越是结构化的有规律的数据操作起来越简单，只是我们没有找到规律和工具。首先贴代码首先定义了一个树结构，需求是通过任意节点遍历出其所有的子节点。
根据需求的不同，就会有深度遍历和广度遍历两种，getAllChildrenDFSByReduce()，getAllChildrenDFSByStack()是深度遍历的两种实现，getAllChildrenBFSByQueue()是广度遍历的实现。class
问题概述使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。问题前提：老系统，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个！！！我尝试解决
转载
2024-07-01 17:15:22
134阅读
欧凯惯例：引子其实每个人时时刻刻都在产生数据，特别是在当今的移动互联年代，但确并不是每个人都知道这个事实。数字信息总量的疯狂扩张简史想要了解当前全球的好数字信息总量，不妨先看一看截至2007年的全球数字信息总量的扩展史，如下图所示： 如上图所示，1986年，全球只有0.02EB也就是约21000TB的数据量，而到了2007年，全球就是280EB也就是约300000000TB的数据量，翻了14000
转载
2024-05-22 15:23:42
33阅读
1.特征缩放 我们在使用多元线性回归的时候，会有多个变量，每个变量的量纲不一样导致其数值上也会不一样。比如我们对与房屋价格的预测上，房间的大小的单位是平方米，其数值大小在几十到几百，而房间数则是一个10以内的数值。如果我们绘制代价函数J的等高线图就可以清楚的看到特征之间的数值差异过大会导致等高线图呈现一个扁长的状态，而这样会导致梯度下降算法要迭代很多次才能收敛。 因此，为了解决这个因为数值差异过大
# MySQL主从复制与大数据量的处理
在现代应用中，MySQL数据库的主从复制是一种广泛使用的架构，通过设置主服务器（Master）与从服务器（Slave）之间的关系，分担数据库的读负载和确保数据备份。然而，当数据量过大时，主从复制可能会面临诸多挑战。本文将探讨如何有效管理MySQL主从复制的大数据量问题，并提供相应的代码示例。
## 1. 主从复制的基本概念
在MySQL环境中，主从复制
原创
2024-08-29 09:20:19
79阅读
# 理解决Hive报错：数据量太大
## 一、引言
在使用Hive进行大数据分析时，可能会遇到“hivecount报错数据量太大”的问题。这是因为在处理大量数据时，Hive的默认设置可能无法满足需求，从而导致超出其处理能力。本文将帮助你理解如何解决这一问题，包括具体的实施步骤和必要的代码。
## 二、整个流程
下面是处理“hivecount报错数据量太大”问题的整体流程：
| 步骤 |
原创
2024-10-16 04:40:16
162阅读
# MySQL中如何处理数据量过大的情况
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，但当数据量过大时，可能会导致性能下降或者查询速度变慢。在本文中，我们将讨论在MySQL中处理数据量过大的方法，并且给出相应的代码示例。
## 1. 数据量过大的问题
当数据量过大时，数据库操作可能会变得缓慢，主要原因有以下几点：
1. **查询时间过长**：在大型数据集上执行查询语句可能会导致查询时间过长
原创
2023-07-30 06:31:42
392阅读
有时候我们会遇到：在查询sql的时候，假如有100w条数据，会出现慢sql告警，这个时候你就应该到处sql日志来查找原因了。这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理（原因有很多种，主要分析你的日志）。那接下来我们就得去优化sql了。 如何优化呢？下面我们来谈谈有关的问题。一、从sql优化入手谈到sql性能优化，那我们就离不开谈到大数据量和并发数，MySQL没有限制单表的最大记
大数据量高并发的数据库优化
一、数据库结构的设计
如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行
转载
2023-12-17 21:41:59
100阅读
给你100万条数据的一张表，你将如何查询优化？1.两种查询引擎查询速度（myIsam 引擎 ）InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作有些不同，InnoDB类型的表用count(
转载
2024-01-17 10:54:52
72阅读
ArcGIS 10 提供了文档碎片整理程序工具可对 .mxd 文件内存储的数据进行碎片整理，以尽可能减小文件大小。如果 .mxd 文件过大，此工具将十分有用。此工具也可以对 .sxd、.3dd 和 .mxt 文件进行碎片整理。此工具位于 ArcGIS Desktop 安装目录的 Utilities 文件夹中。在默认情况下，此工具位于 <安装路径>:\Program Files\ArcG
转载
2024-03-16 02:51:44
0阅读
# 解决大数据量mysql处理方案
## 问题描述
在实际开发中，我们可能会遇到数据量太大导致mysql处理速度变慢的情况。这时候我们需要考虑一些解决方案来优化数据库性能，以提高查询和写入的效率。
## 解决方案
### 1. 数据库索引优化
索引是提高数据库查询性能的有效手段，可以加快数据的查找速度。可以通过观察慢查询日志，找出频繁查询的字段，为这些字段创建索引来提升查询效率。
```sq
原创
2024-04-10 04:47:57
289阅读
NoSQL 开发中或多或少都会用到，也是面试必问知识点。最近这几天的面试每一场都问到了。但是感觉回答的并不好，还有很多需要梳理的知识点。Redis-key127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> set name xxx
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
127.0.
