前言 昨天写小项目的时候遇到了一个需求：把txt文档的数据导入到mysql数据库中，开始本来想直接用Mysql Workbench导入TXT文件，但是最后发现不支持TXT导入，结果我吧嗒吧嗒的去把TXT...转了Excel，拿到Linux上导入的时候又发现了各种乱码问题。...抱着没有什么是程序员干不了的原则，我手写了一个Python代码直接操作文件进行导入了。结果大概一万多条的文件，导入时间大概两分钟。 下面是具体的代码： mysqlpython.py文件：?...自定义的连接mysql数据库的类 importtxt.py文件： 读TXT文件并进行插入操作 dict.txt文件： 要操作的TXT文件 mysqlpython.py文件 from pymysql import.../dict.txt') lines=f.readlines() for line in lines: insert(line) f.close() return '' if __name
前言 昨天写小项目的时候遇到了一个需求：把txt文档的数据导入到mysql数据库中，开始本来想直接用Mysql Workbench导入TXT文件，但是最后发现不支持TXT导入，结果我吧嗒吧嗒的去把TXT...转了Excel，拿到Linux上导入的时候又发现了各种乱码问题。...抱着没有什么是程序员干不了的原则，我手写了一个Python代码直接操作文件进行导入了。结果大概一万多条的文件，导入时间大概两分钟。...下面是具体的代码： mysqlpython.py文件： 自定义的连接mysql数据库的类 importtxt.py文件： 读TXT文件并进行插入操作 dict.txt文件： 要操作的TXT文件 mysqlpython.py.../dict.txt') lines=f.readlines() for line in lines: insert(line) f.close() return '' if __name
前几天在偶然的情况下,获得了一个18G的txt文件,现在需要导入到数据库中,那么该怎么导入才能保证高效并且稳定呢?...mysql插入效率 首先应该知道的就是mysql的插入效率跟下面几个点有关 1:mysql数据库引擎,myisam,innodb,甚至是memory的插入效率都是不一样 2:索引,索引也会导致插入效率变慢...3:唯一索引冲突,在插入mysql数据库时,如果有相同数据,将会报错,降低插入效率 4:mysql硬盘,机械硬盘跟固态硬盘的插入效率也是不一样的 5:导入方法,单线程多线程等 6:mysql配置项,各种缓存区大小配置...` bigint(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8; 2者都通过 Navicat txt...导入方式导入10万条数据: 可看到.在默认情况下innodb的插入时间为10.02秒,而myisam为5.93秒,所以默认情况下,innodb插入效率确实是比myisam慢的,那么有没有办法提高innodb
1.下载MySql ODBC Driver并进行安装。例如我下载的这个安装包是mysql-connector-odbc-5.1.6-win32.msi。 2.装完后，添加odbc数据源： ? ?...studio里，选择一个数据库，右键，然后导出数据，在导出目标那里选择.Net Framework Data Provider for Odbc，配置好dsn为上一步建立的数据源名称，Driver里面填MySQL...5.导出的过程中很可能会报错，很可能是MySql不识别什么引号，解决办法是在MySql里运行下面的语句：set global sql_mode=ansi_quotes，如下图： ?
