# 大数据工程（一） ## Java基础 程序设计语言Java每一句执行语句后面有；回车换行不表明结束，；才表示。 编译的过程：编译以后会生成一个或多个字节码文件。字节码文件的文件名与java源文件中的类名相同。运行只运行含main的文件。 计算机系统硬件：cpu内存：8bit单元=byte单元kb mb gb eb zb yb软件：一系列按照特定顺序组织的
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2024-07-31 16:35:35
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前言在我们的项目正式上线时，经常会遇到因为用户访问人数太多、并发量太高或者用户恶意访问导致服务器崩溃的问题，今天在这里和大家一起讨论在实际项目中如何在多个层面上对我们的应用进行优化，并防止用户恶意访问。数据库层优化1.我们可以对数据库配置文件进行优化，比如修改数据库最大连接数、数据库连接超时时间、是否开启查询缓存等，一般根据项目实际需求来配置。2.我们还可以对数据库表结构进行优化，比如对不同的表选
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2023-09-30 20:55:16
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一、mysql大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。 1. 直接用limit start, count分页语句， 也是我程序中用的方法：select * from product limit start, count当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10，&
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2024-05-15 09:58:58
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# Java大数据量更新：高效处理技术
在大数据时代，如何高效地更新数据库中的大量数据是开发者面临的重要挑战。根据实际需求和使用场景，更新操作可能会涉及到大规模的数据处理，本篇文章将探讨如何使用Java来高效地更新大数据量，并提供相应的代码示例。
## 背景
在处理大数据量时，常见的问题包括性能瓶颈、数据库锁、事务处理和内存消耗等。为了解决这些问题，我们可以采取分批处理和多线程的策略。
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1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以
# Java 大数据 Group By 优化
在大数据处理领域，`Group By` 是一种常见的操作，广泛应用于统计、聚合和数据分析等任务。但在处理大规模数据时，`Group By` 的性能可能会受到影响。本文将介绍几种优化 `Group By` 操作的策略，并给出相应的代码示例。
## 1. Group By 的基本概念
在 Java 中，`Group By` 通常使用集合或流的 API
原创
2024-10-21 03:49:17
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批量更新，MERGE语句性能最好，因为它可以多块读，并且可以并行执行，但是缺点就是消耗比较多的UNDO，一旦down机死事物恢复较慢。
ORDER BY ROWID 在 buffer cache 不够大的情况下性能较好好(没Merge快，因为Merge可以多块读，走ROWID只能单块读)。
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2024-01-28 07:34:54
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## Java Update一万多条数据优化
在开发中，我们经常会遇到需要批量更新大量数据的情况。而当数据量达到一万条以上时，简单的update操作可能会导致性能问题，从而影响系统的稳定性和响应时间。本文将介绍如何通过优化代码来提升Java批量更新数据的效率，以及相关的最佳实践。
### 问题背景
假设我们有一个名为`User`的数据表，其中有`id`、`name`和`age`三个字段。我们
原创
2024-01-16 09:10:12
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Oracle的分页查询语句基本上可以按照本文给出的格式来进行套用。
（一）
分页查询格式：
SELECT * FROM
(
SELECT A.*, ROWNUM RN
FROM (SELECT * FROM TABLE_NAME) A
WHERE&n
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2023-08-03 15:52:12
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好久没有动博客了，今天有时间把前段时间问题的解决思路总结一下。欢迎一起讨论。
[b]应用端：[/b]
1.在多线程计算情况下汇总计算结果，必免不了要去重。比较常见的方法是重写hashCode和equals方法，其计算速度取决于hashCode方法的逻辑，需要根据业务逻辑，尽量使hashCode的值从不同的业务维度来累加。比如去重对象Object有四个
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2023-12-14 09:31:37
