注意事项.md

八、注意事项

1.构造大批量数据

若需要构造大批量数据，原生python将耗费大量时间，请使用pypy执行datafaker。例如：

pypy -m datafaker hbase localhost:9090 PIGONE 50000 --meta hbase.txt

或者多线程执行, 8个线程产生数据，每次批量写入pg 2000条数据:

datafaker mysql postgresql+psycopg2://postgres:postgres@localhost/testpg pig_fnumbe_test 100000 --meta meta.txt --worker 8 --batch 2000

2.写入Hbase报错Broken pipe

是由于hbase设置的hbase.thrift.server.socket.read.timeout参数过小，默认为60秒 因此在conf/hbase-site.xml中添加上配置即可：

<property>
         <name>hbase.thrift.server.socket.read.timeout</name>
         <value>600000</value>
         <description>eg:milisecond</description>
</property>

重启hbase, 重启thrift

3. 支持关系型数据库

例子中大部分是以mysql为例子展示的。 只要支持sqlachemy的关系型数据库都是可以的，例如pg, oracle, tidb，redshift等等。 但type类型都是rdb，例如： datafaker rdb postgresql+psycopg2://postgres:postgres@localhost/testpg pig_fnumbe_test 100000 --meta meta.txt --worker 8 --batch 2000

写入oracle

datafaker rdb oracle://root:[email protected]:1521/helowin stu 10 --meta meta.txt

sqlalchemy连接串必须为oracle:形式

4. 测试情况

操作系统	python版本	测试情况	备注
Mac osx	python2.7/3.5+	通过
Linux	python2.7	通过
Windows10	python3.6	通过

5. 每隔一定时间一条条写入数据i

需要设置interval和batch参数，例如： datafaker rdb postgresql+psycopg2://postgres:postgres@localhost/testpg pig_fnumbe_test 100000 --meta meta.txt --interval 0.5 --batch 1

xx. 其他问题

如果需要写入其他数据库请给我提issue