1.BigSQL (整合了pg和hadoop的一个开源项目)
[url]http://www.bigsql.org/se/[/url]
2.Cloudera Manager DB
[url]http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/home.html[/url]
3.Hadoopdb (耶鲁大学的一个开源项
原创
2023-06-04 16:27:46
202阅读
PostgreSQL是一种几乎可以运行在各种平台上的免费的开放源码的对象关系数据库管理系统，拥有与企业级数据库相媲美的特性，如完善的SQL标准支持、多版本并发控制、时间点恢复、表空间机制、异步复制、嵌套事务、在线/热备份、一个复杂的查询优化器、预写日志容错技术。它支持国际字符集、多字节字符编码、Unicode，并且对格式化、排序、大小写敏感提供本地化支持。PostgreSQL在管理大数据量方面有良
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2024-04-07 08:43:14
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在当今的数据驱动时代，如何高效地处理和存储大规模数据成为了IT行业持续关注的热点。MySQL和PostgreSQL作为两款流行的关系型数据库，在大数据环境下的表现和使用方式各有不同。本文将深入探讨MySQL和PostgreSQL在大数据处理中的应用，内容包括技术原理、架构解析、源码分析等关键点。
### 背景描述
在数据量日益增强的今天，MySQL和PostgreSQL分别作为不同的解决方案被
概述spark是实时大数据分析、挖掘的流行方案，hadoop是大数据存储和运行的流行方案，本d
原创
2023-06-01 09:48:47
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Sqluldr是什么：是一个oracle数据导出小工具。 Sqluldr作用介绍：Sqluldr可以快速导出oracle数据库中的数据。该小工具可以将数据库中的数据，导出多种不同的格式（如.txt、.csv等等，可按需选择）。 Sqluldr的使用背景：鉴于项目组经常会有遇到需要将数据库中的数据导出到excel中的情况，但是，PL/SQL Developer下，导出
目录1 结构布局1.1 行存储数据排列1.2 列存储数据排列2 对比3 优化4 总结 1 结构布局目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储和列存储。业界对两种存储方案有很多争持，集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件
原创
2021-10-25 20:45:00
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# 实现MySQL大数据方案
## 介绍
在现代数据驱动的世界中，处理大规模数据变得越来越重要。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，我们可以使用它来实现大数据方案。本文将介绍如何使用MySQL来处理大数据，并提供一系列步骤和示例代码。
## 流程概述
以下是实现MySQL大数据方案的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建数据库和表格
原创
2024-02-17 07:05:53
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# Java大数据解决方案
随着信息技术的发展，企业的数据量呈爆炸式增长，大数据技术应运而生。Java作为一种流行的编程语言，在大数据处理领域也有着广泛的应用。本文将探讨Java在大数据处理中的应用，介绍一些常见的Java大数据框架，并给出简单的代码示例，帮助读者更好地理解这一领域。
## 1. Java与大数据的关系
Java是一种强类型、面向对象的编程语言，具有良好的平台独立性和丰富的库
原创
2024-08-26 05:32:14
62阅读
最近产品要求实现一个大数据量生产文件并提供下载的功能，重点是避免OOM并且尽可能的快。1 设计思路a 考虑OOM上，考虑系统并发情况，很简单的做法就是处理请求时，将业务逻辑放到线程池中执行。b 其次一个web系统，对于客户端的请求要考虑响应时间，不能时间过长。结合以上两点考虑可采用异步处理方案，将请求放入线程池中异步执行，然后响应本次请求，并提供查询异步任务完成情况的接口，最后再提供接口来提供用户
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2023-10-21 12:20:10
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# postgresql vs mysql大数据性能对比
## 引言
在选择数据库管理系统时，我们需要考虑其在处理大数据量时的性能表现。本文将介绍如何比较 PostgreSQL 和 MySQL 在处理大数据时的性能差异，帮助开发者选择合适的数据库管理系统。
## 流程概述
下面是比较 PostgreSQL 和 MySQL 大数据性能的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-10-30 07:01:27
110阅读
SQL_where条件的优化 原则,多数数据库都是从 左到右的顺序处理条件,把能过滤更多数据的条件放在前面,过滤少的条件放后面SQL1: select * from employee where salary >1000 &n
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2024-10-19 21:50:11
154阅读