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JVM调优实践：大数据量导出调优出现问题基本指令查看运行是内存使用情况计算使用的堆大小调整调优目标计算需要的堆大小假设堆大小定位 512M假设堆大小定位 1024M总结 出现问题本来刚开始按照初次调优的方式进行调优的，结果发现出问题了，原因是查询与导出功能的数据量相对较大导致的JVM调优实践：记录初次JVM调优经历堆大小设置：-Xmx256m -Xms256m -Xmn96m嗯，然后就炸了，只能
# MySQL Update大数据量操作的最佳实践
在数据库的日常使用中，更新操作是不可避免的。在处理大数据量的更新时，MySQL的性能可能会受到影响。因此，了解如何在MySQL中有效地进行大批量更新显得尤为重要。本文将介绍在MySQL中进行大数据量更新时需要考虑的因素，并提供相应的代码示例和流程图。
## 1. 更新操作的基本概念
在MySQL中，更新操作通常使用`UPDATE`语句。其基
原创
2024-08-21 04:43:42
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对于百万千万量级别的数据进行查询，如果查询方式不合理的话，会严重影响系统的运行性能及服
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2022-12-09 14:58:09
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问题描述：涉及到大数据量，多循环查询的时候，往往查询的速度会变慢，影响系统的使用性能。该问题，在测试环境尚不明显，因为测试环境的数据量毕竟是有限的。但是，一旦将代码更新到线上的真实系统，因为数据量一下子增大，会造成数据查询的缓慢，所造成的严重迟滞，就不能被忽略了。业务场景：云计算系统。底层会将采集过来的宿主机流量数据，进行保存。后台管理系统，需要定时计算从底层传递过来的宿主机的带宽的总体实际使用量
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2024-09-14 09:08:54
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数据库经常要做一些查询与插入，但是如果查询和插入的数据量过大的时候就会引发数据库性能问题，降低数据库工作效率。因此性能调优是大家在工作中都能够预见的问题，大到世界五百强的核心系统，小到超市的库存系统，几乎都会有要调优的时候。面对形形色色的系统，林林总总的需求，调优的手段也是丰富多彩。 1.尽量使语句符合查询优化器的规则避免全表扫描而使用索引查询 2.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗
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2024-06-22 18:16:29
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# 优化Java并发Update操作
在并发编程中，Update操作是一种常见的操作，我们会在多个线程中同时对共享的数据进行更新。然而，在并发环境下进行Update操作往往会引发一些问题，如数据不一致、丢失更新等。本文将介绍如何通过优化来解决Java并发Update操作中的问题。
## 问题分析
在并发环境中，多个线程同时对同一个数据进行更新操作时，可能会出现数据竞争的情况。例如，一个线程读
原创
2024-04-13 04:25:40
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## Java 大数据量比对优化
在现代信息时代，大数据已经成为各行各业的关键词之一。随着数据量的不断增长，对于数据处理和比对的要求也越来越高。本文将介绍如何使用 Java 进行大数据量比对优化，并提供代码示例和相应的优化措施。
### 什么是大数据量比对？
大数据量比对是指在海量数据中查找和匹配特定的信息。通常，我们需要在两个或多个数据集中找到相同或相似的记录。这种比对通常需要处理数百万、
原创
2023-12-20 12:39:18
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常见海量处理题目常见海量处理题目解题关键：分而治之。通过哈希函数将大任务分流到机器，或分流到小文件（很像Map-Reduce）常用的hashMap或bitmap难点在于：对时间和空间的控制。下面都会用到分而治之，和借助hashmap和bitmap例题1：请对10亿个IPV4的ip地址进行排序，每个ip只会出现一次。解析：IPV4的ip数量 约为42亿。方法一： 先将ip转化为4字节的无符号整数，但
# Java批量执行update优化
在进行数据库操作时，有时需要批量执行update操作来更新多条数据。然而，普通的update操作会对数据库性能产生一定的影响，因此需要对批量update操作进行优化，以提高性能和效率。
## 为什么需要优化批量update操作
普通的update操作是将每一条需要更新的数据分别发送到数据库中执行，这样会导致频繁的数据库连接和执行，对数据库性能和系统开销造
原创
2024-07-11 03:22:53
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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段尽量使用TINYINT、SMA
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2023-06-18 15:45:42
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