可以在读的同时支持写入，不过速度会稍微下降一点，笔者测试环境影响不大 （4）IGNORE 1 LINES （跳过第一行） 笔者通过python pandas to_csv()导出的csv是带标题的，如下： 不需要标题导入到数据库...，就跳过嘛 （5）@dummy ，通过占位符，跳过不需要的数据 导入到表的column顺序必须和文件保持一致，通过@dummy可以跳过不需要的column（示例跳过totoal_flow_size 和...") mysqlcur.execute("SET SESSION sql_log_bin = 1") “DISABLE KEYS” 然后 “ENABLE KEYS”，笔者实际测试没什么用，只是导入数据更快...区别在于：一个是插入一条，创建一个索引；一个是全部导入完了后，再一次创建所有索引。...引用： 如何导入5亿条数据到mysql — https://derwiki.tumblr.com/post/24490758395/loading-half-a-billion-rows-into-mysql
查看是否有权限 没有的话找到my.ini修改 show variables like '%secure%' 导出 SELECT * FROM `20220317` INTO OUTFILE "20220317.txt...FROM `20220317` INTO OUTFILE "20220317.csv" SELECT * FROM `20220317` INTO OUTFILE "20220317.xlsx" 导入...， Error Code: 1300，把xlsx用笔记本打开，另存为utf-8格式 LOAD DATA INFILE '20220317.xlsx' INTO TABLE test.20220317 Mysql...import pymysql as mysql #填写SQL的账号密码端口号 conn=mysql.connect( host='XXXXXX',port=3308,user='root',password
大家好，又见面了，我是全栈君 这里介绍一个直接将excel文件导入mysql的例子。我花了一晚上的时间测试，无论导入简繁体都不会出现乱码，非常好用。...PHP-ExcelReader,下载地址: http://sourceforge.net/projects/phpexcelreader 说明： 测试环境：MYSQL数据库采用utf8编码.导入EXCEL...运行http://localost/test.php实现导入。...$data->setOutputEncoding('gbk'); //”data.xls”是指要导入到mysql中的excel文件 $data->read('date.xls'); @ $db =...>sheets[0]['cells'][$i][$j]."","; } echo "n"; */ /* 何问起 hovertree.com */ //以下代码是将excel表数据【3个字段】插入到mysql
index += 1 return returnMat,classLabelVector 报错如下： >>> mat,label = kNN.file2matrix('datingTestSet.txt... index += 1 return returnMat,classLabelVector 画图： import rf mat,label = rf.rf('datingTestSet.txt...>> ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) >>> ax2.scatter(mat[:,1],mat[:,2]) from numpy import array #需要自己导入
1、导入到Hive默认数据库 [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop-import-all-tables --connect jdbc:mysql://node1:3306...Use the --direct 18/05/24 15:26:22 WARN manager.MySQLManager: option to exercise a MySQL-specific fast...path. 18/05/24 15:26:22 INFO manager.MySQLManager: Setting zero DATETIME behavior to convertToNull (mysql...MapReduce CPU Time Spent: 8 seconds 390 msec OK 3244 Time taken: 21.453 seconds, Fetched: 1 row(s) hive> 2、导入到指定...Hive数据库 默认是导入到default数据库中，如果想指定导入到某个数据库中，可以使用–hive-database参数 hive> create database test; OK Time taken
1、sqoop-import-all-tables导入多表 [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop-import-all-tables --connect jdbc:mysql...at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:931) at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkForOutstandingStreamingData...(MysqlIO.java:2518) at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sendCommand(MysqlIO.java:1748) at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect...驱动程序有些低，更新到mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar即可 [root@node1 ~]# ls /opt/sqoop-1.4.7/lib |grep mysql...[root@node1 sqoop-1.4.7]# 一共导入了2张表 [root@node1 ~]# hdfs dfs -ls /user/root Found 5 items drwxr-xr-x
Wkb As Workbook Dim Arr, iRow&, ArrTmp fileName = Application.GetOpenFilename("Excel 文件 (*.txt...),*.txt") If fileName = "" Then Exit Sub Application.ScreenUpdating = 0 Set Wkb = Workbooks.Open...With Wkb.Close 0 Application.ScreenUpdating = 1 Set Wkb = Nothing End Sub 代码用法格式要求 1 txt
接口文件为纯文本文件，各行尾以回车换行码（ASCII码13和10）或换行码（ASCII10）分隔均可，可用各种文本编辑器编写或通过应用程序生成。
