SSM 第六章 Spring与Batis的整合需要从mybatis官网下载spring与mybatis整合架包。项目结构 MyBatis主配置文件：MyBatis主配置文件 MyBatis映射文件：MyBatis映射文件 Spring：容器（整合）容器 解释：这里通过SqlSessionFactoryBean类生成sqlSessionFactory，sqlSessionFactory再生s
目录： 1，背景 2，GC 3，hbase cache 4，compaction 5，其他 1，背景 项目组中，hbase主要用来备份mysql数据库中的表。主要通过接入mysql binlog，经storm存储到hbase。由于是实时接入binlog写入，写的压力不是很大，主要是晚上离线计算的时候，需要将hbase中的表同步到HDFS中，这个
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2023-07-20 23:35:57
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一、背景说明HBase是一个分布式的、面向列的开源NoSQL数据库，不同于传统关系型数据库，它在大数据量级下的性能表现堪称卓越。最近项目也在探索往Hbase方向迁移，故首先整理了一份Hbase入库效率方面的数据。Hbase入库手段有三种，但针对项目实际情况，我采用了其中两种（JavaAPI和MapReduce）来进行入库操作，并进行比较。 二、测试环境三台主机:一台master：192.
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2023-08-18 22:00:34
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在第一次建立Hbase表的时候，我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中，或者通过MR方式等。但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据。本文将针对这个问题介绍如何通过Hbase的BulkLoad方法来快速将海量数据导入到Hbase中。 总的来说，使用 Bulk Load 方式由于利用了
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2023-06-01 14:46:27
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# MySQL表入库慢问题的解决方法
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到MySQL表入库慢的问题。在解决这个问题之前，我们首先需要了解整个入库流程，然后逐步分析每一步需要做什么以及使用哪些代码来解决这个问题。
## 入库流程
下面是MySQL表入库的一般流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-17 09:13:42
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连接器Table API & SQL连接器1.概述2.支持连接器DataGen连接器1.概述2.SQL客户端执行3.Table API执行FileSystem连接器1.创建FileSystem映射表2.创建source数据源表3.写入数据4.解决异常5.查询fileTable6.查看HDFSKafka连接器1.添加kafka连接器依赖2.重启yarn-session、sql-client
周五下午开始使用logstash将证书库导入到ES库中，也就30G数据量，导的特别慢，原因应该是我用xshell连接的内网服务器，没有把es库进程以及logstash导入的进程放到后台执行，直接在xshell的各个终端执行了，而且logstash的配置文件里头我是有写stdout这种输出信息的……后来发现怎么改变这种导入的很慢，而且不稳定的状态呢，就是把进程放到后台去执行，符号为"&"。示
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2024-05-01 20:26:10
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本文章只针对“微型集群处理大数据”的场景。场景描述：硬件：5个节点，每个节点可用硬盘1块（700G、500G等）、8核cpu，实验室环境（有时候还要跑其他程序跟你抢占资源），16G内存。软件：hadoop-0.20.2-cdh3u2，hbase-0.90.4-cdh3u2。业务：sina微博12亿转发微博，700w用户信息。bzip压缩后共150G。要求就是将这些数据入库并且恢复关注和粉丝列表，建
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2023-09-04 19:33:48
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测试环境配置信息Ambari+HDP大数据平台，5个节点服务器CPU配置：16核 Intel 2.20GHz操作系统：CentOS7.7/Linux x86_64HDFS空间：4TBHDFS文件备份数：3节点Hbase MASTER和REGIONSERVERS各一个测试数据模型模拟某酒店顾客信息表1个列族，33列字段，目标数据量1亿+一、新增数据性能单条数据插入，平均不到250条/秒，
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2023-07-12 17:49:00
