# Hadoop处理亿级数据入库教程
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，你已经掌握了Hadoop在处理大数据方面的强大能力。现在有一位刚入行的小白向你请教如何实现“Hadoop处理亿级数据入库”的问题。在本教程中，我将带领你一步步完成整个流程，并为你详细解释每一个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个“Hadoop处理亿级数据入库”的流程，我们可以用表
原创
2024-06-03 06:03:54
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2017年在省公司做一个项目，涉及到一个亿级别的大表操作，过程中遇到了很多坑，走过后记录如下，方便今后回忆。Oracle数据库是一种事务性数据库，对删除、修改、新增操作会产生undo和redo两种日志，当一次提交的数据量过大时，数据库会产生大量的日志写文件IO操作，导致数据库操作性能下降，尤其是对一张记录过亿的表格进行操作时需要注意以下事项： 1、操作大表必须知道表有多大select s
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2024-01-02 16:35:16
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# Hadoop快速查询亿级数据
在现代数据处理中，处理大规模数据是非常常见的问题。Hadoop是一个开源的分布式系统框架，可以通过分布式计算来处理大规模数据。本文将介绍如何使用Hadoop来进行快速查询亿级数据。
## 什么是Hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源软件框架，用于存储和处理大规模数据集。它基于分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduc
原创
2024-03-23 08:15:49
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作者：周志湖 本节主要内容Hadoop生态圈Spark生态圈1. Hadoop生态圈原文地址：http://os.51cto.com/art/201508/487936_all.htm#rd?sukey=a805c0b270074a064cd1c1c9a73c1dcc953928bfe4a56cc94d6f67793fa02b3b983df6df92dc418df5a1083411b5332
阿里机器智能 小叽导读：优酷视频内容数据天然呈现巨大的网络结构，各类数据实体连接形成了数十亿顶点和百亿条边的数据量，面对巨大的数据量，传统关系型数据库往往难以处理和管理，图数据结构更加贴合优酷的业务场景，图组织使用包括顶点和边及丰富属性图来展现，随着年轻化互动数据和内容数据结合，在更新场景形成单类型顶点达到日更新上亿的消息量。本文将分享阿里文娱开发专家遨翔、玄甫在视频内容实时更新上的实
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2024-08-27 15:25:43
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亿级数据的统计系统架构 公司的统计系统经历了两次比较大的架构变动:1.数据直接入库的实时分析->2.数据写入日志文件再归并入库的非实时分析（及时性：天）->3.数据写入日志文件归并入库，建立不同维度的缓存表, 结合数据仓库（及时性：小时）当前的系统状况： 数据源：Goolge Analytics / WebServer Log数据库记录:5亿+单表最大记录：1.2亿+服务器数量：三台
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2023-11-14 19:39:19
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本文介绍BigTable/HBase类NoSQL数据库系统选型策略和schema设计原则。 数据规模 BigTable类数据库系统(HBase,Cassandra等)是为了解决海量数据规模的存储需要设计的。这里说的海量数据规模指的是单个表存储的数据量是在TB或者PB规模，单个表是由千亿行*千亿列这样的规模组成的。提到这个数据规模的问题，不得不说的就是现在在NoSQL市场中，最火的四种NoSQL
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2023-12-01 19:35:58
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亿级数据处理是一个复杂的任务，需要经验丰富的开发者来完成。在本文中，我将向一位刚入行的小白介绍如何使用Python来处理亿级数据。我将按照以下步骤进行说明：
1. 数据准备
2. 数据读取
3. 数据清洗
4. 数据分析
5. 数据存储
下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| -------- |
原创
2024-01-17 12:31:49
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上一篇Mysql数据库快速插入亿级数据，介绍了如何造亿级数据。OK，现在数据有了，怎么分区？常见的思路有两个： ①使用ALTER TABLE创建分区； ②先创建一张与原来一样的新表，对新的空表分区，然后将原表数据备份到新表，然后删除原表，将新表改名为原表名。 下面就来实践这两种思路。原表sql：CREATE TABLE `t_send_message_send` (
`id` bigint(2
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2023-08-10 13:58:04
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通用技术 mysql 亿级数据优化一定要正确设计索引一定要避免SQL语句全表扫描，所以SQL一定要走索引（如：一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描）一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询，不把这样的逻辑处理交给数据库每个表索引不要建太多，大数据时会增加数据库的写入压力应尽量避免在 where 子句中使用!=或
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2024-06-21 10:32:55
