1.RDD介绍： RDD，弹性分布式数据集，即分布式的元素集合。在spark中，对所有数据的操作不外乎是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后，Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中，并将操作并行化。 Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节
DStreams转换TransformationDStreams输出操作DataFrame和SQL操作MLib操作 DStreams转换（Transformation）和RDD类似，转换中允许输入DStream中的数据被修改。DStream支持很多Spark RDD上的转换。常用的转换如下。转换含义map(func)将源DStream中的每个元素传给函数func，返回新的DStream。flat
SparkSQL的增量更新项目包结构:工具类Utils:package com.zhbr.utils
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, Sp
# 实现 Spark 批量更新数据库
## 整体流程
为了实现 Spark 批量更新数据库，我们需要完成以下步骤：
```mermaid
gantt
title Spark 批量更新数据库流程
section 初始化
数据加载和处理: 1, 3
数据写入数据库: 4, 6
```
1. 初始化 Spark 环境
2. 加载数据
3. 对数据进行处理
4. 将
# Java批量更新百万数据教程
## 一、整体流程
在实现Java批量更新百万数据的过程中，一般可以分为以下几个步骤：
```mermaid
pie
title Java批量更新百万数据流程
"连接数据库" : 20
"准备SQL语句" : 15
"批量更新数据" : 40
"提交事务" : 10
"关闭连接" : 15
```
## 二、具
前言写这篇文章的目的主要是为了自己做一个总结，以及分享给可能会有需要的朋友，背景最近在项目中遇到需要从客户方的数据库中查询单表数据，然后将查询到的所有数据同步新增到我方的数据库中。目前客户方该表数据大概有500-600万条左右，之前也是没有遇到过这么大数据量大一个同步，最后经过多次的代码修改最终确定了下面的这种方式方案客户的数据库是oracle 我方的数据库是达梦 首先通过分页查询分批次的
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2023-06-30 17:25:39
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背景描述：通常如果需要一次更新多条数据有两个方式，（1）在业务代码中循环遍历逐条更新。（2）一次性更新所有数据（更准确的说是一条sql语句来更新所有数据，逐条更新的操作放到数据库端，在业务代码端展现的就是一次性更新所有数据）。两种方式各有利弊，下面将会对两种方式的利弊做简要分析，主要介绍第二种方式在mybatis中的实现。逐条更新 这种方式显然是最简单，也最不容易出错的，即便出错也只是影响到
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2023-09-05 08:45:19
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对于跨表批量查询，我们可以采用“UNION”关键字，结合子查询还可以进行分页查询，但对于批量更新，JDBC无法对子查询视图进行更新，如下：update
-- 子查询视图
(select * from t_security_menu ) as menu
set back_url = 'URL_2' where pk = 2
-- 提示如下错误：
-- [Err] 1288 - The ta
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2023-07-12 18:31:01
136阅读
一、JDBC的批量插入 JDBC批量插入主要用于数据导入和日志记录因为日志一般都是先写在文件下的等。 我用Mysql 5.1.5的JDBC driver 分别对三种比较常用的方法做了测试 方法一，使用PreparedStatement加批量的方法try {
Class.f
写在前面：相信不少开发者在遇到项目对数据进行批量操作的时候，都会有不少的烦恼，尤其是针对数据量极大的情况下，效率问题就直接提上了菜板。因此，开多线程来执行批量任务是十分重要的一种批量操作思路，其实这种思路实现起来也十分简单，就拿批量更新的操作举例：整体流程图步骤 获取需要进行批量更新的大集合A，对大集合进行拆分操作，分成N个小集合A-1 ~ A-N 。开启线程池，针对集合的大小进行调参，对小集合进
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2023-07-11 16:25:10
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# Java 批量更新数据
