我正在使用Apache Spark批量写入数据。批次为1天。在运行spark作业时,我得到了这个错误。我正在使用MySQL java连接器连接到TiDB集群。Spark为写入创建了144个并行任务。
java.sql.SQLException: GC life time is shorter than transaction duration
at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:1055)
at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLErro
我正在做一些关于分布式数据库的研究。我的结论是,最困难的部分是分布式查询,跨多个记录,其中查询是非常通用的,例如,想象一个带有"DateTransaction“字段的事务表。这个查询(伪SQL)将非常棘手:
SELECT * FROM Transactions
WHERE DateTransaction>= '2016-01-01' and DateTransaction<= '2017-09-01' --between jan 2016 and before sep 2017
ORDER BY DateTransaction DESC
在使用TIDB通过Spark连接到mysql-connector-java 5.1.6 connector时获取以下错误。
请注意,我使用并行连接选项创建了jdbc连接,其中我们指定了列名、下限、上限和分区数。
Spark然后将其分解为(分区数目)查询,将列名的下限和上界划分为相同的大小。
java.sql.SQLException: other error: request outdated.
at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:1055)
at com.mysql.jdbc.SQLError.createS
对于这类数据是否有推荐的虚拟化:
Company x switched from MySQL to Postgres
Company y switched from mongodb to tidb
Company z switched from mongodb to MySQL
我不关心公司的可视化,唯一重要的是代表交换机(即:更多的公司从MySQL切换到mongodb,而不是从Postgres切换到tidb)。
不确定我的问题是否足够清楚,这是我的第一个问题,让我知道我是否可以改进它!
卡夫卡,Flink和Tidb的新版本。假设我有三个源MySql表-- s_a、s_b和s_c,并希望实时收集记录以针对TiDb表t_a和t_b。映射规则是
`s_a` --> `t_a`
`s_b` union `s_c` ---> `t_b` with some transformation (e.g., field remapping).
我采用的解决方案是kafka +带有Tidb接收器的Flink,其中binlog更改被订阅到Kafka主题;Flink使用该主题并将转换结果写入Tidb。对我来说,flink代码部分的问题是:
如
我正在使用tidb syncer将数据从mysql复制到tidb。但我并不完全理解警告"will split alter table statement“的意思。
我刚刚发出了下面的简单alter table查询。为什么要拆分语句?它对我的模式或tidb数据有什么影响?
ALTER TABLE `agg_url_base` ADD COLUMN `price` INT NULL AFTER `consumption`
下面是tidb的syncer日志。
2019/02/11 07:45:44 meta.go:135: [info] save position to file, binl
当使用MySQL将数据从AWS迁移到TiDB时,我们得到了以下错误:
Couldn't acquire global lock, snapshots will not be consistent: Access denied for user 'root'@'%' (using password: YES)
TiDB 建议对DM进行以下配置更改。
mydumpers:
global:
extra-args: "--no-locks"
然而,同一文档提到了以下内容:
如果不使用FTWL来保证转储文件与元数据一致,或者上游可以暂
我对MySQL show processlist很熟悉。MySQL中的show processlist语句向您显示哪些线程正在运行,当您收到"too many“错误消息并想要找出发生了什么情况时,它会很有用。此外,MySQL show processlist还输出以下列: Id、用户、主机、数据库、命令、时间、状态和信息(请参见)。那么,根据MySQL show processlist的上述功能,MySQL show processlist和TiDB show processlist有什么不同
我在TiDB中运行这些代码:
CREATE FUNCTION `FN_UP_TRADEDAY`(
endDay int(11),
upDays int(11),
marketx varchar(20)
) RETURNS int(11)
READS SQL DATA
BEGIN
declare beginDay int(11);
declare days int(11) default upDays-1;
select
day into beginDay
from t_tradeday
where market = marketx and day <= endDay
order by
我正在使用TiDB做一些测试。
我创建了一个表,如下
CREATE TABLE users(
id BIGINT PRIMARY KEY NOT NULL,
updated BIGINT NOT NULL
)
我用2个索引将大约100,000,000行加载到这个表中
CREATE INDEX hash_index USING HASH ON users (id);
CREATE INDEX btree_index USING BTREE ON users (updated);
我发现查询速度变得非常慢,需要几秒钟
查询sql如下。我只使用了第一个索引。
SELECT * FROM user
当模式元素被删除时,模式改变的过程是: public -> write only -> delete only -> reorganization -> absent。
如果要删除的元素是表,则此过程仅对表的模式信息进行操作,不会影响数据。因此,数据是一致的。
然而,从“公共”到“只写”的过程似乎不是原子的。在此过程中,不能先在部分节点上查询该表,也不能在所有节点上查询该表。同样,在只写切换为只删除的过程中,不能向部分节点插入数据,逐渐不能向所有节点插入数据。这两个条件都存在短暂的不一致。
如果是这样的话,在设计基于TiDB的业务模型时,我是否应该考虑到短暂的不一致?