随着网络的普遍，我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的，遇到高并发和大数据的情况很正常，那么我们需要怎么做才能解决这些问题？高并发的解决方案说到高并发，我们遇到...
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2021-07-20 09:56:43
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随着网络的普遍，我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的，遇到高并发和大数据的情况很正常，那么我们需要怎么做才能解决这些问题？
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2021-08-04 15:13:19
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mysql大数据高并发处理 公布于2013-5-14 一、数据库结构的设计假设不能设计一个合理的数据库模型，不仅会添加client和server段程序的编程和维护的难度，并且将会影响系统实际执行的性能。所以，在一个系统開始实施之前。完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶段，由于数据量较小。负荷较低。我们往往仅仅注意到功能的实现，而非常难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际执
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2016-02-04 13:07:00
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mysql大数据高并发处理
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2017-01-12 11:34:44
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一、数据库结构的设计如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和
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2023-06-07 06:38:54
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本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一书中的第1章，第1.1节,作者 主 编：黄宜华（南京大学）副主编：苗凯翔（英特尔公司）1.1 并行计算技术简介1.1.1 并行计算的基本概念随着信息技术的快速发展，人们对计算系统的计算能力和数据处理能力的要求日益提高。随着计算问题规模和数据量的不断增大，人们发现，以传统的串行计算方式越来越难以满足实际应用问题对计算能力和计算速度的需求
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2023-07-31 19:41:49
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大并发服务器结构框架基本模型队列 + 连接池 在应用服务器和数据服务器之间有一个数据访问层( DAL )，应用服务器通过 DAL 访问数据服务器，可以将底层的数据库操作对其他层透明化；所以我们给 DAL 抽象出一个统一的接口，供其他层来操作，而底层我们可以分别使用各种ORM工具，或者原生SQL去实现。 它的主要功能：增删改服务、查询、事务管理、并发，另外事务中包括工作单元，查询中包括延迟加载。缓存
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2024-01-02 10:57:49
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# Java高并发大数据量处理方案
在现代应用中，随着数据量的爆炸性增长和并发用户请求的激增，如何高效地处理大数据量成为了开发者面临的一大挑战。Java作为一种成熟的编程语言，提供了多种工具和框架来应对高并发和大数据量的处理需求。本文将通过一个具体的案例，来展示如何在Java中处理高并发的大数据量。
## 背景与需求分析
假设我们需要开发一个在线购物系统，通过用户购买行为进行数据统计和分析，
原创
2024-09-19 06:36:41
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大数据解决方案使用缓存： 使用方式：1，使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。分布式数据库将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务
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2023-12-27 18:09:23
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针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有Hash法、Bit-map(位图)法、Bloom filter法、数据库优化发、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法等。其中Hash法、Bit-map(位图)法、Trie树、堆等方法的考查 频率最高、使用范围最为广泛。1.如何从大量的url中找出相同的url题目：给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个u
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2023-06-27 09:34:58
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对于一个系统中，数据库层面做了优化之后，那么我们就算是做了最后的努力了。如果系统仍然撑不住，那么，就应该考虑缓存了。（一个系统性能提升的最快路径，就是使用缓存。这个可以处在数据库优化之前）一个系统中，可以用作缓存的节点很多。 系统的缓存节点可以分为 客户端缓存，CDN缓存,反省代理缓存，服务端本地缓存（内存缓存，IO缓存），分布式缓存（Redis，MemberCa
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2023-11-28 14:42:08
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软件的处理能力不仅仅跟内存有关，还有是否阻塞，是否异步处理，CPU等等。那么是不是可以有一种语言使用更小的处理单元，占用内存比线程更小，那么它的并发处理能力就可以更高。所以Google就做了这件事，就有了golang语言,golang从语言层面就支持了高并发。go的高并发处理核心 - goroutinegoroutine是Go并行设计的核心。goroutine说到底其实就是协程，它比线程更小，占用
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2024-06-06 06:49:56
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一、海量数据解决方案1、使用缓存，使用方式：使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。2、数据库优化表结构优化。SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化。可记
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2023-08-29 13:50:18
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大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。想要学好大数据需掌握以下技术：1. Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以
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2024-02-20 13:14:16
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现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。应用中的业务逻辑大都会涉及结构化数据处理。数据库（SQL）中对这类任务有较丰富的支持，可以相对简易地实现业务逻辑。但Java却一直缺乏这类基础支持，导致用Java实现业务逻辑非常繁琐低效。结果
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2024-07-20 13:16:11
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高并发处理的基本思路 1)从客户端看 ：尽量减少请求数量，比如：依靠客户端自身的缓存或处理能力；尽量减少对服务端资源的不必要耗费，比如：重复使用某些资源，如连接池客户端处理的基本原则就是：能不访问服务端就不要访问。2)从服务端看：增加资源供给，比如：更大的网络带宽，使用更高配置的服务器，使用高性能的Web服务器，使用高性能的数据库；请求分流，比如：使用集群,分布式的系统架构；应用优化，比如：使用更
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2023-10-17 08:24:13
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HDFS作为Apache Hadoop生态的存储基石，广泛应用于日志分析、数据仓库、机器学习等领域。随着业务场景从离线批处理向实时处理演进（如电商大促期间每秒百万级订单写入、实时推荐系统的毫秒级数据读取），HDFS的高并发访问能力（包括高QPS读取、低延迟写入、多客户端并发操作）成为系统性能的核心指标。本文聚焦HDFS高并发访问的技术挑战与解决方案，覆盖元数据管理优化、数据访问路径加速、并发控制机制设计等关键方向，适用于HDFS生产环境调优与架构设计场景。核心概念：解析HDFS架构与高并发关键瓶颈；
一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统性
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2024-03-23 12:45:39
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大数据量处理、多线程和高并发的问题一直是Java技术面试中比较喜欢问的问题之一，遂在此做个总结
一、数据量太大获取缓慢怎么办？
貌似这个问题在所有开发的应用系统中都会碰到这个问题，随着时间的推移，由于需求的不断演变，项目的数据量日渐增多，功能上的效率问题也会逐步显露出来，例如统计报表、查询下载、地图渲染等功能模块，当这些功能涉及到几十张表甚至上百张表时，不难想象一次性获取所有数据的时候系统将会变得
原创
2021-07-14 14:04:38
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大数据学习-Java Day14集合类库1 泛型机制基本概念通常情况下集合中可以存放不同类型的对象，是因为将所有对象都看做Object类型放入的，因此 从集合中取出元素时也是Object类型，为了表达该元素真实的数据类型，则需要强制类型转换， 而强制类型转换可能会引发类型转换异常。为了避免上述错误的发生，从Java5开始增加泛型机制，也就是在集合名称的右侧使用<数据类型> 的方式来明确
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2024-10-14 16:03:41
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