看日志的常用命令 dcj3sjt126com OS 因为在日常的工作中，出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯，作为初学者，为了以后的需要，我今天将下面这些查看命令共享给各位 cat tail -f 日 志 文 件 说 明 /var/log/message 系统启动后的信息和错误日志，是Red Hat Linux中最常用的日志之一 /var/log/secure 与安全相关的日志信息 /var/log/maillog 与邮件相关的日志信 [应用结构]应用 dcj3sjt126com PHPyii2 应用主体 应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体，应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。 补充: 当我们说"一个应用"，它可能是一个应用主体对象，也可能是一个应用系统，是根据上下文来决定[译：中文为避免歧义，Application翻译为应 assertThat用法 eksliang JUnitassertThat junit4.0  assertThat用法 一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) ); 注释： allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过，相当于“与”（&&） 2、assertThat( testedNumber, anyOf( g android点滴2 gundumw100 应用服务器android网络应用OSHTC 如何让Drawable绕着中心旋转？ Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f, Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f); a.setRepeatCount(-1); a.setDuration(1000); 如何控制Andro 超简洁的CSS下拉菜单 ini htmlWeb工作html5css 效果体验：http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title> kafka consumer防止数据丢失 kane_xie kafkaoffset commit kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统，因此它的着眼点不在数据的安全性（log偶尔丢几条无所谓），换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。   尽管kafka官网声称能够保证at-least-once，但如果consumer进程数小于partition_num，这个结论不一定成立。   考虑这样一个case，partiton_num=2 @Repository、@Service、@Controller 和 @Component mhtbbx DAOspringbeanprototype @Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean Spring 自 2.0 版本开始，陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批，它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时，为了让 Spring 能够扫描类 java 多线程高并发读写控制 误区 qifeifei java thread 先看一下下面的错误代码，对写加了synchronized控制，保证了写的安全，但是问题在哪里呢？ public class testTh7 { private String data; public String read(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data " mongodb replica set(副本集)设置步骤 tcrct javamongodb 网上已经有一大堆的设置步骤的了，根据我遇到的问题，整理一下，如下： 首先先去下载一个mongodb最新版，目前最新版应该是2.6 cd /usr/local/bin wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t rust学习笔记 wudixiaotie 学习笔记 1.rust里绑定变量是let，默认绑定了的变量是不可更改的，所以如果想让变量可变就要加上mut。 let x = 1; let mut y = 2; 2.match 相当于erlang中的case，但是case的每一项后都是分号，但是rust的match却是逗号。 3.match 的每一项最后都要加逗号，但是最后一项不加也不会报错，所有结尾加逗号的用法都是类似。 4.每个语句结尾都要加分 按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他 首页 - 关于我们 - 站内搜索 - Sitemap - 侵权投诉 版权所有 IT知识库 CopyRight © 2000-2050 E-COM-NET.COM , All Rights Reserved.