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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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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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大数据量并发处理大并发大数据量请求的处理方法大并发大数据量请求一般会分为几种情况：1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作对于第一种情况一般处理方法如下...
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2017-12-29 11:25:00
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其实这个问题老是在面试的时候提到
1。建立专门的汇总表（这个表一般是每天晚上做统计处理），建立索引(索引的话，插入和修改会变慢，也是只做统计原因之一)，用来查询，如果量非常大，那么分表，还是大，那么分库,就是数据仓库概念了
2。关联表查询(多表联合查询)的大数据，首先就是1(把多个表做成一个统计表，或者多个表都做统计表处理)，不管关联不关联都做统计表处理，如果非得要操作表要处理，那么做视图是个
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2010-03-31 20:49:00
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1.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。
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2023-07-13 06:53:32
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#include <iostream>
#include <fstream>
#include <hash_map>
#include <string>
#include <stdlib.h>
#include <queue>
using namespace std;
using namespace stde
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2012-07-16 17:22:00
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默认分类 2009-11-30 21:46:13 阅读196 评论0 字号：大中小
1. 给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。
2. 有10个文件，每个文件1G， 每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序
3. 有一个1
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2010-09-09 09:34:10
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DataWay不需要任何代码就能实现后端接口开发的框架，Controller,Mapper等通通不需要，只需要简单配置即可在UI界面上通过配置实现接口。 Dataway 是依托 DataQL 服务聚合能力，为应用提供一个 UI 界面。并以 jar 包的方式集成到应用中。 通过 Dataway 可以直接在界面上配置和发布接口。SpringBoot整合datawaypom.xml 添加springbo
爬虫的本质就是一个socket客户端与服务端的通信过程，如果我们有多个url待爬取，只用一个线程且采用串行的方式执行，那只能等待爬取一个结束后才能继续下一个，效率会非常低。**需要强调的是：**对于单线程下串行N个任务，并不完全等同于低效，如果这N个任务都是纯计算的任务，那么该线程对cpu的利用率仍然会很高，之所以单线程下串行多个爬虫任务低效，是因为爬虫任务是明显的IO密集型程序。那么该如何提高爬
在通过WebService处理大数据量数据时出现如下错误：soap fault: 运行配置文件中指定的扩展时出现异常。 ---> 超过了最大请求长度。解决方法：因为上传的文件大于系统默认配置的值，asp.net web service默认的请求长度是4M。1、针对单个项目，只需修改Web.confi...
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2014-07-14 11:24:00
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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、SMAL
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2023-07-05 19:39:46
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主要从三个方面去优化：1、SQL语句优化 2、主从同步、读写分离、负载均衡、高可用 3、数据库分库分表储存（集群和分布式） 一、SQL语句优化1.创建索引（复合索引）索引是提升查询速度最关键的优化方式2.选择适当的字段数据类型3.借助explain关键字分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈4.like语句操作一般情况下不鼓励使用like
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2023-11-14 17:15:49
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mysql大数据量处理
以下是个人的总结，有不对的地方大家指点： 设计上： 冗余：有些能冗余的就冗余吧，尽量少关联表； 垂直分区，一条记录中有text,varchar()这些能拆出来就拆出来，能用小的类型就用小的类型，如：char替换varchar之类的，能使用smallint,int就不要使用long等更大的数字型; 水平分区：range,list,hash
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2023-07-02 23:03:44
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本文是笔者在面试过程中被问到次数最多的一些问题,特此记录1.什么是Hive?hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行2.使用过hive的排序吗?有哪些?可以说下吗?在hive语法
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2024-06-15 14:03:38
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1. 表设计优化1.1 数据类型选择合适的数据类型：例如，使用 INT 而不是 BIGINT，只在需要时使用 NVARCHAR 而不是 VARCHAR，以减少存储空间。使用空值：如果某些列不总是有值，考虑设置为 NULL，这可以节省存储空间。1.1 索引管理聚集索引（Clustered Index）：确保根据查询模式选择合适的主
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2024-08-01 14:58:36
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在SQL Server中处理大数据量时，性能优化和策略的选择至关重要。以下是一些处理大数据量时的最佳实践和技巧：1. 优化查询索引：确保关键查询列上有适当的索引。索引可以显著提高查询速度，但过多的索引会减慢写入操作并增加存储需求。查询优化：使用EXPLAIN或SET SHOWPLAN_XML ON等工具分析查询执行计划，并据此优化查询。**避免SELECT ***：只选择需要的列，而不是使用SEL
原创
2024-07-29 17:30:49
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在处理大数据量时，Apache Spark 的高效性和可扩展性让它成为常见的选择。但是在实现过程中，我遇到了一些挑战，特别是在运行脚本时导致性能下降。以下是我在解决“Spark处理大数据量脚本”问题的过程记录。
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## 问题背景
近来，我需要通过 Apache Spark 处理一套大约 10TB 的日志数据，这些数据都是以 JSON 格式存储的。随着数据量的增加，原先的脚本执行速度越来
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.背景介绍 数据结构与算法（英语：Data Structures and Algorithms），是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素组成的集合，以及一些处理这些数据元素的规则或方法。在计算机科学中，数据结构与算法往往被用来指导程序的设计、优化和分析。通过对数据进行合理的组织、分类和储存，并加以有效地访问和修改，数据结构与算法帮助计算机高效地解决问题，提升运行
真无语了，咋那么多客户要导出数据到Excel？还都动不动就好几万条到几十万？导出了都看不看啊，真是倒霉催的。唉，牢骚一顿，进入正题。 业务功能比较简单就是把数据库内的数据，导出到Excel文件，文件里也没有什么修饰，比如颜色，底纹之类的啥都不带，纯数据文件，客户要拿这个文件查看，做些筛选之类的操作。 起初就是用poi，很简单的方式，生成Excel并输出到输出流，直接让用户下载
Sql Server大量数据处理
原创
2024-07-30 11:33:09
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