大家好，我是你们的章鱼猫。今天要分享的是一批项目，他们都是跟 SQL 有关的，但是跟数据库没有关系，是不是跟你预想的不太一样？结构化查询语言 (Structured Query Language) 简称 SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。SQL 真的简单易懂，而且程序员人人都会，除此以外，比如运营、数据分
一、概念MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，有C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展性的高性能数据存储解决方案。是目前世界上应用最广泛的nosql数据库。二、特点及优缺点 MongoDB的特点：高性能、易部署、易使用，方便存储 MongoDB优缺点： &nb
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2023-08-15 18:45:57
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2021-06-11 09:27:48
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目录1 History Server性能优化2 序列化3 复用对象4 数据倾斜 1 History Server性能优化flink的HistoryServer主要是用来存储和查看任务的历史记录，具体信息可以看官网 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release- 1.12/deployment/adva
原创
2021-09-13 23:06:36
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目录一、Broker配置信息 二、Producer配置信息三、Consumer配置信息一、Broker配置信息属性默认值描述broker.id 必填参数，broker的唯一标识log.dirs/tmp/kafka-logsKafka数据存放的目录。可以指定多个目录，中间用逗号分隔，当新partition被创建的时会被存放到当前存放partition最少的目录。port9092B
在项目中使用Hibernate进行大数据量的性能测试，有一些总结， 1）
在处理大数据量时，会有大量的数据缓冲保存在Session的一级缓存中，这缓存大太时会严重显示性能，所以在使用Hibernate处理大数据量的，可以使用session.clear（）或者session.
Evict（Object） 在处理过程中，清除全部的缓存或者清除某个对象。&nb
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精选
2011-03-21 12:20:33
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2021-06-11 09:33:18
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大数据性能测试的目的 1.大数据组件的性能回归，在版本升级的时候，进行新旧版本的性能比对。 2.在新版本/新的生产环境 发布之后获取性能基线，建立可度量的参考标准，为其他测试场景或者调优过程提供对比参考。 3.在众多的发行版本中进行测试比对，为PoC测试提供参考数据。 4.支持POC测试，得出结论，到时候可以根据业务模型和需求，或者根据客户需求 选择不同的方案。 5.在客户方进
什么是大数据？ 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据的特点 具体来说，大数据具有4个基本特征：一是数据体量巨大。百度资料表明，其新
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2024-01-27 20:57:31
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1.hdfs性能调优1.1hdfssite.xmldfs.replication此参数用来设置文件副本数，通常设为3，不推荐修改。这个参数可用来保障HDFS数据安全，副本数越多，越浪费磁盘存储空间，但数据安全性越高。dfs.block.size此参数用来设置HDFS中数据块的大小，默认为128M，所以，存储到HDFS的数据最好都大于128M或者是128的整数倍，这是最理想的情况，对于数据量较大的集
原创
2021-11-16 15:48:03
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54、说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?hive是hadoop生态系统中不可或缺的工具，提供一种类SQL语言，可以查询存储在hadoop分布式文件系统中的数据或者其他hadoop集成的文件系统 hive降低了将这些应用程序转移到hadoop系统上的难度 优点：类sql开发，快速开发；避免了去写MR程序的难度；执行延迟较高，常用作数据分析；处理大型数据集；自定义用户函
目录一、背景二、分析流程三、验数方法3.1 数据量级比对3.2 一致性比对3.2.1 勾稽验证+md5方法3.2.2 暴力比对法3.3 差异数据发现四、总结一、背景做数据，经常遇到数据验证，很烦很枯燥，即耗时又耗人，但又必须去做。如何去做数据验证，并标准化整个流程，让验数变得轻松。二、分析流程……相同表结构数据验证：比如修改表逻辑相似表结构数据验证：比如修改表字段。新表数据校验
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2024-04-08 15:23:21
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1.yarn内存和性能调优(1)Resourcemanager堆内存大小，通过hadoop的yarnenv.sh中添加以下内容实现：exportYARN_RESOURCEMANAGER_HEAPSIZE=8192exportYARN_RESOURCEMANAGER_OPTS="serverXms\{YARN_RESOURCEMANAGER_HEAPSIZE}mXmx\{YARN_RESOURCEM
原创
2021-11-16 14:41:39
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在大数据使用、开发过程的性能优化一般可以从以下角度着手进行。 SQL 语句优化。使用关系
原创
2022-10-20 09:39:53
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# postgresql vs mysql大数据性能对比
## 引言
在选择数据库管理系统时，我们需要考虑其在处理大数据量时的性能表现。本文将介绍如何比较 PostgreSQL 和 MySQL 在处理大数据时的性能差异，帮助开发者选择合适的数据库管理系统。
## 流程概述
下面是比较 PostgreSQL 和 MySQL 大数据性能的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-10-30 07:01:27
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一、SpringData是什么 SpringData是Spring大家族中一个成员项目，从名字就可以知道这个框架是针对数据访问层设计的一个框架。看一下官方是如何表述的：SpringData的任务是为数据访问提供一个熟悉的、一致性的基于spring编程模型，同时仍然保留底层数据存储的特殊性。使得数据访问技术变得简单，包括对关系型、非关系型、map-reduce、以及基于云的数据服务。二、核心模块有
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2024-07-25 16:45:37
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文章目录常见数据库有哪些？SQL和NOSQL区别和优缺点数据库系统可以从那些方面进行优化？1.应用层的优化2.数据库设计与配置优化3.数据库配置优化4.操作系统和硬件优化5.架构优化IOE概念Oracle体系结构物理结构内存结构后台服务进程Oracle扩展 RAC双机热备表空间表空间类型表空间的管理表空间的操作两种日志文件在线重做日志归档重做日志管理Oracle实例启动数据库关闭数据库的四种模式
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2024-07-25 13:26:00
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1、MapReduced的工作流程输入分片（inputsplit）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务；存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切map阶段：程序员编写好的map函数了，
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2023-11-30 11:16:01
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大数据测试挑战自动化大数据的自动化测试需要有技术专长的人员。此外，自动化工具未配备处理测试期间出现的意外问题虚拟化它是测试的整体阶段之一同
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2022-06-15 17:36:03
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在大数据时代，数据挖掘技术被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电商等，以从海量数据中提取有价值的信息。然而，随着数
