OceanBase是阿里开发的分布式关系型(SQL)数据库，其目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量，无论是数据量还是访问量，即使采用非常昂贵的小型机甚至是大型机，单台关系数据库系统都无法承受。案例：OceanBase分布式关系数据库渡过了一个成功的双十一：支持了支付宝核心的交易、支付、会员和账务等，并且创造了新的纪录：交易创建17.5万笔/秒、交易支付12万笔/秒、全天
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2023-08-31 21:16:30
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# Hive TB级数据迁移
在大数据领域，TB级数据的存储和处理已经成为常态。而Hive作为Hadoop生态系统中的关键组件，被广泛应用于TB级数据的存储和查询。然而，随着数据量的不断增长，可能需要将Hive中的TB级数据迁移到其他存储系统，以满足更高的性能和扩展性要求。本文将介绍如何在Hadoop集群中迁移TB级数据，并提供代码示例。
## Hive数据迁移工具
Hive提供了多种方法用
原创
2023-08-03 16:28:46
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# TB级数据分析：从数据挖掘到见解
随着数据获取技术的迅速发展，大量的数据被生成和存储，使得TB（千兆字节）级数据的分析成为一种必然的趋势。数据的规模不仅体现在存储空间，也体现在分析数据所需的计算能力上。如何有效地分析TB级数据，将成为企业和研究机构的一大挑战。
## 什么是TB级数据？
TB级数据是指大小在一个TB（1TB = 1024GB）的数据集合。随着社交媒体、物联网、电子商务等领
原创
2024-08-28 07:42:18
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# HBase 写入 TB 级数据的全流程
HBase 是一个开源的分布式 NoSQL 数据库，能够处理大规模的数据。对于刚入行的小白来说，写入 TB 级数据可能会感到困惑。本文将介绍整个流程，并配以代码示例与详细解释，帮助你顺利实现这一目标。
## 整体流程
在开始之前，我们首先明确一下写入 TB 级数据的整体流程。以下是实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述
# Hive TB级数据处理入门指南
在现代数据分析中，处理大规模数据集成为了一个常见的需求。Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以方便地处理和分析大规模数据。本文将介绍如何使用 Hive 处理 TB 级数据，并提供相关代码示例，以便更好地理解其用法。
## Hive简介
Hive 允许用户使用类似 SQL 的 HiveQL 查询布局大数据集。它的特点是：
这一节开始就正式开始啦～～这一部分主要是针对淘宝的部分商品数据（小零食）进行预处理。读取商品源数据这里拿到的数据是sql数据，因此需要使用mysql。首先我们安装好mysql，可以直接通过指令安装：sudo apt-get install mysql-server
apt-get install mysql-clientsudo apt-get install libmysqlclient-dev
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2023-06-25 16:45:50
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本文作者：汤雪背景介绍当使用一个较小的数据集进行分析时，指标分析往往运行良好，能在用户可接受的阈值内提供响应。然而，随着数据集规模的增长，响应时间往往会受到相当大的影响，大多数应用甚至无法支撑海量数据。数据仓库解决方案可以解决大数据量的问题，但海量数据分析的低延迟查询响应也存在挑战。Kyligence Zen 提供了指标缓存的能力，来解决这个问题。简单来说，指标缓存是将源数据按照指标维度提前聚合生
文章目录前言一、Hadoop是什么？二、Hadoop的优势三、Hadoop的组成1.hdfs（Hadoop Distributed File System）2.yarn（Yet Another Resource Negotiator）3.MapReduce总结 前言很久没有在写过文章了，现在已经彻底从Java开发转向大数据开发了。今天就介绍一下就算不学大数据，大家也听过的东西——Hadoop一、
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2023-09-01 08:14:57
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hive数据的导入导出方式
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2018-07-27 15:35:00
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# Hive查询TB级数据加载至本地教程
## 流程概述
为了实现Hive查询TB级数据加载至本地，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 建立Hive的外部表，用于访问TB级数据；
2. 编写Hive查询语句，筛选需要的数据；
3. 使用INSERT语句将查询结果保存到本地文件；
4. 将本地文件下载到本地机器。
下面将详细介绍每个步骤的具体操作和所需的代码。
## 1. 建立Hive的
原创
2023-10-09 07:19:40
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经常可以遇见生产环境中数据迁移的问题，应该如何完美解决数据迁移，避免数据丢失，并且不影响线上服务运行呢？本例根据实际案例进行分享，进行解剖分享。
