pd 数据库同步

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#数据库 #database #table #list #测试

pd 可以和数据库保存同步，modifi database 中进行设置。可以生成测试数据。
可以估计数据库的大小，首先设置list table 中设置表的估计最大记录时，再设置列的平均长度
column propertities _>detail   average length
执行database ->estimate dataabase size.
数据库领域的时序数据库数据同步
2502_91592937的博客
04-24 1057
时序数据库作为处理时间序列数据的专用数据库，在物联网、金融、运维监控等领域应用广泛。随着数据规模的增长和业务复杂度的提升，时序数据同步成为构建可靠数据架构的关键环节。系统梳理时序数据同步的技术体系深入分析不同同步场景下的解决方案提供可落地的工程实践指导探讨未来技术发展趋势本文首先介绍时序数据和同步的基本概念，然后深入分析核心技术原理，接着通过实际案例展示具体实现，最后讨论应用场景和未来趋势。全文采用理论结合实践的方式，既有深度原理分析，也有可操作的代码示例。
Excel数据同步到数据库的Python自动化脚本
我只喝milk的个人博客
08-24 1033
我上个月搭建了finebi看板，需要每天定时更新数据，但数据源是excel（finebi暂时不支持），需要自己在服务器搭建mysql，再写个excelToMySQL的python自动化脚本然后通过服务器的任务计划程序设置定时启动就能实现。
124面试必问：谈谈微服务的数据库设计思路
AI乔治
11-24 774
单独的数据库 微服务设计的一个关键是数据库设计，基本原则是每个服务都有自己单独的数据库，而且只有微服务本身可以访问这个数据库。它是基于下面三个原因。 优化服务接口：微服务之间的接口越小越好，最好只有服务调用接口（RPC或消息），没有其他接口。如果微服务不能独享自己的数据库，那么数据库也变成了接口的一部分，这大大拓展了接口范围。 错误诊断：生产环境中的错误大部分都是和数据库有关的，要么是数据出了问题，要么是数据库的使用方式出了问题。当你不能完全控制数据库的访问时，会有各种各样的错误...
数据库-PDMan使用教程
BUG指挥课堂
11-27 5609
文章目录 PDMan 简介 使用 下载安装 创建新模块 开始菜单栏 设置功能 数据库连接 同步数据到数据库 PDMan 简介 PDMan是一款数据库建模工具，国产开源易用。支持常用的MySQL、Oracal等数据库，具体信息查看官网：http://www.pdman.cn/ 使用 下载安装 下载完成后，一路安装即可。 安装完成后，打开软件是如下界面： 创建新模块 点击下图左侧新建模块 .
PDManer---数据库(元数建模)
12-14 1936
PDManer是一个款由国人开发的开源跨平台数据库建模工具，支持windows,mac,linux等操作系统，相较于PowerDesigner，软件界面颜值高，操作简单，很容易就能上手，且是开源免费的，PDManer经历了几个阶段，由最初的PDMan过渡到Chiner,再到现在的PDManer。
mysql 工具_mysql内存数据库同步工具mych
weixin_39523887的博客
11-21 838
mych是mysql、canal和h2的缩写，它的主要作用是可以将mysql中的数据同步到内存数据库h2中，并且保持和mysql数据库一样的结构，在mysql中查询的sql语句同样可以在内存数据库中查询。为什么要做这样一个工具呢？初衷是为了提高效率。我们在做项目过程中经常会涉及到一些基础数据的维护，这些数据通常是存储在关系型数据库中(mysql)，并且在后台管理系统中进行维护。在我们对外提供的接口...
pdman 创建表同步数据库_PDMan(数据库建模辅助工具)V2.0.2 正式版
weixin_39631094的博客
02-02 613
PDMan(数据库建模辅助工具)是一款十分优秀好用的免费通用数据库建模软件。小编推荐的这款PDMan软件拥有强大全面的功能，简单易操作，使用后可以帮助用户更轻松的进行数据库建模操作，帮助用户提高工作效率。这款工具提供数据编辑功能，在软件可以对你的数据表编辑，可以使用数据表建立关系图，直接将数据表加载到软件就可以生成关系图，帮助用户在更短的时间内建立数据模型，让你的数据显示更清晰。PDMan界面设计...
