前言 本文是根据实践而来，最主要是帮助新手知道怎么自架FTP服务器，本文也可以说是一个简单的使用例子；但不会把ProFTPD的所有文档都详细说明；也就是说简单的安装和配置，以及最简单的使用。让不懂ProFTPD的弟兄，比着“瓢”也能画出“葫芦”。至于哪个FTP服务器程序更好，我想都是好的，只要会用就行；vsftpd 现在很流行；但ProFTPD也是一种选择... ... 1、什么是ProFTPD；
文章目录3.1 存储管理器的体系结构3.2外存管理3.2.1表和元组的组织方式3.2.2磁盘管理器3.3内存管理3.3.1内存上下文概述3.3.2高速绶存1. Syscache(1) Syscache初始化(2) CatCache中缓存元组的组织2. Relcache3.4 表操作与元组操作3.4.1表操作2.扫描表3.同步扫描3.4.2元组操作1.插入元组2 删除元组3.5 VACUUM机制3
1 方案概述 本文将介绍如何通过公网环境迁移Amazon Redshift数据到阿里云MaxCompute服务当中。
本方案的总体迁移流程如下：
第一， 将Amazon Redshift 中的数据导出到Amazon S3存储上；
第二， 借助阿里云在线迁移服务(Data Online Migration)从AWS S3将数据迁移到阿里云OSS上；
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2024-08-22 14:44:48
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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
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2024-01-16 11:57:10
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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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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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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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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
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2023-12-28 03:34:02
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应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
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2024-03-06 00:24:14
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从离线方面入手（hadoop、hive）熟练使用框架后跟着demo看源码hadoop和hive要学好算法和常用数据结构面试要求：hadoop、zookeeper、hive、flume、kafka、hbase，sqoop框架会用Java基础、熟悉Linux，手写SQL学习一个新的东西，首先要弄清楚三件事：这是什么东西（干什么的）？为什么需要它（怎么来的）？它是如何运作的？大数据跟业务紧密相关，相比去
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2024-07-22 13:32:49
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第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取个）...
原创
2023-03-22 16:29:07
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## 如何使用 MongoDB 处理大数据量
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，因其灵活的数据模式和高可扩展性，特别适合存储和管理大数据量。作为一名初入行的开发者，了解如何在 MongoDB 中处理大型数据集非常重要。以下是实现此目标的步骤流程。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
原创
2024-09-13 03:35:53
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在处理“java大数据量”问题时，首先需要理解大数据量所带来的挑战。通常来说，当我们面临海量数据时，性能、存储、穿透率等方面都可能成为瓶颈。这些问题可能出现在各类业务场景中，比如日志处理、实时数据分析和大规模数据挖掘等。在这篇文章中，我们将深入探讨如何有效地解决“java大数据量”的问题。
### 背景描述
随着互联网的飞速发展，各行业的数据量呈几何级数增长。为了从中提取有价值的信息，很多企业
高并发的大数据量查询导致系统频繁死机
我们的大数据量查询是数据库分页的,
但是导出和打印功能是基于全部数据的.
系统投入使用后,对于导出和打印功能的使用远远要高于我们的预期.
而我们的系统的硬件设备是有限的 不能再升级了.
抓取内存大对象的时候,常常发现数百个5M以上的collection大对象
我们的这个系统不大,就是一个提供一些信息管理的,页面
序 最近可能会遇到大量数据导出Excel的场景，今天趁现在需求告一段落来做下技术预研，然后这里就顺便分享给大家。一、数据量预判因为我们是做物联网的，这里要导出的数据就是设备的上报数据。客户说要这些数据导出成excel进行分析，又或是其他什么原因，咱不管。咱就分析下数据量，目前设备数量1500，2小时上报一次数据（最小可设置为半小时），要求可以导出3年的数据。 数据量初步估算：1500 * 12 *
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2023-09-03 16:40:13
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目录一：存储过程概述1.1 理解：1.2 分类：二：创建存储过程2.1 语法分析：2.2 代码举例：三：调用存储过程3.2 代码举例 3.3 如何调试 四：存储函数4.1 语法分析4.2 调用存储函数 4.3 代码举例4.4 对比存储函数和存储过程 五. 存储过程和函数的查看、修改、删除 5.1 查看5.2 修改5.3 删除一：存储过程概述1.1
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2024-07-09 22:51:54
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一、查询语句书写要点：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
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2023-09-29 10:40:44
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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、数据库结构的设计表的设计具体注意的问题：1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的(电话号码)，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。3、对于不可变字符类型ch
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2023-08-04 15:00:01
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