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2021-09-11 17:35:31
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标签 PostgreSQL , 采样 , sample , TOP N , 统计分析 背景 估值计算是统计学的常用手段。因为数据量庞大，求精确数值需要耗费巨大的资源，而统计分析并不要求完全精确的数据，因此估值计算是一种折中的方法，广泛应用于统计分析场景。 PostgreSQL是一个功能强大的数据库，在估值统计方面，提供了很多方法。 1、PostgreSQL中，求估计的UV，增量UV等(即coun
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2024-01-15 08:21:24
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# MongoDB 百万级数据：高效管理与查询
MongoDB 是一种广泛使用的 NoSQL 文档数据库，其灵活性和扩展性使其在处理大量数据时表现优异。在这篇文章中，我们将探讨如何利用 MongoDB 管理百万级别的数据，并给出代码示例来帮助理解。
## 什么是 MongoDB？
MongoDB 是一个文档导向的数据库系统，其存储的数据以 JSON 类似的 BSON (Binary JSON
原创
2024-10-12 06:42:45
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一、MongoDB简介MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品的一种，是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。它支持的数据结构非常松散，是一种类似于Json的格式叫BSON，所以他既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。MongoDB中的记录是一个文档，它是由字段和值对组成的数据结构。MongoDB文档类似于
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2023-08-08 19:10:47
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一 MongoDB简介MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。MongoDB中的记录是一个文档，它是由字段和值对组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象。字段的值可以包括其他文档，数组和文档
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2024-08-03 14:59:48
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近期涉及到一个业务，因为要在原来表的基础上进行增删改查并且需要重新建索引，分析了一下该表。01 数据分析4个月内达到1亿多，每月3千万，每天约以90万的数据02 预测问题后续新业务会导致数据成倍增加初步估算，每月数据量达到1亿，每天以270万的数据递增；
重新创建索引是不可能的，因为数据库数据量大；
该表后续增删改查都会越来越慢03 解决方法针对该问题，做了处理：
分析该数据表的老数据是否
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2023-08-04 17:40:20
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进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少 4）
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2024-08-05 10:30:27
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# MongoDB存储千亿级数据
在大数据时代，数据量的增长速度非常快，传统的关系型数据库已经无法满足处理海量数据的需求。为了解决这个问题，出现了一种非关系型数据库——MongoDB，它能够支持千亿级别的数据存储和处理。
## MongoDB简介
MongoDB是一种面向文档的数据库，以文档的形式存储数据。它采用了BSON（Binary JSON）格式来表示数据，具有高度的可扩展性和灵活性。
原创
2024-02-04 10:15:13
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mongodump和mongorestore实践1.mongodump备份工具mongodump能够在Mongodb运行时进行备份，它的工作原理是对运行的Mongodb做查询，然后将所有查到的文档写入磁盘。mongodump的参数与mongoexport的参数基本一致1.1 mongodump关键参数如下所示：mongodump --help查看帮助命令-h,--host ：代表远程连接的数据库地
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2024-10-15 22:27:00
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1. 简介在开发应用程序时，查询性能是非常重要的。MongoDB提供了一种查询优化和执行计划的机制，可以帮助我们优化查询性能并理解查询的执行过程。2. 查询优化查询优化是指通过调整查询方式和索引来提高查询性能。下面是一些常用的查询优化技术：2.1 索引索引是提高查询性能的常用工具。它可以加速查询的速度，减少数据的扫描量。在MongoDB中，可以通过createIndex()方法创建索引。索引可以是