两个数据库之间数据同步方法介绍及选择
qq_42631788的博客
08-01 3160
编写自定义脚本，定期从源数据库提取数据，进行计算处理后，同步到目标数据库。操作步骤：编写脚本：编写脚本（如Python、Bash），从源数据库提取数据，进行计算处理。连接数据库：在脚本中配置源和目标数据库连接。处理数据：在脚本中进行计算处理。同步数据：将处理后的数据插入到目标数据库。计划任务：使用任务调度工具（如cron）定期运行脚本。工具Python脚本（使用库如pandas、SQLAlchemy）Shell脚本PowerShell脚本对于大数据量和复杂数据处理。
探索MySQL数据库同步与人工智能：在同步领域的应用
MySQL数据库同步是指将一个MySQL数据库中的数据复制到另一个MySQL数据库的过程。它通常用于创建数据备份、实现数据冗余或在不同系统之间共享数据。 MySQL数据库同步有两种主要类型： - **主从复制：**在主从复制中...
PHP数据库同步与数据仓库的强强联手：构建高效数据分析平台
![PHP数据库同步与数据仓库的强强联手：构建高效数据分析平台](https://www.ruisitech.com/img/import1.png) # 1. 数据同步与数据仓库概述** **1.1 数据同步** 数据同步是指在不同的数据源...MySQL数据库同步是将MySQ
数据库设计工具-PDMan
05-11
比powerDesigner界面更加简洁的一款数据库建模工具，压缩包内分别包含windows版和Mac版。如果没积分的小伙伴，可以通过关注公众号【小懒编程日记】免费获取。
PDMan-国产免费通用数据库建模工具
04-15
亲测，页面简洁非常实用。上传文件为windows版本，其他版本请再去寻找。 1.免费使用。 2.功能简洁，去除晦涩难懂的设置，化繁为简，实用为上，上手非常容易。 3.自带参考案例，学习容易。新建一个项目，完全不需要做任何配置。 4.对开发极其友好，可生成各种数据库以及编程语言的模型类。 5.一键自动生成MarkDown以及HTML格式的数据表结构文档，方便客户交付以及交流。 6.数据库模型版本管理功能，在版本变动之后，可直接生成数据表结构的DDL语句。 7.数据库模型设计直接同步至数据库。 博客：http://t.csdn.cn/23Am3
Powerdesigner与数据库同步(比较新旧数据库的架构)
weixin_34268610的博客
02-27 206
1概述 在使用PowerDesigner进行数据库设计、生成数据库，并开发进行一段时间后， 在这段时间内，数据库的结构必然会有一些变化。我们往往会遇到这样的问题，PowerDesigner与现有数据库结构不匹配。如果人工的比较，即费时又会出错。 2 PowerDesigner 生成数据库 由于人工比较的缺陷，我们需要一个工具来解决。首先，因为PowerDesigner文件与数据库文件是完全不...
pdman 创建表同步数据库_Blog - models 模型层创建(数据库表)-4
weixin_29745609的博客
12-25 267
模型层创建django根据代码中定义的类来自动生成数据库表。我们写的类表示数据库的表，如果根据这个类创建的对象是数据库表里的一行数据，对象.id 对象.value是每一行里的数据。基本的原则如下：每个模型在Django中的存在形式为一个Python类每个模型都是django.db.models.Model的子类模型里的每个类代表数据库中的一个表模型的每个字段（属性）代表数据表的某一列Django将...
pdman 创建表同步数据库_pdman 创建表同步数据库_使用PDMan来设计数据库系列1-PDMan软件的简介与安装...
weixin_35760923的博客
02-19 698
前言最近除了做好手上的工作外，也需要开始设计一套数据库用来存储实验室的全套数据，可能会涉及多个表的交叉引用，为了更加高效和准确的进行设计，需要用到数据库模型建模工具。这里选择的是开源的PDMan。简介PDMan是一款开源免费的数据库模型建模工具，支持Windows,Mac,Linux等操作系统，是PowerDesigner之外，更好的免费的替代方案。他具有颜值高，使用简单的特点。包含数据库建模，灵...
数据库表设计PDManer工具使用
qq_43026206的博客
10-09 1778
PDManer的使用
mariadb导入sql数据_10款最佳的MySQL GUI工具，数据库管理员的好帮手
weixin_39863741的博客
11-28 396
MySQL是最广泛使用和流行的开源数据库之一，围绕它有许多工具，可以让设计，创建和管理数据库的过程变得更加容易和便捷。但是如何选择最适合自己需求的工具，并不容易。这里为大家推荐10款MySQL的GUI工具，它们对开发人员和DBA来说都是不错的解决方案。1.dbForge Studio for MySQL它是一款多功能的GUI工具，也是一个IDE，其中包含MySQL数据库开发和维护所需的广...