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1、背景当需要造千万级数据时，去写sql，用 jmeter跑并发，过程有点繁琐，能不能用一款工具，一次性解决这些需求，并检测磁盘性能。2、原理先往一个临时表PRODUCTS_TEST写入一定量的数据，然后写个存储过程从临时表取数写进目标表PRODUCTS，然后通过多线程执行存储过程。建主表语句create table sysdba.products(
product_no varchar(50)
作者 | 王一鹏无论多么有主见的架构师，在做数据库选型的时候，也可能会犯难。传统 SOL、NoSQL 还是 NewSQL？架构风格是以久经考验的关系型数据库为主，还是偏向所谓原生的分布式架构？如果提及具体产品，那选择就更多了，TiDB、OceanBase、PolarDB、TDSQL、GaussDB、MongoDB…… 现在还有许多服务于新场景的产品，比如处理时序数据的 ，处理图数
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2023-12-26 23:15:36
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进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少 4）
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2024-08-05 10:30:27
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1 概述 组合查询为多条件组合查询，在很多场景下都有使用。购物网站中通过勾选类别、价格、销售量范围等属性来对所有的商品进行筛选，筛选出满足客户需要的商品，这是一种典型的组合查询。在小数据量的情况下，后台通过简单的sql语句便能够快速过滤出需要的数据，但随着数据量的增加，继续使用sql语句，查询效率会直线下降。当数据量达到一定的量级，服务器将会不堪重负甚至面临挂掉的危险，并且大数据量的存储也成为了一
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2024-04-19 19:13:35
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导读：OPPO是一家智能终端制造公司，有着数亿的终端用户，手机 、IoT设备产生的数据源源不断，设备的智能化服务需要我们对这些数据做更深层次的挖掘。海量的数据如何低成本存储、高效利用是大数据部门必须要解决的问题。目前业界流行的解决方案是数据湖，本次Xiaochun He老师介绍的OPPO自研数据湖存储系统CBFS在很大程度上可解决目前的痛点。本文将从以下几点为大家展开介绍：简述数据湖存储技术OPP
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2024-04-12 11:42:48
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一直都说BI系统分析数据很快，都用不了几秒就能出分析结果，但如果要做亿级数据的分析呢，是不是还是这么快？如果同时多个用户做亿级数据分析，会相互影响吗？亿级数据？能做，分析效率不会下降以奥威BI软件为例吧，它不仅能做亿级数据分析，甚至多人在线做亿级数据分析，其分析效率也一点不慢。这主要得益于奥威BI软件有成熟专业的数据治理、智能运算分析能力。数据中台：统一分析口径，为数据秒匹配创造条件BI系统秒分析
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2024-08-28 19:44:14
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文章目录技术思路1.容量换算2.拆分海量数据去重HashSetBitSet布隆过滤器Trie 字典树海量数据排序外部排序BitMap /BitSetTrie 字符串问题1：查找十亿个正整数中重复出现的一个数问题2：分割10亿个不重复的整数，查找中位数问题3：从亿个数中找出前K个最大的数问题4：对含有亿个正整数的文件，怎么将数字进行排序问题5：20G的文件，找出出现次数最多的数字 技术思路1.容量
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2023-12-06 20:51:50
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mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤发布时间：2020-04-23 09:36:58阅读：220作者：小新今天小编给大家分享的是mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤，相信很多人都不太了解，为了让大家更加了解mysql搭建亿级cmd5数据库的步骤，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。一定会有所收获的哦。前言：最近也在玩数据库，感觉普通机子搞数据库，还是差了点，全文查找，慢的要查一分钟
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2023-09-29 08:38:40
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一、背景 在单表数据达到千万，过亿级别时，对数据库操作就非常吃力了，分库分表提上日程，目的很简单，减小数据库的压力，缩短表的操作时间。 二、数据切分策略 数据切分(Sharding)就是通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个数据库中，从而达到分散单台机器负载的情况，即分库分表。 根据数据切分规则的不同，主要有两种模式， 垂直切分(纵向切分)，即对不同的表进行切分，存储到不同
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2023-09-04 20:51:43
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1.MySQL架构组成1.1 MySQL逻辑架构学习 MySQL 就好比盖房子，如果想把房子盖的特别高，地基一定要稳，基础一定要牢固。学习 MySQL 数据库前要先了解它的体系结构，这是学好 MySQL 数据库的前提。1.1.1 MySQL架构体系介绍 MySQL 由连接池、SQL 接口、解析器、优化器、
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2023-10-27 11:25:16
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