在关系型数据库中 Join 是非常常见的操作，各种优化手段已经到了极致。在海量数据的环境下，不可避免的也会碰到这种类型的需求， 例如在数据分析时需要连接从不同的数据源中获取到数据。不同于传统的单机模式，在分布式存储下采用 MapReduce 编程模型，也有相应的处理措施和优化方法。我们先简要地描述待解决的问题。假设有两个数据集：气象站数据库和天气记录数据库，并考虑如何合二为一。一个典型的查询是：输
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2024-09-09 21:47:28
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使用场景：1、数据量庞大(日增在TB以上)的行业或者应用，建议还是使用MapReduce程序。(因为简洁所以抗造)。2、它是经典的计算模型，很容易和方便入手。3、市面还是有一些mr程序一直在维护，并未升级。 MapReduce定义： MapReduce是分布式离线的并行高效计算引擎(框架)。 整个引擎分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段： Map阶段：映射。 Reduce阶段：合并。 举例：
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2024-03-20 17:11:30
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MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据的并行运算，它极大的方便编程人员在不会分布式编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。在软件实现是通过指定一个Map(映射)函数，把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce(规约)函数，来保证所有映射的键值对的每一个共享相同的键组。易于编程；良好的扩展性；高容错性，适合PB级以上海量数据的离线处理应用场景：
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2024-01-11 21:58:56
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概念spark是基于内存的大数据计算引擎；一般数据处理的流程是从存储设备（如HDFS）拿到数据，进行逻辑处理（scala语言），将处理的结果存储到介质中（mysql等）；产生的背景：mapreduce适合一次性的简单处理，当出现并行以及循环处理的场景则更加适合使用spark,因为spark会将处理结果放到memory中，作为下次计算过程中的输入，在内存机制和调度机制下这样速度会快。但是会有问题就是
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2023-09-20 14:46:00
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最近在看 memcached 的公共课，发现memcache的确是个好东西，可以显著地减小数据库负载，当然我们要搞清楚，任何一样技术都有它的优缺点，在使用它的时候，搞清楚它的适用场景，才能扬长避短，发挥最大的作用。适用memcached的业务场景：1）如果网站包含了访问量很大的动态网页，因而数据库的负载将会很高。由于大部分数据库请求都是读操作，那么mem...
原创
2021-05-29 09:11:42
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一、 Spark的应用现状1.1 Spark需求背景随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。主要体现在2点：1) 任务执行时间比较长。特别是某些复杂的SQL任务，或者一些复杂的机器学习迭代。2) 不能很好的支持像机器学习、实时处理这种新的
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2023-08-26 09:16:29
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1.Spark的核心思路是什么？2.Spark的适用场景是什么？
首先，MapReduce-like是说架构上和多数分布式计算框架类似，Spark有分配任务的主节点（Driver）和执行计算的工作节点（Worker）
其次，Low-latency基本上应该是源于Worker进程较长的生命周期，可以在一个Job过程中长驻内存执行Task，减少额外的开销
然后对inter
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2023-11-07 22:51:15
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原创
2024-07-25 16:12:02
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# Storm的适用场景
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以用于处理大规模、高速的数据流。它提供了容错性、可伸缩性和高吞吐量的特性，使得它在处理实时数据分析、实时机器学习和实时数据流处理等方面具有广泛的应用场景。
## 适用场景
### 实时数据分析
Storm可以用于实时数据分析，比如监控实时网站流量、实时推荐和欺诈检测等。它可以通过实时处理数据流，将分析结果即时反馈给用户。
原创
2023-07-22 12:44:42
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前言 集合是作数据存储的，根据我工作经验的总结，一般的特性如下特点 1 插入顺序 和 取出的顺序是一致的 2 没有重复数据 3 顺序是按照 大小 升序 或者降序的ArrayList适用场景 1 插入顺...
原创
2021-09-04 14:01:41
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把代码块声明为 synchronized，有两个重要后果，通常是指该代码具有 原子性（atomicity）和 可见性（visibility）。 原子性意味着个时刻，只有一个线程能够执行一段代码，这段代码通过一个monitor object保护。从而防止多个线程在更新共享状态时相互冲突。可见性则更为微 ...
