引言 在项目中，我们经常会遇到数据的卸载、装载需求。 卸载就是需要将数据从数据库中导入到文本文件中的需求，这样的方法有很多，比较常用的就是spool命令。 装载就是需要将数据从文本文件中导入到数据库中。方法也有很多，常用的方法为：sqlldr。关于sqlldr，详见博客：《数据装载--sqlldr的使用》下面介绍下spool的使用。 一、示例： spool：是sqlplus的命令。它允
1 背景合规要求将数据库中的敏感用户信息脱敏，账号中心和账户中心的数据库都有明文手机号。2 解决思路分两部分看，存量数据和增量数据，其中增量数据要先处理。
增量数据，可以通过 Getter、Setter 来实现加解密。另外 Dao（Repository）可能包含 findByPhone 的查询，需要调整为先根据密文查询，如果结果为空，那么根据再明文查询一遍。
存量数据，需要加密数据库中存量的明文手
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2023-07-23 22:11:30
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前言多线程是java的比较重要的特性之一，现在记录一个使用多线程解决实际问题的栗子背景假设有一个模型服务，它的功能是通过输入的手机号来计算分数。例如支付宝的芝麻分。现在我有一个很大的客户手机号集合，数据量集是百万级别的。产品的要求是用尽可能短的时间将客户手机号集合中的每一个手机号都要匹配出分数。可行性分析假设模型服务成功处理一笔交易的时间是50ms，如果使用传统单线程的方式，每秒最多处理20笔交易
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2023-10-04 16:04:42
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# SparkSQL跑批简介
在大数据处理领域，SparkSQL是Apache Spark中的一个组件，它使得用户能够以结构化数据为基础，使用SQL语言进行数据分析。SparkSQL的核心是支持大规模的数据处理能力，能够有效地处理海量数据。同时，SparkSQL结合了Spark的分布式计算能力，使得数据查询和分析变得高效。
## SparkSQL的工作原理
SparkSQL工作在Spark核
一、各个时间可用值如下：
秒 0-59 , - * /
分 0-59 , - * /
小时 0-23 , - * /
日 1-31 , - * ? / L W C
月 1-12 or JAN-DEC , - * /
周几 1-7 or SUN-SAT , - * ? / L C #
年 (可选字段) empty, 1970-2099 , - * /
二、可用
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2023-10-06 19:13:16
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在现代软件开发中，“跑批”是一种通过预设的脚本或程序在后台定期处理大量数据的机制。其中，使用 Java 语言进行跑批处理已成为许多企业的首选方案。然而，在实际应用过程中，开发者常常会遇到各种技术难题。接下来，我将复盘记录处理“跑批 Java”过程的方式，详细阐述解决方案，并展开对环境准备、集成步骤等方面的详细分析。
## 环境准备
在开始跑批处理之前，首先需要准备好开发环境，并安装必要的依赖。
# 如何实现“python 跑批”
## 流程图:
```mermaid
flowchart TD;
A(开始)-->B(准备数据);
B-->C(加载数据);
C-->D(数据处理);
D-->E(保存结果);
E-->F(结束);
```
## 步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|----------|
| 1 | 准备
原创
2024-04-23 03:41:08
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收到业务告警邮件，某个跑批未执行成功。结果是生产上跑批到某个时间点时，突然所有跑批都断批了，查看日志quartz也没有了调度日志，spring-batch也没有报错日志排查了： 一、查看最后一次跑批内容、最后一条日志内容（info级别），考虑到无影响 二、查看uat是否有此现象，uat正常，对比生产、uat项目配置文件（包都是一样的，uat、
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2023-09-18 14:12:31
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Oracle生产中跑批存储过程或函数失效原因分析以及解决方案:报错信息:原因分析:1.当我们编译存储过程或函数时,该过程或函数引用的所有Oracle对象都将记录在数据字典中。该过程就依赖于这些存储的对象。我们可以看到在数据字典中显示了标志为非法的有编译错误的子程序。同样,如果一个DDL操作运行在其所相关的对象上时，存储子程序也将是非法的。当对象变更时，其相关的对象就会变成非法对象。如果
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2023-12-21 23:20:42
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批处理（Batch Processing）是将一系列命令或程序按顺序组合在一起，在一个批处理文件中批量执行。在计算机中，批处理可以让计算机自动完成重复性的任务，例如打印文档、备份数据、定时运行程序等。在Java中，批处理可以使用Java语言中的ProcessBuilder类来实现。ProcessBuilder类允许Java程序启动并执行外部进程，并且还可以将输出重定向为Java程序的输入流。批处理
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2023-10-04 20:24:55
