简介InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用Go语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。它有三大特性：1. Time Series (时间序列)：你可以使用与时间有关的相关函数(如最大，最小，求和等)；2. Metrics(度量)：你可以实时对大量数据进行计算；3. Eevents(事件)：它支持任意的事件数据。详细请参考官网：https://influ
#### 将MySQL的数据写入Influx
##### 整体流程
首先我们需要了解整个流程的大致步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 创建数据库连接 | 创建连接到MySQL和Influx的数据库连接 |
| 2. 读取MySQL数据 | 从MySQL中读取需要写入Influx的数据 |
| 3. 转换数据格式 | 将MySQL数据转换成Infl
原创
2023-08-26 13:31:24
127阅读
# 实现Java Influx教程
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Java来连接和操作Influx数据库。Influx是一个开源的时序数据库，非常适合存储和查询时间序列数据。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现Java Influx的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 引入InfluxDB Java库 |
| 2 |
现有如下，一堆数据文件，以日期命名，因为需要按分区加载到一个分区表中。 如果手动加载，会浪费很多时间，所以有两种方式实现自动遍历并加载到hive表。第一种：JAVA代码连接hdfs，读取每一个数据，远程执行hive -e，这样会浪费大量的中间过程。package com.czxy.demo05;
import net.neoremind.sshxcute.core.ConnBean;
impor
1. 采用mybatis写入数据，速度很慢的问题；采用mybatis拼接sql的方式，可以写入数据，但是效率很低。每秒数据大概200-300条数据记录。2. 采用jdbc写入数据，可以使用两种数据源// 新版本的包
import com.clickhouse.jdbc.ClickHouseDataSource;
// 这个包可以
import ru.yandex.clickhouse.Click
package sundun.zfpt.gg.web;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLExcep
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2023-06-14 17:20:37
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原生的写入流程读取数据 --> HBase的内存 --> StoreFile --> HFile --> 分裂到更多的Region中原生的写入方法有什么问题写入效率比较慢由于数据量比较大,写入操作会长期占用HBase的带宽,这时候如果还有大量的读操作,可能会导致读操作变的异常缓慢,因为没有带宽读取数据导致HBase的压力剧增,不断地溢写,不断地合并,不断地分裂HBase的B
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2023-05-17 21:16:52
313阅读
在我之前的文章 “Elasticsearch：使用最新的 Elasticsearch Java client 8.0 来创建索引并搜索”，我详细地描述了如何在 Java 客户端应用中创建一个索引并对它进行搜索。在那个例子里，我们并没有描述如何创建 mappings。最近，我看到有开发者在评论区里留言想知道如何创建 mappings 并使用 _bulk 来进行批量写入及更新。今天的文章，我
Background这里读写测试是为了大致了解下Influxdb和TDengine的读写速度，以及对比数据存储大小。Influxdb是用go语言开发的，TDengine是用c语言开发，Influxdb和TDengine都支持单机版和集群版，这里都使用单机版测试。TDengine服务端下载地址TDengine-server-2.4.0.12-Linux-x64.tar.gz (15.5 M)TDen
JSP是一种动态网页技术，Java Server Pages，Java + HTML ,HTML是作为页面内容显示，Java是作为动态逻辑处理。它实质上是一种模板技术，然后通过Tomcat的Jasper组件，可以将其翻译为.java文件，然后编译运行。它里面的每一块组成都会被翻译到.java文件的对应位置。脚本：<% %> -> _jspService()方法内表达式：<%
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2023-08-22 20:46:15
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目录前言：问题分析：impl层面：Mapper层面：MapperXml层面：优点：小提示:总结： 前言：MySQL批量插入操作相较于单次循环插入有较大的优势，在特定场景下，有比较重要的应用价值。问题分析：最近要实现一个批量插入数据存储到mysql数据库里的数据，但是csdn找了一下，发现暂时没找到心中想要的轮子，干脆自己写了一个，然后分享出来。impl层面：List<BasAreaDise
es读写性能及优化写入性能服务器资源单机写入性能写入性能优化查询性能资源占用情况 写入性能服务器资源资源数值服务器华为系统centos7.9cpuIntel® Core™ i5-10500 CPU @ 3.10GHz、6核12线程mem62Gdisk机械硬盘、3.6T单机写入性能将es堆内存增大到20G，其余配置不做任何修改，数据单条写入。测试结果如下线程线程延迟时间(ms)数据量(W)平均响应
import redis
r = redis.Redis(host=xxx.xxx.xxx.xxx, port=xxx,password=xxx, db=0)
