# 大数据工程（一） ## Java基础 程序设计语言Java每一句执行语句后面有；回车换行不表明结束，；才表示。 编译的过程：编译以后会生成一个或多个字节码文件。字节码文件的文件名与java源文件中的类名相同。运行只运行含main的文件。 计算机系统硬件：cpu内存：8bit单元=byte单元kb mb gb eb zb yb软件：一系列按照特定顺序组织的
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2024-07-31 16:35:35
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# Java 大数据 Group By 优化
在大数据处理领域，`Group By` 是一种常见的操作，广泛应用于统计、聚合和数据分析等任务。但在处理大规模数据时，`Group By` 的性能可能会受到影响。本文将介绍几种优化 `Group By` 操作的策略，并给出相应的代码示例。
## 1. Group By 的基本概念
在 Java 中，`Group By` 通常使用集合或流的 API
原创
2024-10-21 03:49:17
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Oracle的分页查询语句基本上可以按照本文给出的格式来进行套用。
（一）
分页查询格式：
SELECT * FROM
(
SELECT A.*, ROWNUM RN
FROM (SELECT * FROM TABLE_NAME) A
WHERE&n
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2023-08-03 15:52:12
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好久没有动博客了，今天有时间把前段时间问题的解决思路总结一下。欢迎一起讨论。
[b]应用端：[/b]
1.在多线程计算情况下汇总计算结果，必免不了要去重。比较常见的方法是重写hashCode和equals方法，其计算速度取决于hashCode方法的逻辑，需要根据业务逻辑，尽量使hashCode的值从不同的业务维度来累加。比如去重对象Object有四个
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2023-12-14 09:31:37
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JVM调优实践：大数据量导出调优出现问题基本指令查看运行是内存使用情况计算使用的堆大小调整调优目标计算需要的堆大小假设堆大小定位 512M假设堆大小定位 1024M总结 出现问题本来刚开始按照初次调优的方式进行调优的，结果发现出问题了，原因是查询与导出功能的数据量相对较大导致的JVM调优实践：记录初次JVM调优经历堆大小设置：-Xmx256m -Xms256m -Xmn96m嗯，然后就炸了，只能
对于百万千万量级别的数据进行查询，如果查询方式不合理的话，会严重影响系统的运行性能及服
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2022-12-09 14:58:09
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问题描述：涉及到大数据量，多循环查询的时候，往往查询的速度会变慢，影响系统的使用性能。该问题，在测试环境尚不明显，因为测试环境的数据量毕竟是有限的。但是，一旦将代码更新到线上的真实系统，因为数据量一下子增大，会造成数据查询的缓慢，所造成的严重迟滞，就不能被忽略了。业务场景：云计算系统。底层会将采集过来的宿主机流量数据，进行保存。后台管理系统，需要定时计算从底层传递过来的宿主机的带宽的总体实际使用量
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2024-09-14 09:08:54
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数据库经常要做一些查询与插入，但是如果查询和插入的数据量过大的时候就会引发数据库性能问题，降低数据库工作效率。因此性能调优是大家在工作中都能够预见的问题，大到世界五百强的核心系统，小到超市的库存系统，几乎都会有要调优的时候。面对形形色色的系统，林林总总的需求，调优的手段也是丰富多彩。 1.尽量使语句符合查询优化器的规则避免全表扫描而使用索引查询 2.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗
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2024-06-22 18:16:29
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常见海量处理题目常见海量处理题目解题关键：分而治之。通过哈希函数将大任务分流到机器，或分流到小文件（很像Map-Reduce）常用的hashMap或bitmap难点在于：对时间和空间的控制。下面都会用到分而治之，和借助hashmap和bitmap例题1：请对10亿个IPV4的ip地址进行排序，每个ip只会出现一次。解析：IPV4的ip数量 约为42亿。方法一： 先将ip转化为4字节的无符号整数，但
## Java 大数据量比对优化
在现代信息时代，大数据已经成为各行各业的关键词之一。随着数据量的不断增长，对于数据处理和比对的要求也越来越高。本文将介绍如何使用 Java 进行大数据量比对优化，并提供代码示例和相应的优化措施。
### 什么是大数据量比对？
大数据量比对是指在海量数据中查找和匹配特定的信息。通常，我们需要在两个或多个数据集中找到相同或相似的记录。这种比对通常需要处理数百万、
原创
2023-12-20 12:39:18
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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、SMA
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2023-06-18 15:45:42
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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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Redis作为内存数据库，所有数据都从内存中拿，省去读写磁盘的消耗（持久化是由fork子进程处理，主服务器不受影响）响应速度极快，但是我们不可能将所有的数据都读到内存中，所以内存资源显得非常可贵，我们就要优化存储结构。一、尽量使用hash COC中每个客户会对应上千个标签，每个客户就是一个对象，我们如何存储它？序列化对象：要求在redis存储前对象进行序列化操作，每次取出后还要执行反序列化操作，开
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2023-06-20 15:03:49
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目录大数据之kafka第一章 kafka概述1.1 定义1.2 消息队列1.2.1 传统消息队列的应用场景1.2.2 消息队列的两种模式1.3 kafka基础架构1.3.1 Broker1.3.2 Topic1.3.3 partition1.3.4 Leader1.3.5 Follower1.3.6 replication第二章 kafka快速入门2.1 安装部署2.1.1 集群规划2.1.2 j
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2024-04-08 21:55:32
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主要是对于CDH平台上的大数据组件优化，后续再添加。目录1. HDFS2. Yarn3. Flume4. Kafka5. Hive6. Sqoop7. 其他优化：1. HDFS1. 设置HDFS多个存储目录原理：将数据分不到多个磁盘，不会只占用某个磁盘，导致某些磁盘频繁使用，某些磁盘空闲。优化：dfs.datanode.data.dir...
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2021-09-01 11:50:00
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目录1 History Server性能优化2 序列化3 复用对象4 数据倾斜 1 History Server性能优化flink的HistoryServer主要是用来存储和查看任务的历史记录，具体信息可以看官网 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release- 1.12/deployment/adva
原创
2021-09-13 23:06:36
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随着业务规模的不断扩大，需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。关于数据库的扩展主要包括：业务拆分
原创
2018-09-26 20:50:32
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## MySQL 大数据还原优化
MySQL 是一种常用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量的结构化数据。在处理大数据量时，为了提高查询和操作的效率，我们需要进行一些优化措施。本文将介绍如何在 MySQL 中实现大数据还原优化，以提高数据恢复的速度和效果。
### 流程概述
下面是实现 MySQL 大数据还原优化的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2024-01-30 10:58:11
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一：优化说明A：有数据表明，用户可以承受的最大等待时间为8秒。数据库优化策略有很多，设计初期，建立好的数据结构对于后期性能优化至关重要。因为数据库结构是系统的基石，基础打不好，使用各种优化策略，也不能达到很完美的效果。B：数据库优化的几个方面 可以看出来，数据结构、SQL、索引是成本最低，且效果最好的优化手段。C：性能优化是无止境的，当性能可以满足需求时即可，不要过度优化。二：优化方向SQL以及索
目录一、Broker配置信息 二、Producer配置信息三、Consumer配置信息一、Broker配置信息属性默认值描述broker.id 必填参数，broker的唯一标识log.dirs/tmp/kafka-logsKafka数据存放的目录。可以指定多个目录，中间用逗号分隔，当新partition被创建的时会被存放到当前存放partition最少的目录。port9092B
