MySQL安装、配置和优化 一、下载MySQL数据库 进入MySQL官方网站（MySQL Community Downloads） 第一步，下载MySQL安装包，然后鼠标双击安装包（这里主要讲解安装过程，所以对下载就不做展开说明），接着勾选上【I accept the license terms】，最后点击【Next>】按钮， 2、第二步，这里是选择安装类型，这里可根据自己的情况选择，一般选
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2024-11-01 21:42:42
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1如果权限为root或者比较大的权限，可以尝试跨裤注入，一般适用在站群2php绕过安全机制php安全函数 1 有哪些 2 作用 3 注入时的特征 4 可不可以绕过1. addslashesaddslashes 返回字符串，该字符串为了数据库查询语句等的需要在某些字符前加上了反斜线。这些字符是单引号(')、双引号(")、反斜线(\)与 NUL(NULL 字符)。一个使用 addslash
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2023-12-14 07:41:21
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MySQL里的反斜杠（\） 文章目录MySQL里的反斜杠（\\）一、INSERT语句中有反斜杠（\）1. 实际测试2. 原理二、SELECT查询反斜杠（\）1. 实际测试2. 原理 一、INSERT语句中有反斜杠（\）1. 实际测试咱们用下面这些SQL来测试一下反斜杠（\）在INSERT语句中会是啥样？INSERT INTO `demo0526` (`id`, `text`) VALUES (nu
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2023-10-09 11:18:13
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数据倾斜引起的性能问题即可时间https://time.geekbang.org/column/article/816024原始sqlselect *
FROM trans_001 a LEFT JOIN purchase_001 b
ON a.serial_no = b.order_no
AND a.dist_name = b.inst_id
AND a.alino = b.alino
行健设计HBase有两种基本键结构：行健(row key)和列键(column key)。两者都可以存储有意义的信息，这些信息可以分为两类，一种是键本身存储的内容，另一种是键的排列顺序。时间序列当处理流式事件时，最常见的数据就是按照时间序列组织的数据。由于HBase的数据组织方式，数据可能会被存储到一定的范围内，比如一个有特定起始键和停止键的region中。由于region只能由一个服务器管理，所
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2023-10-08 21:43:17
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exist和in区别及应用场景 in 和 exists的区别: 如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in(查询时将主表和in里的语句单独查询出来，然后for循环比较), 反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用exists（内联一一查询）。其实我们区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键)，如果是exists，那么
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2023-11-12 19:59:09
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在并行系统中并发问题永远不可忽视。尽管PHP语言原生没有提供多线程机制，那并不意味着所有的操作都是线程安全的。尤其是在操作诸如订单、支付等业务系统中，更需要注意操作数据库的并发问题。 接下来我通过一个案例分析一下PHP操作数据库时并发问题的处理问题。首先，我们有这样一张数据表：mysql> select * from counter;
+----+-----+
| id | num |
+-
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2024-08-11 11:35:11
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事务：当然有的人用begin /begin work .推荐用START TRANSACTION 是SQL-99标准启动一个事务。start transaction #开始一个事务
操作
savepoint sp1 #保存点名称
操作
ROLLBACK
ROLLBACK To sp1 #回退到 sp1点
commit
复制代码当用set autocommit = 0 的时
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2024-09-04 15:00:09
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1 解决方案一：聚合原数据避免shuffle过程· 绝大多数情况下，Spark作业的数据来源都是Hive表，这些Hive表基本都是经过ETL之后的昨天的数据。 为了避免数据倾斜，我们可以考虑避免shuffle过程，如果避免了shuffle过程，那么从根本上就消除了发生数据倾斜问题的可能。 如果Spark作业的数据来源于Hive表，那么可以先在Hive表中对数据进行聚合，例如按照key进行分组，将同
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2023-08-16 13:07:41
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本篇以hive sql解析器来讨论问题，spark sql 的处理方法类似，大家可自行测试。本篇不分析各种会造成数据倾斜的原因，数据倾斜形成的原因也只是简单提及。本篇主要分析在sql中进行join操作时，会造成数据倾斜的常见两大原因，以及解决方法。我认为这两种情况，在工作中出现的几率较高，所以单独拿出来讨论。数据倾斜造成的原因（懂的可以跳过不看）：这个问题简单来说，就是分布式处理中，每个节点处理的
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2023-09-04 17:12:34