# ......
#sadd：是针对redis中set类型数据进行插入
#如果你的redis数据是list类型那么使用lpush 或者 rpush
with r.pipeline(transaction=False) as p:
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2023-06-25 20:38:16
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Elasticsearch JavaApi 文档批量操作在实际的工程项目中，数据批量操作的需求是比较强烈的，所以ES的API也提供了这样的应用场景。下面将演示如何进行批量的文档增加，文档删除操作。文档批量增加在ES中批量的操需要使用到一个请求对象就是BulkRequest，然后将要做的请求集合添加到BulkRequest中，最后使用bulk方法发送批量请求。 批量添加文档的步骤如下定义要链接主机的
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2023-08-08 08:46:57
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前言众所周知 Redis 是一种基于 C/S 架构的高速缓存服务，基于 TCP 协议进行请求和响应。所以每次客户端发起一个请求，监听 Socket 并等待服务端的响应，服务端处理并响应给客户端。 这个过程中产生的时间称之为 RTT(Round Trip Time - 往返时间)，如批量写入数据这种情况，每次进行一次请求响应，那这个时间开销将是灾难性的。好在 Redis 在很早的版本就支持管道(pi
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2023-05-23 14:31:12
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# Java备份InfluxDB的实践与技巧
InfluxDB是一个高性能的时间序列数据库，广泛应用于监控、物联网、金融等领域。然而，数据安全是任何系统设计中不可忽视的一环。本文将介绍如何使用Java进行InfluxDB的数据备份，以及备份过程中的一些实践技巧。
## 准备工作
在开始之前，请确保你已经安装了Java开发环境和InfluxDB数据库。此外，为了与InfluxDB进行交互，我们
随着系统并发请求激增，参考电商秒杀、当下集中核酸采取等业务场景，如果突然大量数据请求业务系统。此时如果没有做任何缓存措施，直接保存数据库，即使你的数据库做了集群和分库分表，也会由于扛不住并发压力崩溃的。基于最简单的存储模型，就是用Redis做缓存，数据业务插入到Redis缓存中，然后缓存依据系统的处理能
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2023-09-18 22:11:31
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# Java Redis Pipeline 批量写入数据
## 引言
在使用 Redis 数据库时，批量写入数据是一项非常常见的操作。传统的方法是逐个写入每个数据，这样效率较低。为了提高写入数据的效率，可以使用 Redis Pipeline 批量写入数据。本文将介绍如何使用 Java 来实现 Redis Pipeline 批量写入数据，并提供相应的代码示例。
## Redis 简介
Red
最近一直想总结一篇es的优化文章，看了几篇博客，总结一下，方便以后遇上es线上优化问题有参考之处：1、用bulk批量写入es批量写入时，应该使用es的bulk写入，bulk写入还是应该考虑es的node数，shard分片数。业务中尽量将写入es的数据聚合起来分批写入。bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的document的性能要好很多。但是如果要知道一个bulk请求最佳的大小，需要对单个es
一、搭建读写分离+高可用+多master的redis cluster集群redis cluster:自动，master+slave复制和读写分离，master+slave高可用和主备切换，支持多个master的hash slot支持数据分布式存储停止之前所有的实例，包括redis主从和哨兵集群1、redis cluster的重要配置cluster-enabled <yes/no>clu
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2023-09-02 19:23:36
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