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2021-09-08 19:08:00
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Redis可能很多朋友都用过，尤其是高并发的场景，可以通过Redis缓存提升数据的访问性能，技术社群的这篇文章《解析Redis的“快”究竟适合哪些应用场景》给我们讲解了一些可以应用到Redis的场景，值得学习了解。引言提及Redis，大多数从事IT工作的都知道它是一种非常快的数据库。如果进一步问它为什么那么快，可能大多数人会回答“它是运行在内存里的数据库，所以快”。其实Redis是因为很多维度的创
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2024-09-10 11:25:13
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MapReduce的典型应用场景中，目前日志分析用的比较多，还有做搜素的索引，机器学习算法包mahout也是之一，当然它能做的东西还有很多，比如数据挖掘、信息提取。MapReduce得到广泛的应用，主要集中在分布排序、Web连接图反转和Web访问日志分析。Google建立了基于MapReduce的搜索索引系统。从本质上而言，这个索引是由序列的批处理操作组成的。它通过把对数据集的大规模操作分发给网络
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2023-09-12 20:20:30
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文章目录定义概念流程支持的数据类型demo切片策略FileInputFormat片与块的关系提交流程关键设置Job提交流程阶段总结准备提交 定义MapReduce最早是由谷歌公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。 特点： MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台。 MapReduce是一个并行计算与运行软件框架。 MapReduce是一个并行程序设计模型与方法。易
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2024-05-05 20:45:38
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1.需求层面：业务需求变化缓慢不适用于微服务架构2.性能层面对请求响应延迟极其苛刻的业务场景不适用微服务架构3.数据一致性层面数据强一致性要求的业务场景不适用微服务架构...
原创
2021-05-25 21:08:25
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MapReduce定义Map Reduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析” 应用的核心框架 ，Map Reduce 的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件，整合成完整的分布式应用程序，并发运行在 Hadoop 集群上。为什么要引入 MapReduce?海量数据如果在单个节点上处理因为硬件资源限制，无法胜任；而一旦将单节点程序扩展到集群来分
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2024-06-09 10:24:21
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近期考虑把订单历史数据从Oracle数据库迁移到Nosql数据库做历史数据查询和分析，一天千万级数据。打算使用mongodb数据库。使用nodejs做查询和统计API，对并发请求量要求低，不知道有没有前辈这样玩过。我们如今仅仅用mongodo存储日志数据，做应用故障分析用。假设有前辈做个类似的历史库
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2017-06-13 19:05:00
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# Java链式set适用和不适用的场景
链式set是一种流行的编程技术，它允许我们在一个语句中设置多个属性值，并且提高了代码的可读性。但是，并不是所有情况下都适合使用链式set。本文将探讨Java链式set适用和不适用的场景，并提供相应的代码示例。
## 适用场景
当我们需要为一个对象设置多个属性时，使用链式set是非常方便的。通过链式set，我们可以在一行代码中依次设置多个属性，而不需要
原创
2024-06-09 05:20:08
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本文主要谈及了服务互通开放典型问题，也介绍了企业业务能力API化，着重说明了云服务总线CSB的服务处理过程，最后概括了综合场景。以下为精彩内容整理：云服务总线CSB与ESB有什么关系呢？CSB就是互联网以及云计算场景下的企业服务总线，但重点不同，CSB真正要做的是能力开放平台，无论是ESB还是CSB，它们都是要实现系统之间的服务互通。 服务互通开放典型问题服务协议和接口差异：举个例子，如
# SparkMllib适用场景及示例
## 什么是Spark MLlib?
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以用于大规模数据处理和机器学习任务。Spark MLlib是Spark的一个机器学习库，提供了一系列常见的机器学习算法，可以用来构建和训练机器学习模型。
## SparkMllib适用场景
Spark MLlib适用于大规模数据集上的机器学习任务，特别是
原创
2024-07-07 03:35:02
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