# Spark Kudu 超大数据读取的一站式指南
随着数据量的不断增加，如何高效地读取和处理大数据成为了企业和开发者亟需解决的问题。Apache Spark和Apache Kudu的结合为超大数据的读取和分析提供了一种高效的解决方案。在这篇文章中，我们将介绍Spark Kudu的基本概念，如何进行超大数据的读取，并提供相应的代码示例。
## Spark与Kudu简介
- **Apache
Python实现 多进程导入CSV大文件到数据库对于比较大的CSV文件，直接读取所有数据到内存肯定是万万不得行滴，文件稍稍大一点可能读一万行需要两分钟或者直接卡死，所以需要使用 pandas 分块读取一、数据读取：Pandas 的 read_csv 函数先生成一个测试文件import pandas as pd
import numpy as np
# filename_ = r'D:\Proje
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2023-08-07 20:08:37
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# 如何实现mysql超大数据在线迁移
## 流程图
```mermaid
gantt
title Mysql超大数据在线迁移流程图
section 数据迁移
初始化环境 :a1, 2022-01-01, 3d
备份源数据库 :after a1, 1d
创建目标数据库 :after a2, 1d
使
原创
2024-03-17 04:01:04
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数据准备先放在pandas的dataframe数据结构内， 然后遇到效率问题 （处理慢）和 空间问题（数据量过大oom），表现为：数据存储慢，数据加载到内存困难。 这里就记录下处理超大数据集用到的方法，以供大家参考。
一般数据读取，加载和保存在现有的dataframe上没有太好的解决办法，但是可以充分利用现在服务器的高性能多核的特性（利用所有IDLE CPU内核），当然这里有有点也有缺点。
原创
精选
2023-01-19 17:31:31
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文章目录一.问题描述二. 解决方案2.1 调整索引2.2 调整参数2.3 重新导入数据2.4 重建索引2.5 恢复mysql配置文件 一.问题描述 今天一个做Java开发的哥们向我咨询了一个问题。 他想把一个300多万条数据数据的表迁移到本地测试环境，他处理的方案是 先通过mysqldump命令将该表做一个备份，然后传输到测试环境，最后执行备份文件。 理想很丰满，现实很骨感，300多万的数
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2024-03-11 13:55:20
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mysql数据的备份
原创
2016-05-24 14:22:07
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1.安装 mysql服务1.卸载系统自带的相关数据库rpm -qa | grep mysql
rpm -qa | grep mariadb
rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.60-1.el7_5.x86_642.部署Mysqltar -zxvf mysql-5.7.25-el7-x86_64.tar.gz -C /opt/module/3.账号与权限#添加账号
g
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2024-06-11 17:36:53
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首先我们说一下大查询会不会把内存打爆？比如说主机内存有5g，但是我们一个大查询的数据有10g，这样会不会把内存打爆呢？答案：不会为什么？因为mysql读取数据是采取边读边发的策略select * from t1这条语句的流程是这样的 1.读取数据放入net_buffer中，net_buffer大小是由net_buffer_length控制2.net_buffer放满了以后
# Java 超大数据插入的挑战与解决方案
在现代软件开发中，处理大量数据的需求愈发普遍，尤其是在大数据领域。Java 作为一种广泛使用的编程语言，其在处理超大数据插入方面也面临着一些挑战。本文将探讨 Java 在超大数据插入中的一些技术细节，并提供代码示例以及解决方案，帮助开发者更高效地完成数据的插入任务。
## 超大数据插入的挑战
在进行超大数据插入时，开发者可能会遇到以下几种挑战：
原创
2024-09-02 05:53:04
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开发中经常遇到这样的场景产品汪：我要在后台做一个功能，可以导出自定义时间范围的订单信息。开发小哥二话不说，半天就把功能做完并上线了。结果，第二天一上班产品汪过来就是拍桌子：MD，我想把去年一整年的订单都导出来，结果后台直接就挂了！开发小哥一查，原来是内存溢出了，一年下来的的订单量足足有1000W条。于是，开发小哥跟产品汪吵了起来：你TM色不色傻，1000W的数据你导出来干diao，你是不是想把服务
前端时间因为项目中excel（2007）上传下载的所要支持的数据量剧增，所以研究学习了下大数据量excel的处理方式，并应用到product上去,这里简单recap下.主要有三点。一 excel2003跟excel2007的区别。 03的excel是基于biff8格式的（项目目前不要求支持，所以这里不探
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2024-04-23 16:48:02
