## Hadoop 3写入缓慢解决方案
在大数据处理和分析中，Hadoop是一个常用的开源框架。然而，有时候在Hadoop 3版本中进行数据写入时可能会遇到写入缓慢的问题。本文将探讨可能导致这个问题的原因，并提供一些解决方案。
### 问题描述
Hadoop是一个分布式系统，它通过将数据分散存储在不同的节点上来实现高性能和可靠性。然而，在某些情况下，当我们尝试将数据写入Hadoop集群时，可
原创
2023-10-03 04:18:17
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以前Oracle基本都是安装完成后就不动了，没有进行任何优化，工作中也没有遇到什么问题。最近，接连有几个Oracle都发现执行查询非常缓慢，我们采取了一些措施，解决这个问题。
1．一个是Oracle默认工作在归档模式下，运行一段时间，磁盘空间被归档文件大量占用，执行查询也越来越慢，最后磁盘空间被全部占满，连Oracle都无法启动。解决办法是调整为非归档模式。
（1）以DBA身份
原创
2010-12-20 22:27:00
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MySQL Innodb日志机制深入分析1.1. Log&nbs
有这样一个case ， 用户的10g产品数据库中有一张按照月份划分的RANGE分区表 ， 其范围为Less than (maxvalue)的最后一个Partition分区总是为空Empty的， 用户每隔半年会对这个MaxValue Partition 执行Split Partition 操作， 以便存放后续月份的数据， 同时这个表上还有一个非分区索引Nonpartitioned indexes。
原创
2011-11-17 22:15:22
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实践背景：将一段存在五重子查询嵌套与数据转换计算的Oracle SP(Sql Procedure)用Spark SQL实现。并且采用Java进行开发（不能用最爱的Scala了。。。） 这段SQL的核心逻辑接近千行代码，背后涉及到的关联表接近10个。没有文档，没有表ER图可供参考。我更愿将其定义为传统计算模型在大数据背景下的技术转型，或说是升级。 在此将采用Spark SQL的sql开发模式，一般在
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2024-07-01 17:56:22
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程序对批量数据写入数据库的优化--引入Redis并通过定时器来触发
没错，还是上篇文章提到的那个SpringMVC+Mybatis的项目，在客户调我方接口，疯狂的给我们insert数据的时候，应该想到一些优化方案，于是Redis就被引用了。关于Redis的客户端，服务端的一些用法 ，这里我就不搬砖了，这个微博写的也算中规中矩，如果你不笨的话完全是可以搞定
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2023-08-24 19:40:42
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首先我的业务场景是对大量的数据（百万级）进行cpu密集型的计算，一次全量计算需要8个小时左右。计算结果分别简单处理后写入hive和Es。在使用spark sql处理时遇到了两个性能问题：1. 由于单次计算非常耗时，因此使用dataframe.cache()后再分别写入hive和ES，但实际运算了两遍，缓存没有按预想的生效。2. 全量计算非常耗时，因此基于业务特点只对增量数据运算。使用了case w
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2023-09-25 10:20:49
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这里以将Apache的日志写入到ElasticSearch为例，来演示一下如何使用Python将Spark数据导入到ES中。实际工作中，由于数据与使用框架或技术的复杂性，数据的写入变得比较复杂，在这里我们简单演示一下。如果使用Scala或Java的话，Spark提供自带了支持写入ES的支持库，但Python不支持。所以首先你需要去这里下载依赖的ES官方开发的依赖包包。下载完成后，放在本地目录，以下
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2024-09-19 10:22:07
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SparkSQL： 1.sparksql可以和hive集成 问题1：sparksql什么时候和hive集成？ 答：当开发者需要使用sparksql来代替mapreduce，去计算hive中的表的时候，就需要集成hive。（mapreduce计算太慢了，所以我们采用sparksql去访问hive，来达到提供计算效率的目的）问题2:如何和hive集成? SparkSQL和hive集成的步骤： hive
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2024-02-26 10:49:53
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查看执行计划，查看句子消耗的资源和内部运行的逻辑，给数据量非常大的表格建立分区，查看有没有导致索引失效的语句，语句频繁对硬盘进行读写，可以将语句写成代码块（存储过程），减少硬盘I/O次数，使用优化器进行并行处理。当Oracle中的SQL语句运行缓慢时，可以采取以下几种处理方法：优化SQL语句：通过对慢查询语句进行优化，可以提高查询的执行效率。可以考虑使用索引、调整查询条件、使用合适的连接方式等方法
原创
2023-09-13 22:43:22