熟悉SQL SERVER 2000的数据库管理员都知道，其DTS可以进行数据的导入导出，其实，我们也可以使用Transact-SQL语句进行导入导出操作。在Transact-SQL语句中，我们主要使用OpenDataSource函数、OPENROWSET 函数，关于函数的详细说明，请参考SQL联机帮助。利用下述方法，可以十分容易地实现SQL SERVER、ACCESS、EXCEL数据转换。&nb
# 解决Python Dead Kernel问题的步骤
## 引言
在进行Python编程过程中，我们有时会遇到"Dead Kernel"的问题，这个问题通常出现在数据量较大的情况下，导致Jupyter notebook或JupyterLab内核崩溃。本文将向你介绍如何解决这个问题，帮助你顺利进行大数据处理。
## 流程图
```mermaid
journey
title 解决Pyt
原创
2023-11-08 13:33:19
1159阅读
# 如何解决Hive数据量太大无法读取的问题
## 流程步骤
```mermaid
journey
title 解决Hive数据量太大问题流程
section 准备工作
开发者->小白: 确认Hive表结构是否正确
开发者->小白: 确认Hive表是否有数据倾斜
section 解决问题
小白->开发者: 分析Hive表数
原创
2024-05-23 07:35:43
157阅读
ELK性能测试及调优基本情况每台应用服务器上部署日志agent，监控多个日志目录，将目录下的日志收集到ELK-Redis服务器中缓冲，在ELK-Redis服务器上开启logstash对缓冲的日志解析并提交到ES集群存储。 每条日志包含日期，消息，5个关键字，ip，mac，用户名，进程号，服务名等共约17个字段；每条日志约200~500Byte生产环境中每天产生50GB日志，约2.5亿条；
《饮食男女》开头说：“人生不能像做菜，把所有的料都准备好了才下锅。”但做大数据挖掘不一样，MapReduce 不同于人生，一定要把准备工作做好了，才能顺利运行后面的步骤。如果你的 HiveQL 代码没毛病，却一运行就出现 Fail 提示，可以看看，是不是少了下面哪项准备工作？指定队列set mapred.job.queue.name=queue01; //自己指定一个队列在 HADOOP 中，队列
转载
2023-07-12 11:59:24
351阅读
问题概述使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。问题前提：老系统，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个！！！我尝试解决
转载
2023-07-27 21:35:06
470阅读
# Java串口监听与数据量处理技巧
在物联网和嵌入式系统中，使用Java进行串口通信是非常常见的场景。串口监听允许程序实时接收串口发送的数据，但当数据量太大时，可能会导致程序性能下降或者出现数据丢失的问题。本文将介绍如何在Java中有效地处理串口数据，防止当数据量过大时造成的问题，并给出相关的代码示例。
## 串口通信基础
Java可以通过`javax.comm`包来实现串口通信，虽然现在
