在Java企业级平台开发任务当中，持久层框架的选择，Mybatis和Hibernate都占据一定的市场。从大趋势来说，传统企业偏爱Hibernate，而互联网更偏爱Mybatis。今天的大数据基础分享，我们就来对Mybatis和Hibernate两个框架做个简单的对比分析。 一、关于MybatisMyBatis本是Apache的一个开源项目iBatis，2010年迁移到google c
目录一、背景二、分析流程三、验数方法3.1 数据量级比对3.2 一致性比对3.2.1 勾稽验证+md5方法3.2.2 暴力比对法3.3 差异数据发现四、总结一、背景做数据，经常遇到数据验证，很烦很枯燥，即耗时又耗人，但又必须去做。如何去做数据验证，并标准化整个流程，让验数变得轻松。二、分析流程……相同表结构数据验证：比如修改表逻辑相似表结构数据验证：比如修改表字段。新表数据校验
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2024-04-08 15:23:21
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# 大数据量集合比对 Java
## 引言
在处理大数据量集合时，比对是一项常见的任务。比对的目的是找出两个集合中的共同元素、不同元素或者在一个集合中独有的元素。对于小数据集，我们可以使用常规的循环遍历方法来比对集合。然而，对于大数据集，这种方法效率低下，因为遍历大量数据会消耗大量的时间和内存。
在本文中，我们将介绍如何使用 Java 处理大数据量集合的比对任务。我们将使用 HashSet
原创
2023-08-01 00:12:56
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## Java 大数据量比对优化
在现代信息时代，大数据已经成为各行各业的关键词之一。随着数据量的不断增长，对于数据处理和比对的要求也越来越高。本文将介绍如何使用 Java 进行大数据量比对优化，并提供代码示例和相应的优化措施。
### 什么是大数据量比对？
大数据量比对是指在海量数据中查找和匹配特定的信息。通常，我们需要在两个或多个数据集中找到相同或相似的记录。这种比对通常需要处理数百万、
原创
2023-12-20 12:39:18
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## 大数据量的比对 Java 实现流程
### 1. 确定比对数据源
首先，我们需要确定要进行比对的两个数据源。通常情况下，大数据量的比对是指比对两个数据集，其中一个数据集较大。比对的目的是找出两个数据集中相同和不同的部分。
### 2. 加载数据
接下来，我们需要将数据源加载到内存中，以便进行比对操作。在 Java 中，可以使用数据结构来存储数据，如数组、集合或映射等。
```jav
原创
2023-12-17 05:02:00
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最近工作上有一个小需求：总数据量大概七亿左右，已经入库6.4亿左右，还有6千万左右数据失败了，这里的失败的原因可能有多种，现在需要判断这六千万的数据是导库工具处理失败的还是这些是脏数据（脏数据不会入库），而这些数据有一个唯一的id可以标识：9位的字符串（例如：103355296），因此，我需要做的就是重这七亿数据中找出这6千万的数据，换句话说，我需要把七亿的数据与正常入库的6.4亿数据进行一个比对
如题，根据业务需求需要经行数据对比，对比数据是否缺失，存在。可以通过java 中set 集合来进行判断，前提是对比的数据必须要求是唯一的。逻辑：循环把数据存放入set集合，在循环需要对比的数据，通过set集合的add方法添加数据，若集合大小没有发生变化则表示数据存在，若集合大小发生变化则数据不存在，这个可以根据个人具体业务来进行判断。注意：使用set集合可能造成数据丢失，所以用set方法必须保证数
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2023-05-29 13:49:11
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： ...
原创
2023-05-06 15:53:03
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Java 作为一种流行的编程语言， 其优秀的跨平台性和可扩展性， 为大数据开发提供了很好的支持。 Java 大数据开发一般涉及到以下几个方面： 1. 数据处理和分析： 这是大数据开发最基础的工作， 通过 Java 编程语言，可以快速高效地处理数据， 并通过各种算法进行数据分析。 2. 数据存储和管理： 大数据需要专业的存储和管理， Java 大数据开发可以通过 Hadoop、 Cassandra
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2024-10-22 22:26:45
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如何处理大数据量的查询
在实际的任何一个系统中，查询都是必不可少的一个功能，而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个要害指标，尤其是当数据量变得越来越大时，于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题。本文将从数据及数据查询的特点分析出发，结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围，来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设
由于项目需要，需要向数据库中导入6000万条数据。现有的资源是txt文本（数据用“，”分开的）。 方案一：转换成insert语
原创
2023-10-09 10:10:56
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### java 快慢指针和hash比对大数据量
在处理大型数据集时，如何高效地比对数据是一项挑战。通过使用“java快慢指针”和“hash”两种算法，我们可以有效地处理大数据量带来的复杂性，适用于链表循环检测、数组重复值查找等场景。
#### 协议背景
考虑在数据处理过程中，存在不同的数据流与数据结构。我们需要通过算法来实现数据的有效对比，从而识别重复数据或循环链表。如下所示的关系图可展示
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
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2024-01-16 11:57:10
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Oracle数据库：刚做一张5000万条数据的数据抽取，当前表同时还在继续insert操作，每分钟几百条数据。该表按照时间，以月份为单位做的表分区，没有任何索引，当前共有14个字段，平均每个字段30个字节。当前表分区从201101到201512每月一个分区测试服务器：xeno 5650，32核cpu，win2003操作系统，物理内存16G；测试工具plsql1.最开始的查询：string.Form
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2013-08-29 18:42:00
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from xuehi.com where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
sele
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2023-12-28 03:34:02
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目录3.2 报表系统架构的改进3.2.1 原有报告系统的问题：3.2.2 改进方案：3.2.2 同步模块架构设计4.3 分布式服务架构5.2.1关系型数据库现状分析——分库分表5.2.3 字表导入FDFS 模块的设计与实现5.3.2 Hive 绑定模块的设计与实现5.4 宽表合成模块5.5 索引文件生成6.2.3 增量数据同步流程https://www.doc88.com/p-2052553782
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2023-09-15 23:06:21
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
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2024-03-06 00:24:14
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