> 本文将介绍如何使用 Java 语言批量更新数据，并提供代码示例。
## 背景
在开发过程中，我们经常需要对数据库中的数据进行批量更新。批量更新可以显著提高数据处理的效率，减少数据库的压力，同时也能减少网络通信的开销。Java 提供了多种方式来实现批量更新数据的操作，下面将分别介绍使用 JDBC 和 JPA 来实现批量更新的方法。
## 使用 JDBC 批量更
[转发]导读我们在向数据库里批量插入数据的时候，会遇到要将原有主键或者unique索引所在记录更新的情况，而如果没有主键或者unique索引冲突的时候，直接执行插入操作。这种情况下，有三种方式执行：直接直接每条select, 判断， 然后insert，毫无疑问，这是最笨的方法了，不断的查询判断，有主键或索引冲突，执行update,否则执行insert. 数据量稍微大一点这种方式就不行了。稍微高级一
Elasticsearch 使用updateByQuery批量更新数据对于批量更新数据，通常我们有2种做法按照更新的条件，从es查询出所有待更新的记录的id，然后根据id再通过Bulk.Builder接口完成批量更新直接使用updateByQuery接口完成批量更新的操作可以看出第一种更新方法在更新前需要先查询一次es，接下来依次来看每种更新方法的详细使用： 首先创建一个索引put http://
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2023-09-16 11:04:54
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获取需要进行批量的大集合A，对大集合进行拆分操作，分成N个小
原创
2022-12-07 10:31:26
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# Java为什么要使用批量更新数据
在Java应用程序中，处理大量数据是非常常见的任务。为了提高性能和效率，使用批量更新数据的方式是一种很好的选择。本文将介绍为什么在Java中使用批量更新数据，并提供相应的代码示例。
## 1. 什么是批量更新数据
批量更新数据是指在一次数据库事务中一次性更新多条记录。相比于逐条更新数据，批量更新数据可以极大地提高性能，减少数据库操作次数，从而提高整个应用
这里写自定义目录标题出现的场景确认原因具体问题排查和源码排查解决方法结语 出现的场景在SpringBoot新项目的开发中，项目使用了JPA规范+Hibernate的实现方式来做持久层映射，开发速度提高了不少，在随后的深度开发中，项目中涉及到了越来越多的批量操作数据的问题，而简单的使用JPA提供的saveAll()方法，据开发反馈一次批量操作5000条数据竟然耗时了30S+，按理说是不太可能的，那
在项目中，如果需要一次性插入或更新多条记录，当然可以简单地通过多次调用update()方法完成任务，但这不是最好的实现方案。更好的选择是使用JDBCTemplate批量数据更改的方法。一般情况下，后者拥有更好的性能，因为更新的数据将被批量发送到数据库中，它减少了对数据库访问的次数。JDBC有2个批量数据操作的方法： • public int[] batchUpdate(String[] sq
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2023-06-10 23:04:12
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1、化整为零
一般情况下，如果需要对一个表进行大批量的更新的时候，由于涉及到的记录数很多，所以可能需要花费的时间也就很长，这种情况下，还采用一个单独的update 语句来更新的话，就会造成长时间的加锁，影响到业务。
简单的一个例子，如要更新im_user表中的非空ID为用户表bmw_users中的ID，关联字段为im_user.login_id=b
在工作中经常遇到要导入数据的场景。1 导入全新的数据2 导入的数据中库中可能已经存在，已经存在的数据不能覆盖，不能变更3 导入的数据中库中可能已经存在，已经存在的数据主键等不能变化，同时需要更新这些数据的一些字段（比如：积分字段） 第一种最简单，最坑爹的是第三种了。新手碰到这种问题往往一筹莫展，能想到的最直接的办法就是 一条条获取 ，然后判断，然后 update。这种方式的效率在少量数据
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2023-09-04 13:50:46
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通常如果需要一次更新多条数据有两个方式，（1）在业务代码中循环遍历逐条更新。（2）一次性更新所有数据1 批量更新不同的值 不同的条件MySQL没有提供直接的方法来实现批量更新，但可以使用case when语法来实现这个功能。
原创
2021-12-10 09:56:26
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