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
.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
Redis在大规模分布式系统的应用与优化一、Redis在大规模分布式系统中的应用在分布式缓存中的应用1. 缓存击穿 缓存雪崩 缓存穿透 的应用缓存击穿缓存雪崩缓存穿透2. Redis缓存的过期与持久化策略缓存过期策略缓存持久化策略3. Redis缓存数据的清理与回收机制在分布式会话共享中的应用1. 实现分布式会话共享的原理与方案2. 会话共享的优势与不足3. 会话共享的应用场景与实例在分布式消息
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2023-07-17 16:22:49
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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
数据分析过程的主要活动包括识别信息需求，收集数据，分析数据，评估和提高数据分析的有效性。下面为大家详细介绍这四个步骤。 一，识别需求 信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件，并且可以为数据收集和分析提供明确的目标。识别信息需求是管理者的责任。管理人员应根据决策和过程控制的需求提出信息需求。就过程控制而言，管理者应识别用于支持过程输入，过程输出，资源分配的合理性，
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
一、 要解决的问题search命中的记录特别多，使用from+size分页，直接触发了elasticsearch的max_result_window的最大值；{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "query_phase_execution_exception",
"reason": "Result w
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
作者：马佩场景当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题数据的插入,查询时长较长后续业务需求的扩展 在表中新增字段 影响较大表中的数据并不是所有的都为有效数据 需求只查询时间区间内的评估表数据体量我们可以从表容量/磁盘空间/实例容量三方面评估数据体量，接下来让我们分别展开来看看。推荐一个开源免费的 Spring Boot 最全教程：https:/
# 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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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
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
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
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用TINYINT、SMALLINT、
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
采用JDBC批处理（开启事务、无事务）采用JDBC批处理时需要注意一下几点：1、在URL连接时需要开启批处理、以及预编译 String url = “jdbc:mysql://localhost:3306/User?rewriteBatched -Statements=true&useServerPrepStmts=false”;2、PreparedStatement预