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Job与JobDetail是Quartz用来定义具体任务的，而Trigger则是用来定义任务如何执行的。Quartz提供了Trigger接口来定义公共属性，使用TriggerBuilder能够建立具体类型的Trigger；最多见的两种Trigger分别是SimpleTrigger、CronTrigger。javaTrigger的公共属性：key，该属性是为了标识Trigger的。startTime
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2023-07-24 15:32:22
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摘要：SPL实现了更优算法，性能远远超过存储过程，能显著提高单机计算效率，非常适合跑批计算。
华为云社区《Java开源专业计算引擎：跑批真的这么难吗？》，作者： Java李杨勇。业务系统产生的明细数据通常要经过加工处理，按照一定逻辑计算成需要的结果，用以支持企业的经营活动。这类数据加工任务一般会有很多个，需要批量完成计算，在银行和保险行业常常被称为跑批，其它像石油、电力等行业也经常会有跑批
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2024-04-30 16:54:53
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业务迅速发展带来了跑批数据量的急剧增加。单机处理跑批数据已不能满足需要，另考虑到企业处理数据的扩展能力，多机跑批势在必行。多机跑批是指将跑批任务分发到多台服务器上执行，多机跑批的前提是”数据分片”。elasticJob通过JobShardingStrategy支持分片跑批。 跑批配置需要做如下修改：
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2018-07-01 10:36:00
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# 如何实现“mysql创建跑批”
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据表] --> B[编写SQL语句]
B --> C[创建定时任务]
```
## 2. 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 操作数据表
操作数据表 --> 编写SQL语句
编写SQL语句 --> 创建
原创
2024-04-14 03:20:45
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### 银行跑批架构实现指南
在金融行业，跑批处理（Batch Processing）是指在特定时间段内对大量数据进行处理的过程。本指南将帮助你理解并实现一个基本的银行跑批架构。
#### 处理流程
下表展示了银行跑批处理的主要步骤和流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：从数据库中提取需要处理的数据。 |
| 2 | 数据验证：检
# 深入理解 Hive 跑批慢的原因及优化方法
Hive 是大数据生态系统中一个重要的工具，广泛用于数据仓库和批处理操作。虽然 Hive 批处理的便利性使其成为数据分析的重要工具，但 often 在处理大数据集时， Hive 的性能问题也频繁被提及。本文将探讨 Hive 跑批慢的原因，并提供一些优化技巧，以提升其性能。
## 什么是 Hive？
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库
# 如何实现mysql线上跑批
## 操作流程
首先，让我们通过以下表格展示整个实现“mysql线上跑批”的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 编写批处理任务的SQL代码 |
| 2 | 创建定时任务 |
| 3 | 部署定时任务 |
| 4 | 监控任务执行情况 |
| 5 | 日常维护和优化 |
## 每一步具体操作
### 步骤一：编写批处理
原创
2024-03-27 04:19:49
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# Hive 批处理过程入门指南
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以用来进行数据提取、转化和加载 (ETL)，并且使用类 SQL 的查询语言进行数据分析。这篇文章将会详细讲解如何实现 Hive 的批处理过程，适合初学者了解整个过程。
## 1. 流程概览
在开始之前，我们先来了解 Hive 批处理的基本流程。以下是整个过程的步骤展示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 04:39:44
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# HIVE跑批工具科普文章
HIVE是一个基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于数据的提取、存储和分析。随着大数据技术的不断发展，HIVE已成为许多企业进行大数据分析的首选工具之一。本篇文章将深入探讨HIVE的跑批工具，带您了解如何使用HIVE进行批量数据处理，并通过示例代码帮助您更好地掌握相关知识。
## 什么是HIVE？
HIVE是一个数据仓库工具，它将结构化数据存储在Hadoop分
# 使用 HIVE HUDI 进行数据批处理的指南
在现代的数据处理与分析领域，Apache Hudi 提供了一种高效的方式来处理大规模的数据。对于新手来说，理解如何将 Hudi 与 Hive 结合使用并进行批处理可能会有些挑战。本文将带你逐步了解如何实现“跑批 HIVE HUDI”的过程。
## 整体流程
首先，我们需要明确实现批处理的整体流程。以下表格展示了这些步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-10-01 07:29:00
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