性能高1倍，价格低3/4！数据库实时同步新选择！
阿里云云栖号
12-15 1303
2020年双11，云原生实时数仓首次在阿里巴巴双11核心数据场景落地，实现商业全链路实时化，毫秒级海量数据处理能力。搜索推荐业务数据开发效率提升4倍，菜鸟物流包裹数据链路从小时级优化到3分钟，考拉分钟及小时业务1分钟内完成，实时数据仓库的建设在瞬息万变的市场竞争中成为了标品！DataWorks独享数据集成资源组（支持实时同步）首月5折>> 实时同步-实时数仓第一步 实时数仓的建设，第一步就需要将数据同步到大数据计算引擎，一般客户的RDS/MySQL业务数据库在实际生产中都是实时不停的进行着数
MySQL和PDman的连接和使用教程
火锅国刘dada的博客
03-10 7849
MySQL和PDman的使用教程 前言：本教程的运行环境是Windows；观看本教程的前提是你已近安装好了MySQL和PDman；本教程的目的是为了在MySQL中建立数据库，并在PDman中对其进行管理； 文章目录MySQL和PDman的使用教程1、打开MySQL，进入默认创建的instance，建立一个除root之外的用户2、建立一个新的schema(在mysql中，一个schema就是一个database)3、在PDman中创建一个新项目4、在PDman中将项目和MySQL中的你新建的schema连接起
hive数据库数据同步到dm
最新发布
07-08
<think>我们参考引用[1]和[4]来设计解决方案。引用[1]提到网易猛犸大数据平台需要合并多个Hive集群的元数据而不移动HDFS数据文件。引用[4]介绍了DataX作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构，支持多种数据源之间的同步。 用户需求：将Hive数据库中的数据同步到达梦数据库（DM）。 分析：Hive数据通常存储在HDFS上，而达梦数据库是关系型数据库。我们需要将Hive表的数据导出并导入到达梦数据库。 方法： 1. 使用DataX：DataX支持HiveReader和DmWriter（需要确认DataX是否有达梦数据库的Writer插件，如果没有则需要扩展开发）。 2. 使用Sqoop：Sqoop是专门用于Hadoop和关系型数据库之间数据传输的工具，但需要确认Sqoop是否支持达梦数据库。 3. 使用Hive导出为文本文件，然后使用达梦数据库的加载工具导入。 由于引用[4]提到了DataX的架构和插件机制，我们优先考虑使用DataX，因为它支持多种数据源且可扩展。 步骤（假设使用DataX）： 步骤1：准备环境 - 安装DataX（从官方下载并解压） - 确保DataX所在机器能够访问Hive集群和达梦数据库 - 如果DataX没有达梦数据库的Writer插件，需要自行开发或寻找第三方插件（例如，达梦官方可能提供） 步骤2：编写DataX同步任务配置文件（json格式） - 配置reader（HiveReader）参数，包括Hive连接信息、表名、列名等 - 配置writer（DmWriter）参数，包括达梦数据库的JDBC连接信息、表名、列名等 步骤3：运行DataX任务 详细步骤： 1. 环境准备： - 下载DataX：https://github.com/alibaba/DataX - 解压并进入目录 - 检查插件：在plugin目录下查看是否有hivereader和dmwriter（如果没有dmwriter，需要自行开发或下载） 2. 编写配置文件（例如hive2dm.json）： ```json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "hdfsreader", // 注意：DataX没有直接的hivereader，通常通过hdfsreader读取Hive表对应的HDFS文件 "parameter": { "path": "/user/hive/warehouse/your_table", // Hive表在HDFS上的路径 "defaultFS": "hdfs://namenode:port", "fileType": "text", // 或者orc, rcfile等，根据实际情况 "encoding": "UTF-8", "fieldDelimiter": "\t", // Hive表默认分隔符 "column": [ {"index": 0, "type": "string"}, // 根据表结构定义列 {"index": 1, "type": "int"}, // ... 其他列 ] } }, "writer": { "name": "dmwriter", // 假设有达梦的writer插件 "parameter": { "username": "username", "password": "password", "column": ["col1", "col2", ...], // 目标表列名 "connection": [ { "jdbcUrl": "jdbc:dm://host:port/database", "table": ["table_name"] } ], "preSql": [], // 执行前的SQL，如清空表 "postSql": [] // 执行后的SQL } } } ], "setting": { "speed": { "channel": "5" // 并发数 } } } } ``` 注意：如果Hive表是分区表，需要处理分区路径。另外，如果使用Hive的元数据来读取字段名和类型，可能需要使用Hive SQL导出为文本文件再通过DataX同步，或者使用其他工具。 3. 运行任务： ```bash python datax.py hive2dm.json ``` 替代方案（使用Sqoop）： 如果Sqoop支持达梦数据库（需要达梦提供JDBC驱动，并配置Sqoop），则可以使用以下命令： ```bash sqoop export --connect jdbc:dm://host:port/database --username username --password password --table table_name --export-dir /user/hive/warehouse/your_table --input-fields-terminated-by '\t' ``` 替代方案（使用Hive导出+达梦导入）： 步骤1：将Hive表导出为CSV文件 ```sql INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/hive_export' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' SELECT * FROM your_table; ``` 步骤2：使用达梦数据库的dmload工具（或类似工具）导入CSV文件。 