有时候需要批量插入一批数据到数据库，有很多种办法，这里我用到过三种办法： 1、通过Excel直接生成insert语句 =CONCATENATE("insert into aisee_pingfen_fengcai...department,subject_n,teacher_name) values('",A1,"','",B1,"','",C1,"','",D1,"','",E1,"');") 参见：详情 2，通过直接导入...Excel到mysql表，如下图所示： 其实，也可以比上图更简单，第一步可以直接到最后一步，把最后一步中的文件名从dept.txt改为第一步中的dept…xls就行了 3、通过python解析excel...#获取到数据就可以直接使用MySQLdb库调用插入语句进行数据插入操作了 4.pandas读取Excel文件，然后批量插入 在这里插入代码片 5.使用Navicat等工具，直接将excel导入数据库...参考文章： python执行mysql CUID操作 python解析excel 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
问题是这样的，从Mysql中导入数据到Hive中，Mysql中数据是"T2"，到Hive中后，发现变为"54 32"，咦，怎么乱码了，感觉这像ASCII编码。 ...现象有了，之前都没遇到过这样，觉得很奇怪，迅速找了下相关资料，再查看Mysql中数据库表字段是text类型。 ...如何解决: 在sqoop导入语句中加入如下的参数，其中xxx是数据库库表中的列名称，即上面出现ASCII的列名称。 List-1 --map-column-java xxx=String
本文将利用Sqoop将MySQL海量测试数据导入到HDFS和HBase。...数据导入 1、导入HDFS sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username hive --password hive...--table point 参数解析： import：表示从传统数据库导入数据到 HDFS/HIVE/HBASE等； –connect：建立数据库连接； jdbc:mysql://localhost...c)导入到指定目录：sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username hive –password hive –table...hbase-table HPoint --column-family info --hbase-row-key pointId --hbase-create-table 参数解析： –hbase-table：指定导入到
Database connection Driver class: com.mysql.jdbc.Driver Connection String: jdbc:mysql://127.0.0.1:...sqoop:000> start job -n from-mysql-to-hdfs Submission details Job Name: from-mysql-to-hdfs Server...application_1499236611045_0001/ 2017-07-22 23:18:02 CST: BOOTING - Progress is not available 启动后进入HDFS查看导入情况...sqoop:000> update link -n mysql Updating link with name mysql Please update link: Name: mysql...Database connection Driver class: com.mysql.jdbc.Driver Connection String: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306
为了下次能快速上手，避免重复犯错，我将python使用过程中的一些问题在这篇博文中记录小结一下，主要内容涉及到python操作mysql数据库，python发送http请求，解析txt文本，解析JSON...（注意：如果事先没有添加python安装路径到环境变量里，是不能执行这个命令的） 在ubuntu里，以root用户权限执行 easy_install module_name，便可。 ...2、连接mysql数据库 需要指定数据库服务器地址ip、数据库用户名和秘密、需访问的数据库名以及默认字符编码。...2、读取路径下的文件和内容，需要导入 os包和glob包。 ...代码示例： 这次写的的代码如下： 一、读取txt文件 #!
吉日嘎拉的DotNet.CommonV4.2程序增加了DotNet.MVC，但是目前的项目用的是MySQL数据库，而SVN上只有psc文件，而不是sql文件，所以只好Bing搜索一下如何恢复这个数据库，...找了半天，不过好在又学会了用一个管理MySQL的客户端，这里记录下来过程，以备不时之需。...第一步：安装MySQL数据库到本机，我用Window 7操作系统，安装32位或64位MySQL都行。默认安装即可。...第二步：安装Navicat for MySQL，并连接到本机，创建数据库UserCenterV42 第三步：将SVN下载下来的psc后缀的备份文件复制到Navicat的临时工作目录（一般在 c:\用户目录...\Documents\Navicat\MySQL\servers\下），我的是：C:\Users\troy.cui\Documents\Navicat\MySQL\servers\local\UserCenterV42
本文节选自《Netkiller Database 手札》 MySQL 导入 Elasticsearch 的方法有很多，通常是使用ETL工具，但我觉得太麻烦。于是想到 logstash 。 23.8..../kibana/logstash-5.x.sh | bash mysql 驱动文件位置在 /usr/share/java/mysql-connector-java.jar 23.8.2....配置 logstash 创建配置文件 /etc/logstash/conf.d/jdbc-mysql.conf mysql> desc article; +-------------+------...全量导入 适合数据没有改变的归档数据或者只能增加没有修改的数据 input { jdbc { jdbc_driver_library => "/usr/share/java/mysql-connector-java.jar...多表导入 多张数据表导入到 Elasticsearch # multiple inputs on logstash jdbc input { jdbc { jdbc_driver_library
并把识别后的数据批量导入到mysql数据库 所用知识点 springboot 2.1.9 excel文件上传 excel数据批量识别 excel数据上传到mysql数据库 jpa的使用 jpa的使用我们在上一节已经给大家讲过了...file.getInputStream()); if (list == null || list.size() <= 0) { return "导入的数据为空...lang="en"> 上传excel 上传excel文件并存入到mysql...我们通过上面第七步，上传excel到服务器后，识别出来的数据如下 ? 通过上图可以看出，我们成功的识别出了excel里的数据。...今天就先到这里，下一节来讲如何把这些数据存到mysql数据库里。
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