mysql数据库文件转成.db格式的文件

用 <a href=">

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比如mysql数据库的表内容太大，超过10G就有可能会影响discuz论坛的运行。

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这种情况可以通过对数据库分表的方法来解决。详情可以到discuz官网搜索查找相关资料

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原因二：数据库配置错误

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有时候可能是主机搬家、数据库搬家等，造成数据库信息填写错误，或旧数据库信息没有及时更新等，比如数据库用户名、密码、数据库表填写错误等。

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可以修正一下相关数据库信息即可，可以找到config目录，修改config目录中的数据库信息配置文件。Discus!3的参考配置文件有三个，仔细检查一下里边的数据库配置和其他配置是不是最新的。安装目录/config/config_globalphp安装目录/config/config_ucenterphp安装目录/uc_server/data/configincphp。具体可查阅discuz官方文档。

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原因三：数据库没有运行

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检查一下主机的mysql数据库程序是否正在运行或已经关闭，如果是虚拟主机，可联系空间商开启。如果虚拟主机不支持mysql数据库，可以通过更换主机或空间商来解决这个问题。

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原因四：数据库错误

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可使用discuz官方小工具Discuz! Tools来对数据库进行修复。到discuz官方下载tools工具，解压上传到网站相关目录，然后打开链接、输入密码，修复数据库->一键修复就行了。修复完成记得删除Discuz! Tools相关文件。

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原因五：数据库繁忙

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可以登录discuz后台， 开启贴子缓存、首页缓存，可以缓解数据库繁忙的问题。

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具体可参阅discuz官方性能优化的文档。

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原因六、主机内存不够、不稳定

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也有可能是主机不太稳定，这个时候可以提升主机，换好一点的主机，或更换空间商。

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原因七：可能是相关软件版本太旧

比如discuz版本、mysql数据库的版本是不是最新的、php的版本，服务器是否开启相关权限、php权限，是否支持discuz系统等？

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可以手动升级discuz版本，或联系空间商开启相关权限、升级服务器软件。

Table 'v9_admin' is read only

表 'v9_admin' 处于只读状态

其实这样的问题，一般都是备份数据库的时候没有按照正常的方法备份。直接在MYSQL DATA目录下面复制的数据，然后上传到新服务器上。造成数据库的权限或者属主不正确导致的。

登陆客户的SSH，进入网站MYSQL下面，修改网站数据库的属主和权限。

运行命令：

chown -R mysql:mysql /var/lib/mysql/juxian/

chmod -R 0777 /var/lib/mysql/juxian/

给数据库目录的所属用户和组改为mysql，并加上777的权限。

然后，运行命令：

cd /var/lib/mysql/bin/

mysqladmin -u root -p flush-tables

运行flush-tables后，刷新网站，看看是不是已经好啦，read only问题解决 。

导读时至今日，相信大家对大数据工程师一点也不陌生，作为时下比较热门的高薪职业，很多人想转行做大数据工程师，那么你知道大数据工程师的日常工作做什么工作强度大不大呢为此小编整理了以下内容，一起来看看吧!

1， 写 SQL ：一般来说许多入职一两年的大数据工程师首要的工作就是写 SQL ;

2 ，为集群搭大数据环境(一般公司招大数据工程师环境都现已搭好了，公司内部会有现成的大数据途径);

3 ，维护大数据途径(这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作);

4， 数据搬家(有部分公司需求把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据搬家到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作);

5 ，运用搬家(有部分公司需求把运用从传统的数据库 Oracle、MySQL

等数据库的存储进程程序或许SQL脚本搬家到大数据途径上，这个进程也是非常繁琐的工作，高度重复且杂乱)

6 ，数据收集(收集日志数据、文件数据、接口数据，这个触及到各种格式的转化，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash)

7， 数据处理

71 ，离线数据处理(这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和首要点有点重复了)

72 ，实时数据处理(这个触及到音讯部队，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 收集到数据发给 Kafka 然后

Spark 消费 Kafka 的数据进行处理)

8 ，数据可视化(这个我司是用 Spring Boot 联接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts)

9 ，大数据途径开发(偏Java方向的，大约就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据途径这样，常见的是各种难用的 PaaS 途径)

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，数据中台开发(中台需求支撑接入各种数据源，把各种数据源清洗转化为可用的数据，然后再根据原始数据建立起宽表层，一般为了节省开发本钱和服务器资源，都是根据宽表层查询出业务数据)

11 ，建立数据仓库(这儿的数据仓库的建立不是指 Hive ，Hive 是建立数仓的东西，数仓建立一般会分为三层 ODS、DW、DM

层，其间DW是最重要的，它又能够分为DWD,DWM,DWS，这个层级仅仅逻辑上的概念，类似于把表名按照层级差异隔来的 *** 作，分层的目的是防止开发数据运用的时分直接访问底层数据，能够减少资源，留意，减少资源开支是减少

内存 和 CPU

的开支，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么联络，分层能够使数据表的逻辑更加清楚，便当进一步的开发 *** 作，假定分层没有做好会导致逻辑紊乱，新来的员工难以接手业务，跋涉公司的运营本钱，还有这个建数仓也分为建离线和实时的)

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据工程师的日常工作做什么”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于大数据工程师要求具备的能力，关注小编持续更新。

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