注意事项： - 数据类型映射：Hive和达梦数据库的数据类型需要正确转换。 - 性能：对于大数据量，使用DataX或Sqoop可以并行传输。 - 增量同步：如果需要增量同步，则需要在Hive表中设计增量标识（如时间戳），并在同步任务中只同步增量部分。 根据引用[4]的DataX架构，我们推荐使用DataX，因为它支持多种数据源，且可以通过插件扩展。如果达梦数据库没有现成的DataX插件，可以考虑使用Sqoop或开发DataX插件。 相关问题： 1. DataX如何支持增量数据同步？ 2. 如何开发DataX的达梦数据库Writer插件？ 3. Hive和达梦数据库之间的数据类型如何映射？ 4. 使用Sqoop同步Hive数据到达梦数据库的详细步骤是什么？</think>### Hive 数据库数据迁移到达梦数据库（DM）的方法与步骤 #### 一、迁移方案选择 参考引用[4]的DataX架构思想，推荐采用**离线数据同步框架**实现迁移： ```mermaid graph LR A[Hive数据] --> B[数据抽取] B --> C[中间存储/转换] C --> D[达梦数据库DM] ``` #### 二、具体操作步骤 1. **数据抽取（Hive端）** - 使用Hive SQL导出数据： ```sql INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/hive_export' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' SELECT * FROM target_table; ``` - 或使用Sqoop直接导出： ```bash sqoop export --connect jdbc:hive2://hive-server:10000 \ --table target_table \ --export-dir /hdfs/path \ --input-fields-terminated-by '|' ``` 2. **数据转换（关键步骤）** - **数据类型映射**： | Hive类型 | DM类型 | 转换规则 | |----------|-----------|-------------------| | STRING | VARCHAR | 直接映射 | | BIGINT | BIGINT | 直接映射 | | DOUBLE | FLOAT | 精度校验 | | DATE | DATE | 格式转换YYYY-MM-DD| | BOOLEAN | TINYINT | 1/0转换 | - **脚本转换示例**： ```python # 处理布尔值转换 df['bool_col'] = df['bool_col'].map({True: 1, False: 0}) # 日期格式标准化 df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col']).dt.strftime('%Y-%m-%d') ``` 3. **数据加载（DM端）** - 使用DM加载工具`dmload`： ```bash dmload USERID=user/pass@127.0.0.1:5236 \ CONTROL='/path/control.ctl' \ LOG='/path/load.log' ``` - 控制文件示例（control.ctl）： ```controlfile LOAD DATA INFILE '/data/input.txt' INTO TABLE target_table FIELDS TERMINATED BY '|' (col1, col2, date_col DATE "YYYY-MM-DD") ``` 4. **元数据迁移** - 表结构转换： ```sql -- Hive DDL转换示例 CREATE TABLE dm_table ( id BIGINT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) NOT NULL, create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ) STORAGE(CLUSTERBTR); ``` - 使用Schema转换工具（如Apache Atlas元数据导出） #### 三、验证与优化 1. **数据一致性校验** ```sql -- 行数验证 SELECT 'Hive', COUNT(*) FROM hive_table UNION ALL SELECT 'DM', COUNT(*) FROM dm_table; -- 抽样校验 SELECT CHECKSUM(*) FROM dm_table WHERE id IN (SELECT id FROM hive_table SAMPLE 1000); ``` 2. **性能优化建议** - 启用DM批量加载模式： ```sql ALTER TABLE dm_table IN BATCH INSERT; ``` - 调整事务提交频率： ```ini # dm.ini配置 BATCH_PARAM_OPT = 1 COMMIT_EVERY_ROWS = 10000 ``` #### 四、替代方案比较 | 方案 | 适用场景 | 优势 | |--------------------|--------------------------|-------------------------------| | DataX同步 | 大数据量持续同步 | 支持断点续传，可视化监控[^4] | | 存储过程迁移 | 复杂业务逻辑迁移 | 保留业务处理逻辑 | | 云服务平台工具 | 云环境部署 | 自动处理网络配置 | > **注意**：达梦数据库兼容Oracle语法，但Hive的复杂数据类型（ARRAY/MAP）需在转换阶段展开为关系型结构[^2]。
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