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「MySQL」- 可传输表空间(大表迁移)更新日期：2020年01月02日@IGNORECHANGE什么是 可传输表空间？如何进行 InnoDB 大表迁移？需要具备的知识什么是「可传输表空间」(Transportable Tablespace)？允许将「表空间」从一个实例移动到另一个实例的功能。可以简单理解为：把表直接复制到另外一个实例上。没错，这里的“直接复制”指的就是物理复制(执行 cp 命令
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2023-10-09 11:21:02
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使用数据库的应用程序，多数情况下都需要使用 “分页” 这个功能。尤其是在 Web 应用程序中，后端的分页查询尤其的普遍。 在大数据量的使用场景下，分页查询的优化变得十分有意义。方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式：MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景:：适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点： 全表扫描
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2023-09-25 08:52:22
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1、100亿个数字找出最大的10个 1、首先一点，对于海量数据处理，思路基本上是确定的，必须分块处理，然后再合并起来。2、对于每一块必须找出10个最大的数，因为第一块中10个最大数中的最小的，可能比第二块中10最大数中的最大的还要大。3、分块处理，再合并。也就是Google MapReduce 的基本思想。Google有很多的服务器，每个服务器又有很多的CPU，因此，100亿个数分成100块，每
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2024-05-11 20:46:51
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随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的实时分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的实时分析工具，业界公认最佳为Spark。Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，Spark目前是Apache软件基金会旗下，顶级的开源项目，Spark作为MapReduce
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2023-09-28 14:22:00
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dataloader 以及图像和tensor关系
DataLoadertorch.utils.data.Dataset
torch.utils.data.DataLoader
Dataset和DataLoader两个工具类完成数据的加载，
Dataset 用于构造数据集（数据集能够通过索引取出一条数据）、
DataLo
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2024-10-12 16:49:31
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以下是常用到的Intent的URI及其示例，包含了大部分应用中用到的共用Intent。(值得注意 Intent最大能传递40k的参数,不适合大数据) 一、打开一个网页，类别是Intent.ACTION_VIEW Uri uri = Uri.parse(“http://blog.3gstdy.com/”); Intent intent = new Intent(I
1、超大数据库的在线迁移问题和归档问题随着信息的大爆炸，互联网各种业务的发展，超大、超级大的数据库都已经出现，先说一下迁移问题，oracle的迁移有很多种方案，迁移T级数据目前有XTTS等官方推荐的一些方案，PB级数据那就需要专业团队来根据实际情况来做一个完善的迁移方案。目前我也没接触过这种数据库的迁移，希望能和大家共同学习。再来说一下mysql超大的数据库，T级以上的单数据库在生产环境中不是很多
原创
2021-04-24 08:08:13
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# 传输超大数据：Java Socket
在网络编程中，经常会遇到需要传输超大数据的情况，如文件传输、视频流传输等。Java提供了Socket类用于实现网络通信，但默认情况下Socket发送数据的大小是有限制的，如果需要发送超大数据，就需要特殊处理。
## Socket发送超大数据的问题
Socket发送数据是通过输入输出流来实现的，但是输出流的缓冲区大小有限，当需要发送的数据超过缓冲区大小
原创
2024-03-13 04:15:38
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一、Redis简介 Redis：Remote Dictionary Server(远程字典服务区)，是一个高性能的（key/value）分布式内存数据库，基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，也被称为数据结构服务器。二、Redis的6个特点 （1）性能高 （2）持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 （3）不仅支持简单的key-value类型的数据，
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2023-07-07 00:44:40
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