从总体上来看，对于大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发，需要合理的加大服务器和带宽的投入，并且需要充分的利用系统中软件、硬件的缓存机制，将能缓存的内容都进行缓存存储，减少计算层和存储层的压力。2.其次需要对业务服务器和业务支撑服务器进行合理的分层，并且采用并行计算和分布式算法对大量计算进行处理，并
目录3.2 报表系统架构的改进3.2.1 原有报告系统的问题：3.2.2 改进方案：3.2.2 同步模块架构设计4.3 分布式服务架构5.2.1关系型数据库现状分析——分库分表5.2.3 字表导入FDFS 模块的设计与实现5.3.2 Hive 绑定模块的设计与实现5.4 宽表合成模块5.5 索引文件生成6.2.3 增量数据同步流程https://www.doc88.com/p-2052553782
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2023-09-15 23:06:21
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# Java实时更新大数据量的实现指南
在今天的高频率数据交互环境中，实时更新大数据量变得尤为重要。本指南旨在帮助初学者理解如何在Java中实现这一功能。以下内容将通过流程图和代码示例逐步展开，涵盖每一步的重点及其实现方式。
## 流程步骤
以下是实现“Java实时更新大数据量”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
原创
2024-10-08 05:12:29
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centos数据系统实时同步
原创
2020-04-16 14:02:23
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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在处理“java大数据量”问题时，首先需要理解大数据量所带来的挑战。通常来说，当我们面临海量数据时，性能、存储、穿透率等方面都可能成为瓶颈。这些问题可能出现在各类业务场景中，比如日志处理、实时数据分析和大规模数据挖掘等。在这篇文章中，我们将深入探讨如何有效地解决“java大数据量”的问题。
### 背景描述
随着互联网的飞速发展，各行业的数据量呈几何级数增长。为了从中提取有价值的信息，很多企业
这里对目前业界开源的一些实时流处理系统做一次小结S4S4(Simple Scalable Streaming System)是Yahoo最新发布的一个开源流计算平台，它是一个通用的、分布式的、可扩展性良好、具有分区容错能力、支持插件的分布式流计算平台，在该平台上程序员可以很方便地开发面向无界不间断流数据处理的应用，开发语言为Java。项目链接：http://incubator.apache.org
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2023-07-20 21:05:43
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前言在我们的项目正式上线时，经常会遇到因为用户访问人数太多、并发量太高或者用户恶意访问导致服务器崩溃的问题，今天在这里和大家一起讨论在实际项目中如何在多个层面上对我们的应用进行优化，并防止用户恶意访问。数据库层优化1.我们可以对数据库配置文件进行优化，比如修改数据库最大连接数、数据库连接超时时间、是否开启查询缓存等，一般根据项目实际需求来配置。2.我们还可以对数据库表结构进行优化，比如对不同的表选
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2023-09-30 20:55:16
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1、今天，我到新的单位去上班了，地点在张江，是一家做手机游戏的公司。从我们家这里过去，要花1.5~2个小时。还好我在搭车网上找到了一部同去张江的车，每天来回15块，很不错。
2、到这家公司，我的工作是Server端架构设计，所以我最近急需补充很多Server端架构方面的知识。所我再一次看起了《POSA 2》，又在网上订了《POSA 3》、《Java并发编程—
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2024-01-23 23:05:21
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对于非常大的数据模型而言，分页检索时，每次都加载整个数据源非常浪费。通常的选择是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。本文演示ASP.net的DataGrid和Sql Server 实现大数据量下的分页，为了便于实现演示，数据表采用了Northwind数据库的Orders表（830条记录）。如果数据表中有唯一的自增索引，并且这个字段没有出现断号现象。检索页面大小的块区数
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2024-08-28 16:12:12
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
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2024-01-16 11:57:10
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序 最近可能会遇到大量数据导出Excel的场景，今天趁现在需求告一段落来做下技术预研，然后这里就顺便分享给大家。一、数据量预判因为我们是做物联网的，这里要导出的数据就是设备的上报数据。客户说要这些数据导出成excel进行分析，又或是其他什么原因，咱不管。咱就分析下数据量，目前设备数量1500，2小时上报一次数据（最小可设置为半小时），要求可以导出3年的数据。 数据量初步估算：1500 * 12 *
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2023-09-03 16:40:13
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一、查询语句书写要点：1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where
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2023-09-29 10:40:44
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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
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2024-08-11 09:37:19
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本文章只针对Excel2007版本POI读取Excel有两种模式，一种是用户模式，一种是SAX事件驱动模式，将xlsx格式的文档转换成CSV格式后进行读取。用户模式API接口丰富，使用POI的API可以很容易读取Excel，但用户模式消耗的内存很大，当遇到很大sheet、大数据网格，假空行、公式等问题时，很容易导致内存溢出。POI官方推荐解决内存溢出的方式使用CVS格式解析，即SAX事件驱动模式。
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2023-07-11 13:50:31
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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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老板项目需要从类似日志的文本文件中提取出元数据，然后放到数据库中为数据挖掘做处理。设计数据库为两张表，初步估计第一张表是千万级的数据，第二张表是亿级数据。面对这么大数据量的导入需求，分析设计高效的程序就显得很有必要了，磨刀不误砍柴功嘛！
首先考虑的是提高IO效率，毕竟现在计算机cpu高主频，多核心的环境下硬盘IO才是瓶颈。在文件读取上提高程序效率，比如用
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2024-07-03 09:57:53
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一个10G的关键词的log，找出词频最高的前K个词，设可用内存为2G左右 分析：词频统计；二是如何在有限内存的下找出词频的前K大个词。1）词频统计 词频统计，我们很自然的会想到使用hash。但是直接hash内存是放不下的啊…怎么办？其实对于有限内存下的大文件处理，都可总结为归并的思想，不过要注意归并时的分段亦是有学问的。请比较
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2024-04-17 01:54:05
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随着2017年大数据各种应用的发展，大数据的价值得以充分的发挥，大数据已在企业、社会各个层面都成为重要的手段，数据已成为新的企业战略制高点，也是各个企业争夺的新焦点。那么我们一直在说着的大数据究竟是什么呢?为什么提到大数据的时候会经常提到Java，Java与大数据究竟有什么关系呢?1、关于大数据大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技
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2023-07-05 23:26:11
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