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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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# Java大数据量异步加载数据
在处理大数据量的情况下，如何高效地加载数据是一个重要的问题。在Java中，通过异步加载数据可以有效地提高系统的性能和响应速度。本文将介绍Java中如何实现大数据量异步加载数据，并提供相应的代码示例。
## 异步加载数据的概念
异步加载数据是指在数据加载过程中，不会阻塞主线程，而是将数据加载过程放在后台线程中进行，主线程可以继续执行其他任务。当数据加载完成后，
原创
2023-10-04 05:51:48
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过程插入更新的3种方法：a、逐条检查插入或更新，同时执行插入或更新b、逐条merge into（逐条是为了记录过程日志与错误信息）c、基于关联数组的检查插入、更新，通过forall批量sql执行以下为模拟步骤：1、创建模拟大表，数据量1亿不分区create table big_table as
SELECT ROWNUM RN,'A' A,'B' B,'C' C,'D' D FROM
调整JSP和servlet的一些非常实用的方法，它可使你的servlet和JSP页面响应更快，扩展性更强。而且在用户数增加的情况下，系统负载会呈现出平滑上长的趋势。在本文中，我将通过一些实际例子和配置方法使得你的应用程序的性能有出人意料的提升。其中，某些调优技术是在你的编程工作中实现的。而另一些技术是与应用服务器的配置相关的。 在本文中，我们将详细地描述怎样通过
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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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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某乎回答如下：企业用什么样的数据库存储大数据，关键要看这些数据的结构和应用场景，具体问题具体分析，最终找到与之匹配的数据库。 SQL/NoSQL/NewSQL数据库数据量—实时性分布图回答这个问题，我想从目前常见的SQL、NoSQL和NewSQL，这三大类数据库说起。众所周知，SQL（或称OldSQL）数据库就是传统关系型数据库（RDBMS），它们的特点是“标准统一”：使用统一的SQL语
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2023-11-05 22:49:07
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效果图：代码：<!DOCTYPE html><HTML><HEAD> <TITLE> ZTREE DEMO - big data page</TITLE> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8"> <link r...
原创
2022-03-24 16:57:53
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1.1 大数据概念大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量‘高增长率和多样化的信息资产。主要解决海量数据数据的存储和海量数据的分析计算问题按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。1.2 大数据特点（4V）Vo
效果图：代码：<!DOCTYPE html><HTML><HEAD> <TITLE> ZTREE DEMO - big data page</TITLE> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8"> <link r...
原创
2021-07-07 16:04:03
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# Android APP存储大数据量数据的解决方案
随着移动应用的普及，越来越多的应用需要存储和处理大量数据。而在Android平台上，有多种方式可以实现大数据量的存储。本文将介绍几种常见的存储方式，并通过代码示例阐述它们的使用。
## 1. 存储方式概述
在Android中，主要有以下几种存储方式可以用来处理大数据量：
- **SharedPreferences**: 适合存储简单的小
原创
2024-10-18 08:41:11
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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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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
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
