.一 .前言二 .代码分析2.1. 入口2.2. SocketTextStreamFunction2.2.1. SourceFunction接口2.2.2. SourceContext2.2.3. 属性2.2.4. 构造方法2.2.5. run(SourceContext ctx)2.2.6. cancle ()2.2.7. 官方提供的SourceFunction示例2.3. addSource
有些时候我们希望减少对数据库的查询来提高程序的性能，因为这些数据不是经常变更的，而是会在很长一段时间内都不会变化，因此，我们每连接一次数据库，都会把相应的结果用文件的形式保存起来。比如对于一个商城来说，我们的商品的数量可能会经常变，但是我们的商品类型以及商品的价格这些东西都会在很长的一段时间内不会变更，如果我们需要频繁的查询它们的时候，就可以使用数据库缓存技术。缓存的原因
最近项目中牵扯到大数据量导出到Excel。传统的jxl，poi等在后端生成excel的方法就不见得有多奏效。1. JXL后端生成Excel代码（struts2 action方法代码）：public String excel() throws Exception{
ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
Writable
概览数据类型 & 序列化Apache Flink以一种独特的方式处理数据类型和序列化，它包含自己的类型描述符、泛型类型提取和类型序列化框架。本文档描述了这些概念及其背后的基本原理。支持的数据类型Flink对DataStream中的元素类型有一些限制。这样做的原因是系统分析类型来确定有效的执行策略。以下是7类数据类型：Java Tuples and Scala Case ClassesJav
问题：现在有二个系统A，B二个系统，A系统是C端的一个系统，B系统是B端的一个系统，B系统DB有一套数据模型，A系统访问B系统获取这份配置数据，如何保证性能以及热点key问题？方案（1）使用redis缓存，在B系统可以将配置数据放到redis缓存中，同时B系统给A系统提供一个近端包支持 优先从缓存获取，缓存没有命中读取远端的数据方案（1）面临的问题： 1、如果缓存数据量过大，一般red
# 使用 Java Flink 处理大数据量消费
在当今数据驱动的时代，处理大规模数据流的需求越来越迫切。Apache Flink 是一个强大的流处理框架，旨在为大数据量的消费和分析提供高效的解决方案。本文将介绍如何使用 Java Flink 处理大数据量消费的基本流程，并提供示例代码，以帮助初学者理解如何实现。
## Flink 的基本概念
Apache Flink 是一个开源的流处理框架
1.Redis常见使用场景数据高并发的读写，海量数据的读写，对扩展性要求高的数据2.Redis为什么是单线程，速度为什么快因为cpu不是redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者是网络带宽。既然单线程容易实现，而且cpu也不会成为瓶颈，就采用单线程。速度原因：纯内存操作；单线程操作，避免了频繁的上下文切换；采用了非阻塞I/O多路复用机制。3.缓存击穿、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新、缓
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2023-08-11 10:06:49
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Table API 与 SQL一、需要引入的 pom 依赖二、简单了解 TableAPI2.1 动态表2.2 字段三、Table API 的窗口聚合操作3.1 通过一个例子了解 TableAPI3.2 关于 group by3.3 关于时间窗口四、SQL 如何编写 Table API 是流处理和批处理通用的关系型 API，Table API 可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。T
目录 数据类型管理TypeInformation数据类型：类型推断主动声明类型数据类型管理Flink框架内部是自主进行内存管理的，其实现大量使用堆外内存，对开发者隐藏无论类型与逻辑类型的转换细节，Flink自己实现了一套TypeInformation，用于推断与转换数据类型，实现serializers以及comparators。但在某些情况下却无法直接做到，例如定义函数时如果使用到了泛型
1千万左右的数据量，数据有查询次数的限制，比如每条记录每天只能查询2次，每周只能查询5次，每月只能查询10次,现在要求在查询的时候能够很快的反馈是否到达查询次数上限，如果没有记录，则增加此记录的查询次数，每天的查询量非常大，可能达到千万级。 目前有3个方案去解决这个问题，如下： 方案1. 采用自定义缓存，直接把1千万数据，根据数据标识作为key放到hashmap里面，每
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2023-07-09 15:57:18
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一、我从事过6年的数据库高负载解决方案，处理过很多的海量数据问题。我的经验是：
1。优化数据存储的算法，保证io的读写最小，这一点最容易被人忽视，而这一点确实整个问题的关键。
2。确保可读数据在磁盘上连续存储，使得磁盘指针不会“空转”。二、实现读写分离是一种方法,不足的是这样还是没有解决表数据量大，使查询运算耗时的问题.三、我
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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目录1 缓存基本思想2 Redis基础2.1 Redis介绍2.1 Redis单机版安装和使用2.3 Redis数据类型和应用场景3 Redis持久化3.1 为什么要持久化3.2 应用场景4 Redis高级4.1 发布与订阅4.2 事务4.3 Lua脚本5 高可用方案5.1 哨兵模式5.2 集群与分区5.3 官方cluster分区5.4 容灾（failover） 1 缓存基本思想什么是缓存？ 缓
Flink（上）前言一、Flink 特点二、Flink架构2.1 配置信息（standalone模式，yarn模式）2.2 任务提交流程（yarn模式）2.3 Slots三、并行数据流3.1 One-to-one3.2 Redistributing四、Operator Chains4.1 Operator Chains的优点4.2 OperatorChain 组成条件（重要）五、Flink+k
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2023-09-22 12:28:22
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1.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。
2.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 xuehi.com where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
sele
当你需要在 MySQL 数据库中批量插入数百万条数据时，你就会意识到，逐条发送 INSERT 语句并不是一个可行的方法。MySQL 文档中有些值得一读的 INSERT 优化技巧。在这篇文章里，我将概述高效加载数据到 MySQL 数据库的两大技术。LOAD DATA INFILE如果你正在寻找提高原始性能的方案，这无疑是你的首选方案。LOAD DATA INFILE 是一个专门为 MySQL 高度优
前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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目录3.2 报表系统架构的改进3.2.1 原有报告系统的问题：3.2.2 改进方案：3.2.2 同步模块架构设计4.3 分布式服务架构5.2.1关系型数据库现状分析——分库分表5.2.3 字表导入FDFS 模块的设计与实现5.3.2 Hive 绑定模块的设计与实现5.4 宽表合成模块5.5 索引文件生成6.2.3 增量数据同步流程https://www.doc88.com/p-2052553782
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2023-09-15 23:06:21
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