增量更新

实现思路： 1、每天凌晨将前一天增量的数据从业务系统导出到文本，并FTP到Hadoop集群某个主节点上 　　上传路径默认为： /mnt/data/crawler/ 2、主节点上通过shell脚本调用hive命令加载本地增量温江到hive临时表 3、shell脚本中，使用hive sql 实现临时表中的增量数据更新或者新增增量数据到hive 主数据表中 实现步骤： 1.建表语句, 分别创建两张表test_temp, test 表 ? crrawler.test_temp( ) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile ; +++++++++++++++++++++++++++++++++ create table crawler.test( ) partitioned by (dt string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as orc ; 2.编写处理加载本地增量数据到hive临时表的shell脚本test_temp.sh ? #! /bin/bash ################################## # 日期参数可选，默认是系统日期-1 # ##########################

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 订 单是卖家的核心数据，卖家的很多日常工作都是围绕着订单展开，应用的基本功能就是要保证订单实时、完整的展示在卖家面前。由于API请求依赖于网络，存在 着网络不稳定和同步时间长的问题，所以应用必须把淘宝的订单数据同步到本地。如何才能快速、完整的把订单同步到本地是本方案将要讨论的问题。 在线订单 ：卖家三个月内已卖出的订单。 增量订单 ：相对已经同步到本地的订单，凡是在淘宝上发生了变更的订单就是增量订单。 消息服务 ：一种通过HTTP长连接实时向客户端（应用）推送数据（交易）变更的渠道。 API taobao.trades.sold.get - 获取三个月内已卖出的在线订单，适用于用户初始化的时候使用，ISV不应该用此接口来获取增量订单。不建议使用或尽量少用此接口。 taobao.trades.sold.increment.get taobao.trade.fullinfo.get - 获取单笔订单详情。 订单同步主要分为初始化和增量获取两个步骤： 1. 初始化是把3个月内的在线订单全部同步回来，这个需要较长的时间； 2. 增量获取则是把淘宝发生了变更的订单同步回来，这个一般需要较短的时间。 下面的方案都会围绕着如何初始化和增量获取来讲。 方案一 同步流程： 核心步骤： u 三个月数据：通过taobao.trades.sold

文章目录 安装 启动 创建core 配置core索引MySQL数据 3.2.1 3.2.2 3.2.3 测试定时更新 五、配置中文分词 SolrJ 操作索引的增、删、查 七、通过SolrJ对MySQL数据库进行全量更新、增量更新 八、索引高亮显示 九、SolrJ读取富文本创建索引 安装 从官网下载Solr7.4（或本资源包内直接解压，本包内也是官网下载的） 下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/lucene/solr/7.4.0/ 因为我是Windows系统所以选的是.zip的版本，如果是Linux系统需要用.tgz的版本，下面都是以Windows系统下的示例。 Solr7.4是免安装的，解压后就可以直接使用了。 启动 打开之后是这样的 创建core 在cmd窗口输入： solr create -c testcore 1 testcore 是自己起的名字，回车后会出现下面的信息（还是会有log4j2的错误信息，不用管） 一刷新 Core也可以直接在控制台创建，但是需要自己先再Solr安装根目录/server/solr目录下创建一个core文件夹，而且里面要自己创建一个data文件夹。然后通过控制台的Core Admin创建core 。 个人建议直接在cmd窗口用命令创建，省力省心还可靠。