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1、每天百亿数据存入HBase，如何保证数据的存储正确和在规定的时间里全部录入完毕，不残留数据1）百亿数据：证明数据量非常大 2）存入HBase：证明是跟HBase的写入数据有关 3）保证数据的正确：要设计正确的数据结构保证正确性 4）在规定时间内完成：对存入速度是有要求的那么针对以上的四个问题我们来一一分析 1）数据量百亿条，什么概念呢？假设一整天60x60x24 = 86400秒都在写入数据，
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2023-08-05 00:47:34
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RDS的一个富有吸引力的服务是为用户提供慢日志的运行状况报告。报告从不同的维度（总执行时间，总执行次数，总逻辑读，总物理读）为用户提供TOP20的SQL。RDS希望在为用户提供稳定，快速服务的同时，用户可以从RDS得到更有个性化的优化建议。这些信息很重要，用户可以有针对性地采取一些措施提高系统的性能。比如：对于那些总执行次数很多的SQL，用户可以在涉及到这些SQL的业务中加入缓存；如果某个SQL的
分两种情况，一种是平常执行块，偶尔很慢；二是一直都很慢。 对于第一种，一般有以下两种原因：(1) 数据库在刷新脏页（flush） 要往数据库中插入、更新一条数据时，数据库会先在内存中将这一条数据更新吗，但却不会立即持久化到磁盘中，而是把这些记录写入到redo log中，等到空闲的时候，再从redo log中把数据同步到磁盘中去。redo写满了：redo log的容量是有限的，当数据库一直很忙，更新
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2023-10-20 17:14:45
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现象
突然发现测试环境一条慢sql,就想着分析一下，写写总结。说到优化其实我个人认为是不到不得已还是没有必要的，毕竟除非特别重大的问题，影响了基本操作和体验，平时还是基本的配置也够了，就像《重构：改善代码的既有设计》当你闻到了代码的坏味道才需要重构，毕竟如果一个项目用户量小，并发不高，其实优化跟不优化差距差不了多少，而且有可能改着改着，新的bug就有产生了。但大的项目就不一样了，一点点小小的优化就
推荐
原创
2023-03-01 16:40:52
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PostgreSQL sql查询慢优化方案有一下几种解决方案：1.关闭会话查询慢sql的执行会话，关闭进程。查看数据库后台连接进程SELECT count(*) FROM pg_stat_activity;
SELECT * FROM pg_stat_activity;查看数据库后台连接进程，但是此条SQL不包含当前查询进程SELECT count(*) FROM pg_stat_activit
postgresql查看慢查询
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2017-11-02 18:17:54
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在PostgreSQL的奇妙世界里，有时候数据库就像一头偷懒的老牛，查询起来慢悠悠的，急得人直跺脚。今天就给大家讲讲我是如何驯服这头“懒牛”，让它重新活力满满跑起来的。
一，说明 kettle不仅可以处理传统的数据库数据或文件，也对大数据集群有很好的支持，本文提供一个kettle读取hbase列式数据库的例子，本例中，大数据集群使用的是CDH5.14，kettle使用的是8.3版本。注意：不同的kettle版本对CDH版本的支持是不同的，具体要看kettle官方文档说明https://help.pentaho.com/Documentat
文中使用的Oracle版本为10g。这是之前在工作中遇到的慢查询排查记录，为了防杠先做个声明。“All Roads Lead to Rome”以下方法是本人处理思路以及在排除掉其他外部因素后，只针对数据库层面的排查内容。当然了肯定有更好的排查方式，这里只是提供一个方案而已。1. 若出现插入速度慢或者无法插入数据的情况下，先检查表空间SELECT UPPER(F.TABLESPACE_NAME) "
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2024-06-29 12:57:16
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1.mysql -u root -p
2.退出：exit;
3.查看mysql 可以用windows+r 或者cmd 调出命令。
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2023-05-18 20:47:50
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问题原因： pageHelper会在查询语句的基础上增加一条语句：select COUNT(*) from xxx,这条语句引起的查询速度变慢。解决前： 我的表里只有两条数据都用了接近3s，这个延迟是完全不能忍受的。解决后（我使用的方案一）：可以明显看到问题被解决掉了，查询时间从原来的接近3000ms到现在的144ms，完全正常。方案一（简单，推荐，注意：MyISAM引擎不支持外键，且是表级锁，不
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2024-03-27 12:42:54
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