在目前的开发中，JSON是一种非常重要的数据格式，它并不是编程语言，而是一种可以在服务器和客户端之间传输的数据格式。JSON的全称是JavaScript Object Notation（JavaScript对象符号）：JSON是由Douglas Crockford构想和设计的一种轻量级资料交换格式，算是JavaScript的一个子集；但是虽然JSON被提出来的时候是主要应用JavaScript中，
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2023-12-17 10:05:51
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该图基本上全面介绍了大数据技术栈中所有的内容 以下转载了相关的技术栈说明 ，后续我也会基于本文和工作中遇到的技术来进行补充。1 先说各种数据存储数据是个很泛的概念，但是我们脑海里第一反应的就是关系型数据库和EXCEL这种二维表是数据。而现在数据各种各样特色，有文档、有图片、有流式的音频视频、有日志数据、有IM消息数据、有索引数据、有社交应用的网状关系数据、有地图数据。他们对存储访问都有
这里先简单介绍下hive，Impala、HBase： hive： hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive支持HSQL，是一种类SQL。Impala： Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，
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2023-08-19 23:59:07
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# JAVA API JSON 大数据量请求
## 导语
在现代Web应用程序中，经常需要从服务器获取大量的数据来呈现给用户。这些数据通常以JSON格式返回，并且可能包含大量的记录。在这种情况下，我们需要使用高效的方法来处理大量的JSON数据。本文将介绍如何使用Java API来处理大数据量的JSON请求，并提供示例代码。
## JSON简介
JSON（JavaScript Object
原创
2023-12-02 03:29:28
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这个就是做个练习.想看下JDBC的最大优化度.我的要求就是插入到数据库里大量的数据 比如10W 或者 100W 而且要求内存稳定.首先说下我的代码:我的数据库MySQL CREATE TABLE `users` (
`id` int(11) NOT NULL auto_increment,
`firstname` varchar(50) NOT NULL,
`lastnam
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2024-04-16 21:39:55
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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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## Java大数据量写入文件教程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Java中处理大数据量写入文件的问题。这对刚入行的小白可能是一个挑战，但只要跟着我的步骤操作，你也可以轻松实现。
### 流程概览
首先，让我们来看一下整件事情的流程。我们可以用表格展示每个步骤所需的操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建文件输出流 |
| 2 | 写入数据
原创
2024-03-27 08:04:08
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最近考虑到项目以后可能需要在系统间大批量传输数据，一般肯定想到的是使用json，但是不确定json能不能支撑的住，所以测试下，代码很简单： 测试的Model：对外http接口：http请求代码： 测试结果：10万条数据总共请求用时：111620万条数据总共请求用时：61130万条数据总共请求用时：62540万条数据总共请求用时：86150万条数据总共..
原创
2022-12-22 00:38:58
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数据库性能瓶颈对于一些互联网项目来说，企业为节省成本，一般会考虑将所有的数据都存储在一个数据库中，这个时候我们只需要考虑数据库优化、SQL优化、数据缓存、限流，消息队列、服务器性能等问题。阿里巴巴《Java 开发手册》提出mysql单表行数超过 500 万行后（oracle应该是上千万），数据库性能逐渐下降。SQL优化创建必要索引(可以了解下mysql的B+树)，通过开启慢查询日志来找出较慢的SQ
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2023-09-29 20:50:07
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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
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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学习目标目标1：掌握Netty的使用目标2：数据库设计规范目标3：数据库建模理论目标4：PowerDesigner使用目标5：数据库调优目标6：数据库设计之交易模块第1章 Netty使用1. 目标掌握Netty在实际项目当中的集成使用2. 步骤工程设计工程结构服务端工程实现客户端工程实现功能演示与验证3. 实现3.1 工程设计 建立两个工程， 通讯服务端与通讯客户端， 可以相互发送消息， 做个简易
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2024-01-05 11:41:07
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Mysql大数据量解决方案由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降。下文主要产品对比：Mycat；ShardingSphere；TiDB；OceanBase。常见关系型数据库大数据量解决方案：方案一：分库分表分库的含义是根据业务需要，将原库拆分成多个库，通过降低单库大小来提高单库的性能。常见分库
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2023-07-13 16:40:23
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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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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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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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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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# 读取大数据量orc文件的Java实现
在大数据处理中，ORC（Optimized Row Columnar）文件是一种常见的数据存储格式，它可以提高数据的压缩比和读取效率。在Java中，我们可以使用Apache ORC库来读取ORC文件，并处理大数据量的数据。本文将介绍如何使用Java读取大数据量的ORC文件，并给出相应的代码示例。
## ORC文件的结构
ORC文件是一种列式存储格式，
原创
2024-07-04 05:33:20
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