本小节介绍如何使用数据传输 DTS (以下简称 DTS) 完成MySQL数据库数据同步至DataHub实例的配置，让数据可以实时进入流计算等大数据产品进行数据实时分析。 支持通过专线、VPN网关或智能网关接入阿里云的自建MySQL数据同步至Datahub实例。 支持ECS上的自建MySQL数据同步至Datahub实例。 支持同一个阿里云账号下RDS for MySQL实例数据同步至DataHub实例。 支持不同阿里云账号下的RDS for MySQL实例数据同步至DataHub实例。 同步对象 只支持表的同步，不支持其他非表对象的同步。 同步地域 源MySQL实例支持的地域包括： 华东1(杭州)、华东2(上海)、华北1(青岛)、华北2(北京)、华北3(张北)、华北5(呼和浩特)、华南1(深圳)、美西(硅谷)、美东、亚太(新加坡)、香港、中东东部1(迪拜)、亚太东南3(吉隆坡)、澳大利亚(悉尼)、印度尼西亚(雅加达)、印度(孟买)、欧洲中部1(法兰克福) 目标Datahub实例支持的地域包括： 华东1(杭州)、华东2(上海)、华北2(北京) 如上图所示，MySQL->DataHub 数据实时同步，是将 MySQL 产生的增量数据实时同步到DataHub实例中的 topic。增量日志在DataHub实例中存储的表名默认同 MySQL 表同名。topic 名称可以根据业务需要修改

本小节介绍如何使用数据传输 DTS (以下简称 DTS) 完成MySQL数据库数据同步至DataHub实例的配置，让数据可以实时进入流计算等大数据产品进行数据实时分析。 支持通过专线、VPN网关或智能网关接入阿里云的自建MySQL数据同步至Datahub实例。 支持ECS上的自建MySQL数据同步至Datahub实例。 支持同一个阿里云账号下RDS for MySQL实例数据同步至DataHub实例。 支持不同阿里云账号下的RDS for MySQL实例数据同步至DataHub实例。 同步对象 只支持表的同步，不支持其他非表对象的同步。 同步地域 源MySQL实例支持的地域包括： 华东1(杭州)、华东2(上海)、华北1(青岛)、华北2(北京)、华北3(张北)、华北5(呼和浩特)、华南1(深圳)、美西(硅谷)、美东、亚太(新加坡)、香港、中东东部1(迪拜)、亚太东南3(吉隆坡)、澳大利亚(悉尼)、印度尼西亚(雅加达)、印度(孟买)、欧洲中部1(法兰克福) 目标Datahub实例支持的地域包括： 华东1(杭州)、华东2(上海)、华北2(北京) 如上图所示，MySQL->DataHub 数据实时同步，是将 MySQL 产生的增量数据实时同步到DataHub实例中的 topic。增量日志在DataHub实例中存储的表名默认同 MySQL 表同名。topic 名称可以根据业务需要修改

1、搭建mysql服务器，并实现主主复制、半同步复制 存储引擎： 表类型：也称为“表类型”，表级别概念，不建议在同一个库中的表上使用不同的ENGINE； CREATE TABLE ... ENGINE[=]STORAGE_ENGINE_NAME ... SHOW TABLE STATUS 常见的存储引擎： MyISAM, Aria, InnoDB, MRG_MYISAM, CSV, BLACKHOLE, MEMORY, PERFORMANCE_SCHEMA, ARCHIVE, FEDERATED InnoDB：InnoBase Percona-XtraDB, Supports transactions, row-level locking, and foreign keys 数据存储于“表空间(table space)"中： (1) 所有数据库中的所有类型为InnoDB的表的数据和索引存储于同一个表空间中； 表空间文件：datadir定义的目录中 文件：ibdata1, ibdata2, ... (2) innodb_file_per_table=ON，意味着每表使用单独的表空间文件； 每表的数据文件（数据和索引，存储于数据库目录）存储于自己专用的表空间文件中，并存储于数据库目录下: tbl_name.ibd 表结构的定义：在数据库目录，tbl_name.frm 事务型存储引擎

