1.多线程同步问题(关键字Synchronized)问题：多线程访问同一个资源时候可能就会出现资源完整性的问题所以引入关键字synchronized（同步）synchronized关键字的作用机制是给对象加锁，并为每个线程提供了一个计数器，初始值为0。当第一个线程获得锁时，计数器变为1，其他线程被阻塞。当第一个线程执行完代码并释放锁时，计数器归零，意味着资源可用，所有被阻塞的线程将恢复执行。一个通
Oracle千万级记录进行处理并不简单，下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧，希望对您能够有所启迪。最近做了个项目，实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事，可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候，这一切似乎变得相当困难。几经折腾，总算完成了任务。1、防止运用 Hibernate框架Hibernate用起来虽然方便，但对
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2023-12-01 09:16:44
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集合两大接口：Collection（集合的根接口），Map（映射集合的根接口）1.Collection：来源于Java.util包，Java SDK不提供直接继承自Collection的类，Java SDK提供的类都是继承自Collection的“子
接口”如List和Set。
1.1.List ：有序集合，包含重复的元素的Co
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2024-10-17 23:54:42
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目录前言HashMap的put()1.Java7集合框架1.1深入Java集合1：HashMap的实现原理1. HashMap 概述：2. HashMap 的数据结构： 3. HashMap 的存取实现： 深入Java集合2：HashSet的实现原理1.HashSet 概述2. HashSet 的实现 3. 相关说明 深入Java集合3：ArrayList实
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2024-10-23 14:22:45
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import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import com.hengyunsoft.data
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2023-09-13 22:15:10
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# 使用Spark处理千万级数据的科普指南
在大数据时代，处理海量数据已经成为企业运作和分析决策的重要组成部分。Apache Spark是一个广泛应用的开源大数据处理框架，因其速度快、易于使用和强大的API而受到青睐。本文将介绍使用Spark处理千万级数据的基本概念，并提供一些代码示例，帮助你快速上手。
## 什么是Spark？
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，支持多
一、前言二、关于count的优化三、使用explain获取行数
1、关于explain2、关于返回值《Java 2019 超神之路》《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring Boot 实现原理与源码解析
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2024-03-11 09:39:54
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生产者/消费者一.创建一个store类，为共享资源（临界资源），里面有两个成员变量用于记录生产个数与容量，有四个成员方法分别为生产，消费，判空，判满，具体实现过程如下：public class Store {
int count;//生产个数
int size;//容量
public Store(){
this.count = 0;
1. 数据太多。放在一个表肯定不行。比如月周期表。一个月1000万，一年就1.2亿，如此累计下去肯定不行的。所以都是基于一个周期数据一个表。甚至一个周期数据就要分几个分表。主要是考虑实际的数据量而定。当你创建一个新表时，可能这个表需要有索引，但是都要先取消索引，或者先建立表，导入数据后，再建立索引。必要时处理完，统计完后，就备份到磁带或者其他介质。然后清掉。从问题域来看，一个周期内的数据关联性最大
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2024-08-02 16:25:07
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前言千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区。除此之外，还有其他的思路和解决方案。根据本人多年的工作经验，做了如下总结。方案"千万级大表优化"这句话有3个关键字: 千万级，大表和优化。接下来将就这3个关键字展开讨论。数据量：千万级随着业务的发展,应用需要处理的数据量也是动态变化的。这也意味着要带着一种动态思维来系统的数据量，从而对于不同的场景我们
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2023-08-14 13:15:33
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多线程同时对资源进行访问时，同步机制使得同一时间内只能有一个线程对资源进行操作。同步机制可以用Synchronized实现。当Synchronized修饰一个方法的时候，该方法称为同步方法。当Synchronized方法执行完成或者异常时会释放锁。会有同学对synchronized修饰方法，静态方法，对象时具体对哪些东西加锁不是很明白，这里会进行详细的讲解。synchronized修饰方法时，会对
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2023-10-18 14:59:43
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# Python千万级数据处理
## 摘要
本文将指导刚入行的开发者如何使用Python处理千万级数据。我们将介绍整个处理过程的流程，并提供每一步所需的代码和注释。同时，我们还会使用序列图和甘特图来帮助理解整个过程。
## 1. 流程图
下面是处理千万级数据的整个流程图。
```mermaid
graph LR
A[数据导入] --> B[数据清洗]
B --> C[数据分析]
C -->
原创
2023-11-02 13:45:31
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mysql千万数据处理实践背景目的解决方案放弃方案采用方案方案细节1. 数据分片2. 线程池3. 数据结构选取4. 任务等待5. 批量插入 背景线上一张数据表（数据量2500W）因为前期设计问题，导致某些关联关系没有整理,需要从这张表中重新整理对应的映射关系以应对新的查询需求。 A 数据表（2500W）关联字段 a ,映射字段 b B 数据表关联表 （6000W） 关联字段 c , d C 映射
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2023-08-01 17:22:52
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外面有成千上万的大数据工具。它们都承诺可以为你节省时间和资金，并帮助发掘之前从来见过的业务洞察力。虽然确实如此，可是面对那么多的选择，想理清这么多的工具谈何容易。哪一种工具适合你的技能组合?哪一种工具适合你的项目?为了替你节省一点时间，并帮助你首次选对工具，我们列出了我们青睐的几款数据工具，涉及数据提取、存储、清理、挖掘、可视化、分析和整合等领域。数据存储和管理如果你准备处理大数据，就要考虑该如何
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2024-08-23 15:26:33
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作者：变速风声前言在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍，对「千万量级数据中查询 10W 量级的数据」设计了如下方案多线程 + CK 翻页方案ES scroll scan 深翻页方案ES + Hbase 组合方案RediS
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2023-10-03 21:07:34
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超级干货：Python优化之使用pandas读取千万级数据环境：Linux-cenos5processor : 31model : 62model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v2 @ 2.00GHzcpu MHz : 2000.066cache size : 20480 KBmemory : 125G在如上所述的单机环境中，使用一些优化可以使基于pan
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2023-10-19 23:31:23
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~private boolean contains(List children, String value) {
for (TreeVo child : children) {
if (child.getName().equals(value) || (child.getChildren().size() > 0 && contains(
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2023-08-25 19:53:55
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基于内存映射的千万级数据处理框架在计算机的世界里，将大问题切分为多个小问题予以解决是非常优秀的思想。许多优秀的数据存储框架都采用分布式架构解决海量数据的存储问题，在典型的数据库中间件架构中，往往抽象出逻辑的数据表概念,一个逻辑表对应多个物理表，写入的数据会根据规则路由到指定的物理表，这不仅解决了海量数据的存储问题，还附带解决单点故障问题，在之前依靠昂贵服务器的架构中，一旦我们这个昂贵的家伙罢工，那
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2023-09-20 12:52:05
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写出以下程序的输出：
public class Overload {
// Object 参数
public static void say(Object arg) {
System.out.println("hello object");
}
// int 参数
public static void say(int arg) {
System.out.println(
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2024-06-12 16:53:42
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# 使用Spark处理千万级数据的流程
在大数据时代，Apache Spark因其高效的数据处理能力而被广泛使用。要实现“Spark处理千万级数据要多久”，我们需要了解整个数据处理的流程，并逐步实现。本文将用清晰的步骤指导你如何进行。
## 处理流程
首先，我们概述一下处理流程，以下是一个简单的表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