一，数据存储介绍1.操作系统获得存储空间的方式一般分为：① 外接活动硬盘 （DAS）② 网络存储服务器 （NAS）③ 存储区域网路服务 (SAN)(1) DAS：(Direct Attached Storage— 直接连接存储) 本地存储设备： 通过某种协议（SAS,SCSI,SAN,iSCSI 等）挂接裸硬盘，然后分区、 格式化、创建文件系统；或者直接使用裸硬盘存储数据（数据库）。这种
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2023-07-11 20:08:49
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一、数据库的认识数据库顾名思义，是存放数据的库房。二、数据库的分类（了解）可以分为两大类：关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库：关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，一条记录内的数据彼此之间存在关系。 在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数
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2023-11-10 20:14:17
75阅读
关于mysql大数据量分页方法 关于mysql大数据量分页方法 一个mysql大数据分页方法，权当笔记，方便以后随时捡起。刚来公司时，看到一个同事提到一种mysql大数据量分页方式，当时没感觉到价值所在，直到我也遇到同样的问题mysql中 平时我们分页都是用limit num1,num2 ，这样的格式分页，不过有个问题，就是如果数据量非常大，页数很多，随着limit
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2024-04-27 15:42:46
86阅读
笔者在经历由Sql server数据处理，转型到hadoop数据处理整个过程，日处理数据量级在10亿左右，总结一些自己的想法1，在一个job内，整个拓扑集群在map，reduce阶段要涉及大量磁盘I/O和网络读写。从map阶段读入数据，到输出数据到磁盘，进行分区，洗牌分发各个reduce阶段，这期间无时无刻不在消耗的机器的资源。虽然可以通过map 简单条件判断，distributecache，bl
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2023-09-28 09:03:12
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一、去重去重：用布隆过滤器，就是一个bitmap，但是有k个哈希函数，仅当一个数据的k个哈希函数找出的位置全部为1时，才表示这个数据在集合中，但是它也有一定的误判率，会把不存在的判断为存在，宁可错杀1000，不肯放过一个的这种，因此他不适合作0误判的场合，并且删除也不方便，你还不如重建一个布隆过滤器； 它很合适需要迅速判断一个元素是否在一个集合中，比如：爬取URL时，避免爬重；反垃圾邮件
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2023-07-27 15:35:54
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大数据框架实例（Hadoop 原理总结）简介Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 大概工作流程如下图： Hadoop框架中最核心的设计是HDFS(文件系统)和MapReduce(编程模型，大数据并行运算)。二、HDFS(文件系统)1、HDFS简介HDFS即Hadoop Di
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2023-07-20 20:40:28
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在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。同时，建议学习一下scala语言，主要基于两点：1. Spark是scala语言编写的，要想学好Spark必须研读分析它的源码，当然其他技术也不例外；2. 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便、简洁、开发效率更高（后续我会
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2024-06-21 16:13:09
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案例背景
很多事件记录在最初一段时间读写比较频繁，存储在postgresql比较合适，后期数据量变大，且仅作为历史记录查询，更适合存储在mongodb中，可能需要定期将postgresql中的数据转存到mongodb。
案例分析
postgresql数据定时转存mongodb，可以采用jdbc方式将postgresql读入内存，对每条数据进行解析，转成json格式，按mongodb的语法写
原创
2024-04-20 08:22:56
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2 Hadoop的组成部分 2.1 Hadoop 的生态系统Hadoop 整体设计Hadoop 框架是用于计算机集群大数据处理的框架，所以它必须是一个可以部署在多台计算机上的软件。部署了 Hadoop 软件的主机之间通过套接字 (网络) 进行通讯。Hadoop 主要包含 HDFS 和 MapReduce 两大组件，HDFS 负责分布储存数据，MapReduce 负责对数据进
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2023-07-12 12:33:21
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