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项目中经常会使用到Spark进行批处理，数据量大的时候总是会遇到数据倾斜的情况，参考了项目中遇到的情况以及网上的一些案例，写篇文章来总结下如何处理Spark中常见的数据倾斜问题。当然由于业务场景不一样，本文说到的一些解决数据倾斜的思路肯定不全，如果有更好的方法，方便的话在评论里也告诉我一下哈。 啥叫数据倾斜： Sp
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2024-02-23 12:29:08
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数据倾斜----------------------数据倾斜的处理思路1. 数据倾斜产生原因 做数据运算的时候会涉及到，count distinct、group by、join on等操作，这些都会触发Shuffle动作。一旦触发Shuffle，所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上，容易发生单点计算问题，导致数据倾斜。 1.key分布不均匀2.建表时考虑不周关联字段的 数据规
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2024-01-05 20:51:05
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数据倾斜1、什么是数据倾斜由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点2、数据倾斜的现象在执行任务的时候，任务进度长时间维持在99%左右，查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。最长时长远大于平均时长。3、数据倾斜的情况[外链图片转存
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2023-07-24 15:39:58
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介绍在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均
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2023-07-12 21:07:06
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目录Redis集群模式的工作原理能说一下么？首先谈数据分区规则再谈分区具体方案及优缺点最后谈实例通信机制盲目扩大集群规模，实例间的通信量也会增加，集群性能变慢，如何降低实例间的通信开销？在集群模式下，redis 的 key 是如何寻址的？分布式寻址（数据分布方案）都有哪些算法？了解一致性 hash 算法吗？如何防止hash环偏斜呢？Redis集群如何选择数据库？Redis集群最大节点个数是多少？
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2023-12-14 14:31:44
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一、spark中的数据倾斜的现象、原因、后果1.1、数据倾斜的现象多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长，或者等待很长时间后提示你内存不足，执行失败。1.2、数据倾斜的原因数据问题1、key本身分布不均衡（包括大量的key为空）2、key的设置不合理spark使用问题1、shuffle时的并发度不够2、计算方式有误1.3、数据倾斜的后果1、spark中的stage的执行时间受限于最后
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2023-08-20 18:05:17
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在项目中遇到向mysql数据库中批量插入数据的问题： 使用存储函数语法太过复杂，项目中舍弃使用临时表。于是： 查阅资料和借阅 博客。 对前辈的分享表示感谢。 经过实测。写出此博客。建表语句DROP TABLE IF EXISTS `keywordtable`;
CREATE TABLE `keywordtable` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCRE
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2024-07-29 17:26:45
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记一次 SQLServer 迁移至 MySQL 遇到的一个关于 lower_case_table_names 参数的问题。 文章目录前言一、原因分析二、驼峰转下划线三、总结 前言将 SQLServer 数据库迁移至 MySQL 迁移过后，驼峰命名的表都变成了小写，例如：DooBeDooBa 变成了 doobedooba 本篇文章分析下原因和解决方法。一、原因分析MySQL 对大小写是否敏感，由 l
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2024-07-01 08:07:14
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1数据倾斜的表现（数据分配不均匀）任务进度长时间维持在99％（或100％），看任务监控页面，发现只有少量（1个 或几个） reduce子任务未完成。因为其处的数据量和其他 reduce差异过大。单一 reduce的记录数与平均记录数差过大，通常可能达到3倍甚至更多。最长时长远大于平均时长。2数据倾斜产生的原因key分布不均匀、业务数据特性、建表问题、某SQL语句本身就有数据倾斜（join连接、gr
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2023-09-20 05:00:29
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Hive的底层执行的是MapReduce所以在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个sta
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2023-07-12 21:40:31
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