很多人都误以为在大数据解决方案中，处理对象的规模总是越大越好。事实上，人们往往会从不同的立场出发，对“越大越好”这一命题给出自己的答案。过去的经验表明，充分发挥规模化优势能够切实提升分析机制所带来的实践价值。不过如果把大数据看作一柄榔头，可并不是所有问题都属于等待敲下的钉子。 很多人都误以为在大数据解决方案中，处理对象的规模总是越大越好。事实上，人们往往会从不同的立场出发，对“越大越好”
作为职场办公者，特别是hr者，都跟excel密切打着交道。不要说你只会excel的一些简单技巧应用，函数也是我们必须懂的一部分哦。了解了 excel的函数应用，你会发现很多问题都简单解决了。这期我们来了解一下excel的函数之一：VLOOKUP函数。VLOOKUP函数是Excel中的一个纵向查找函数，通俗一点说，是用于搜索指定区域内首列满足条件的元素，确定待检测单元格在区域中的行序号，再进一步返回
1、什么是大数据 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。大数据的特点一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。二、V
常规做法（非常规做法可以直接拉到文末，就一个字“快”）
因为我原始处理的文件有不能公开的数据，所以我单建了一个空表来演示，空表里添加了一些空白窗体，我原始文件使用代码方法和非常规做法两种方式都解决了问题，并且检查了数据没有丢失。
常规做法1、优点：操作简单；缺点：如果对象很多，会非常慢，我需要处理的文档因为长时间无响应，放弃这个做法了
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2024-04-01 00:10:45
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[数据库]漫谈ElasticSearch关于ES性能调优几件必须知道的事 ElasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎，常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统，其中Logstash是ETL工具，Kibana是数据分析展示平台。ES让人惊艳的是他强大的搜索相关能力和灾备策略，ES开放了一些接口供开发者研发自己的插件，ES结
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2024-09-20 15:09:03
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简介本文介绍如何解决ES磁盘使用率超过警戒水位线的问题。问题描述当客户端向 Elasticsearch 写入文档时候报错：cluster_block_exception [FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)];在 elasticsearch 的日志文件中报错如下：flood stage disk watermark [95%] exc
问题：card 表的 card_number 字段忘记加唯一约束，造成大量数据重复，需要去重。1 测试数据准备创建表16CREATE TABLE `card` (
`card_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`card_number` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '卡号',
`othe
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2023-08-04 16:24:36
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大规模数据如何检索？如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、sybase、oracle、mongodb、hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活) 4）如何解决检索难题
Author: 袁野 Date: 2018.01.05 Version: 1.0注意事项：本文档所述为通用情况，不可作为特定业务参照；本文档所述适用于 ELK 栈中的 ElasticSearch 优化；本文档所述基于 elastic 公司的 5.2.1 版本；本文档只描述最佳实践，不包含所需变更步骤；本文档针对 CentOS 7.2，其他 Unix 发行版不在讨论范围内；硬件选择 &n
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2024-09-12 00:44:32
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# 从MySQL迁移大量数据到Elasticsearch的解决方案
在实际开发中，我们经常遇到需要将MySQL中的大量数据迁移到Elasticsearch的情况。Elasticsearch是一个强大的分布式搜索引擎，适用于存储和分析海量数据。本文将介绍如何高效地将MySQL中的数据迁移到Elasticsearch，并给出一个示例来演示这个过程。
## 问题描述
在实际项目中，当MySQL数据
原创
2024-07-04 04:39:12
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海量的数据处理问题，这是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、 数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，在海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题。尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某
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2024-01-09 22:14:31
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在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常
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2024-05-09 12:45:47
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最近一直在想一个问题 MySQL数据量日益庞大，目前单表总记录数有 300W+，导致sql语句执行的速度变慢，如果一直这样增长下去，总有一天会爆炸的。怎么办？？怎么办？？ 第一：想到的必然是 添加索引，可是索引偏偏是把双刃剑，提升了查询的速度，却活生生的影响了插入的效率 所以索引的话，也只是能做到在一定数据量下，达到查询与插入的最优化，但是遇到持续增长的数据
1、搜索结果不要返回过大的结果集es是一个搜索引擎，所以如果用这个搜索引擎对大量的数据进行搜索，并且返回搜索结果中排在最前面的少数结果，是非常合适的。然而，如果要做成类似数据库的东西，每次都进行大批量的查询，是很不合适的。如果真的要做大批量结果的查询，记得考虑用scroll api。2、避免超大的documenthttp.max_context_length的默认值是100mb，意味着你一次doc
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2024-02-23 10:25:26
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# 实现"mysql in 数据量大"的方法
## 1. 流程概述
在实现"mysql in 数据量大"时，一般需要先将需要查询的数据存储在一个文件中，然后通过MySQL的`LOAD DATA INFILE`命令将文件中的数据导入到数据库中，在使用`SELECT`语句查询数据。
以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将需要查询的数据存储
原创
2024-07-02 04:18:41
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在今天的这篇文章中，我们来主要介绍一下如何使用 REST 接口来对 Elasticsearch 进行操作。为了完成这项工作，我们必须完成如下的步骤：安装 Elasticsearch。请参阅文章 “如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch”。把 Elasticsearch 运行起来。安装 Kibana。请参阅文章 “如何在 Linux，MacOS 及
上篇我们说到通过引入索引模板可以有效的应对各种新增需求，降低存储成本，提升检索效率，但是呀随着时间的推移，集群承载的数据量越来越大，导致检索越来越慢，今天我们就一起看下这种情况下如何处理。我们通过es官方文档可以知道从7.x以后number_of_shards（primary shard）为1个，replica shard也是1个，如果你有200G的数据等于全在一个分片上。这搜索起来肯定慢啊。es
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2024-07-19 08:46:18
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一、大数据概念1.大数据的定义： 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。补充：主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 2.数据的单位： bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 1Byte = 8
你从其它工作薄中复制了带有公式的表格，这样此表中的函数公式也许带了链接。你这样试试，同时打开要复制的工作薄及总帐工作薄，右键点击要复制的工作表标签---移动或复制工作表---选下拉里面总帐工作薄---备份前打上勾---确定。试试excel中数据太多上万条,打开的时候很卡,甚至死过去...一、如果含量有大量的公式，可以在工具－－选项－－重新计算 中调整为 手动计算。二、如果没有大量公式，仅是数据量大
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2023-07-14 17:34:05
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目录摘要1 技术选型1.1 ElasticSearch1.2 springBoot1.3 ik分词器2 环境准备3 项目架构4 实现效果4.1 搜索页面4.2 搜索结果页面5 具体代码实现5.1 全文检索的实现对象5.2 客户端配置5.3 业务代码编写5.4 对外接口5.5 页面6 小结摘要对于一家公司而言，数据量越来越多，如果快速去查找这些信息是一个很难的问题，在计算机领域有一个专门的领域IR（
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2024-07-03 23:45:20
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