概述 概念：监测 核心技术：去重 基于 redis 的一个去重 适合使用增量式的网站： 基于深度爬取的 对爬取过的页面 url 进行一个记录（记录表） 基于非深度爬取的 记录表：爬取过的数据对应的数据指纹 数据指纹：原始数据的一组唯一标识 数据 –> 数据指纹 –> 库中查询 hashlib 所谓的记录表是以怎样的形式存在于哪？ redis的set充当记录表 例子 爬取4567电影网中影片名称以及简介，当网站有更新时爬取增加的了数据。 地址为： https://www.4567tv.tv/frim/index1.html 该例为基于深度爬取的。 scrapy startproject zlsPro scrapy genspider zls www.xxx.com ① 使用手动传参进行深度的爬取 使用 self.conn.sadd('movie_url', detail_url) 的返回值来判断是否爬取过该电影。 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435 # zls.py# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyfrom zlsPro.items import ZlsproItemfrom redis import Redisclass ZlsSpider(scrapy

来自森大科技官方博客 http://www.cnsendblog.com/index.php/?p=131 GPS平台、网站建设、软件开发、系统运维，找森大网络科技 http://cnsendnet.taobao.com DataSet与DataReader 当设计应用程序时，要考虑应用程序所需功能的等级，以确定使用DataSet或者是DataReader。 要通过应用程序执行以下操作，就要使用DataSet： 在结果的多个离散表之间进行导航。 操作来自多个数据源（例如，来自多个数据库、一个XML文件和一个电子表格的混合数据）的数据。 在各层之间交换数据或使用XML Web服务。与DataReader不同的是，DataSet能传递给远程客户端。 重用同样的记录集合，以便通过缓存获得性能改善（例如排序、搜索或筛选数据）。 每条记录都需要执行大量处理。对使用DataReader返回的每一行进行扩展处理会延长服务于DataReader的连接的必要时间，这影响了性能。 使用XML操作对数据进行操作，例如可扩展样式表语言转换（XSLT转换）或XPath查询。 对于下列情况，要在应用程序中使用DataReader： 不需要缓存数据。 要处理的结果集太大，内存中放不下。 一旦需要以仅向前、只读方式快速访问数据。 注填充DataSet时，DataAdapter使用DataReader。因此

转自：https://www.cnblogs.com/martinjinyu/articles/3750422.html 前段时间使用MySQL作为数据存储做了一个小项目。项目上线运行了几十天之后，数据已经越来越多，达到了100多M。用mysqldump每天备份全量数据然后传输到另外一台机器上这种方式进行数据备份，久而久之越来越慢。于是开始研究如何利用mysql的主 从同步功能实现自动备份。如果实现自动备份，主从服务器之间只需要在有数据更新时同步一点增量数据， 不会在备份时占用大量的CPU和内网的网络带宽资源了。介绍主从同步之前，还是先从基础的mysqldump备份开始讲起。 mysqldump mysqldump是mysql数据库提供的一个数据备份工具。顾名思义，mysqldump可以把mysql数据库导出成sql语句文件，并保存到磁盘上。 mysqldump 命令产生的.sql文件包含一系列SQL INSERT语句，可以用来进行数据恢复。 假定我们在星期日下午1点进行了备份，此时负荷较低。下面的命令可以完全备份所有数据库中的所有表： shell> mysqldump --single-transaction --all-databases > backup_sunday_1_PM.sql 使用mysqldump进行数据备份，至少有两个问题： 1 mysqldump运行时

增量式爬虫 概念:检测网站数据跟新的情况,爬取更新数据 核心:去重!!! 增量式爬虫 深度爬取类型的网站中需要对详情页的url进行记录和检测 记录:将爬取过的详情页的url进行记录保存 url存储到redis的set中 redis的sadd方法存取时,如果数据存在返回值为0,如果不存在返回值为1; 检测：如果对某一个详情页的url发起请求之前先要取记录表中进行查看，该url是否存在，存在的话以为 着这个url已经被爬取过了。 代码示例 spider.py文件 import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from redis import Redis from zjs_moviePro.items import ZjsMovieproItem class MovieSpider(CrawlSpider): name = 'movie' conn = Redis(host='127.0.0.1',port=6379) # allowed_domains = ['www.xxx.com'] start_urls = ['https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/id/6.html'