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windows 2008的Oracle client登录Oracle数据库缓慢问题分析
原创
2021-10-25 13:53:14
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由于用的是spark1.5.1的版本，出现诸多想不到的bug，记录下来，供大家参考。首先说下我们的需求，是将hive的表进行回写入oracle，必须使用sparksql这种形式，所以就不考虑sqoop，集群的大数据平台没有sqoop组件。必须按照一定的数据格式精准输出，从oracle跑数时用的什么类型，最后回到oracle是什么类型，并且精度是一致的。 由于大数据平台hive中，将date也存为
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2024-06-07 17:35:15
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因为oracle需要随时预防可能的实例崩溃现象，所以oracle在数据库的正常运行过程中，会不断的定位这个起点，以便在不可预期的实例崩溃中能够最有效的保护并恢复数据。同时，这个起点的选择非常有讲究。首先，这个起点不能太靠前，太靠前意味着要处理很多的重做条目，这样会导致实例再次启动时所进行的恢复的时间太长；其次，这个起点也不能太靠后，太靠后说明只有很少的脏数据块没有被写入数据文件，也就是
原创
2013-02-19 09:18:31
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Spark5：SparkSQL一、SparkSQL简介1.前身：Hive中SQL2.架构3.数据抽象4.优点二、DataFrame概述1.简介DataFrame与RDD的区别2.创建3.保存4.操作三、RDD转换到DataFrame1.利用反射机制推断RDD模式2.编程定义RDD模式 一、SparkSQL简介1.前身：Hive中SQLHive是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到
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2023-09-22 13:44:26
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近日客户报多套10g的数据库在使用NBU磁带备份时出现RMAN FULL BACKUP十分缓慢的问题，这些数据库中最大一个的达到2.61T，该数据库在一个月前地全库0级备份耗时在3-4个小时，而在最近猛涨到17个小时。客户之前已经向Symantec提交了服务请求，但暂时没有得到结论。希望我们从Oracle角度分析该备份速度变慢问题。
我们首先分析了备份信息的动态视图V$rman_backup_j
原创
2011-05-23 15:50:38
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以下的文章抓哟是对Oracle SQL执行缓慢的原因的分析，如果Oracle数据库中的某张表的相关数据已是2亿多时，同时此表也创建了相关的4个独立的相关索引。由于业务方面的需要，每天需分两次向此表中插入300万条记录。 由于数据量大，每次插入耗时3个小时以上，严重影响效率。 因此，修改了系统的算法，将此表中只存储当天新增记录。将此表truncate后，第二天执行对此表的update操作时，非
原创
2012-10-09 10:34:31
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由于数据量大，每次插入耗时3个小时以上，严重影响效率。 因此，修改了系统的算法，将此表中只存储当天新增记录。将此表truncate后，第二天执行对此表的update操作时，非常耗时。表中有2亿多条数据的时候，此Oracle sql语句耗时59秒；表中有300万条数据的时候，此Oracle sql语句
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2018-01-09 10:26:00
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今天接到同事反映，说项目的页面访问缓慢，要我们查一下原因。 前端开发的同事查了一下，说是由于数据库操作缓慢，导致页面响应时间比较长。 我登录到数据库服务器，用vmstat查了一下，发现系统的idle非常高，说明服务器基本没有压力。 又让前台把前台用到的sql发给我，分别执行了一下，发现查询时间都很短
原创
2022-01-10 11:52:38
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Print Spooler服务导致Office缓慢的问题。有一台XP客户端上安装了Office2007，处理Office文档时极其缓慢，让人无法接受；后来发现，关闭服务中的Print Spooler之后，Office处理速度正常了，但是却没办法打印了；请问我该如何解决？
回答：根据您的描述，我理解为您发现有一台Windows XP使用Office 2007时速度很慢，发现如果关闭服务中的print Spooler服务后，速度就正常。
通过研究，这个问题一般是由于打印机驱动冲突造成的，请您删除该机器上所有的打印机驱动，重启，再重新打开Print Spooler服务。
原创
2011-10-10 09:35:22
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启动缓慢分析 当应用中拥有大对象,可能会导致单侧启动toryPostProcessor的处理器 # SpringBoot 2.2 以...
原创
2022-07-24 00:41:16
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