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- Pour intégrer les données MySQL dans un lac de données avec Parquet en tant que format de stockage, il doit être mis en ?uvre via un processus ETL. Les étapes spécifiques sont les suivantes: 1. Extraire les données MySQL, Sélectionner la requête, l'extraction d'incrément horodatage ou les outils CDC tels que DeBezium, et il est recommandé de le traiter par lots en fonction de la clé primaire; 2. Utilisez Spark ou Pandas pour convertir les données au format Parquet et nettoyer; 3. Téléchargez le fichier Parquet généré sur le lac Data (tel que AWSS3, AzureADLS ou HDFS) et utilisez des outils pour maintenir les métadonnées et les informations structurelles; 4. Planification et synchronisation automatique via un flux d'air, un cron ou une architecture de streaming. Faites attention au type de données tout au long du processus
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- Dépannage des fuites de mémoire MySQL et échange
- Les fuites de mémoire MySQL et les problèmes d'échange doivent être étudiées à partir de la configuration, des ressources système, des panneaux de fuite de mémoire et des facteurs externes. 1. Vérifiez si les configurations d'InNODB_BUFFER_POOL_SIZE, MAX_CONNECTIONS, etc. sont raisonnables et évitez d'être trop grande ou trop petite. 2. Utilisez des commandes Free-M, VMSTAT1, TOP et autres pour observer la mémoire du système et le comportement d'échange, et ajustez les paramètres VM.SWAppiness de manière appropriée. 3. Analyser les données du journal des erreurs et des performances, recherchez le module de croissance continue de la mémoire et déterminez s'il y a une fuite de mémoire. 4. Examiner le comportement de la couche d'application SQL, optimiser les opérations inefficaces telles que la numérisation complète de la table, la jointure, le groupe_concat, etc., et réduire
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