一 ，代理商库存流水 ：1 ，转换存储方式 ： 列存储运行spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --num-executors 5 --executor-cores 3 --executor-memory 6144m --class com.lifecycle.bala.PaeseParquet.BusienessStockParquet
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2024-01-31 16:26:31
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JAVA 8 新特性一、Lambda 表达式ConsumerPredicateFunctionSupplier二、stream 流1. 获取流2. 中间操作1.1)map 把对应的操作应用到 流里面的每一个对象上1.2)map 提取对象里面的信息2)filter 过滤3)skip()4)distinct() 去重5)sorted(),默认是自然排序，可以定义排序规则3. 终止操作1)分组，根据条件
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2023-07-11 17:19:03
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1.引言2.后端基础设施3.为何需要 Vitess3.1 主-从副本3.2 分片3.3 灾难管理4.Vitess：用于水平扩展 MySQL 数据库集群的系统5.部署到云中6.CDN7.数据存储：YouTube 是如何存储如此巨大的数据量的呢？7.1 即插即用的商用服务器7.2 为数据中心设计的存储磁盘YouTube 是仅次于谷歌的第二大热门网站。在 2019 年 5 月，每分钟会有超过 500 小
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2024-03-19 17:25:51
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# 实现“mysql 20亿条数据”的方法
## 概述
在这篇文章中，我将向你展示如何实现“mysql 20亿条数据”的方法。首先，我会告诉你整个过程的流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我会逐步指导你每一步需要做什么，提供相应的代码以及代码注释。最后，我会用mermaid语法中的flowchart TD展示整个流程的图示。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-03-15 07:17:30
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# MySQL 10亿条数据处理详解
在现代数据处理和分析中，我们常常会遇到处理大规模数据的问题。MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，也需要处理大规模的数据。本文将介绍如何在MySQL中处理10亿条数据，并提供相应的代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备10亿条数据。为了模拟真实场景，我们可以选择使用Python的Faker库来生成虚假数据。首先，我们需要安装Faker库：
原创
2023-11-06 08:40:55
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# 如何实现 MySQL 上亿条数据的存储与管理
在现代应用中，我们经常需要处理大量的数据，尤其是企业级的应用，这里我将教你如何在 MySQL 上实现亿级数据的管理。下面是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 说明 |
|--------|--------------------------
原创
2024-10-25 04:48:07
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常见问题：①Top K问题：分治+Trie树/Hash_map+小顶堆。采用Hash(x)%M将原文件分割成小文件，如果小文件太大则继续Hash分割，直至可以放入内存。②重复问题：BitMap位图 或 Bloom Filter布隆过滤器 或 Hash_set集合。每个元素对应一个bit处理。③排序问题：外排序 或 BitMap位图。分割文件+文件内排序+文件之间归并。 Top K问题：1
【1】数据结构① jdk1.7JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。② jdk1.8JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，且tab.length>64时，将链表转化为红黑树，以减少
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2023-08-16 11:35:36
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Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。举个例子，单词 Python (区分大小写) ：这幅图来自：books.google.com/ngrams… ，描绘了单词 ‘Python’ 的使用量随时间的变化。它是由谷歌的n-gram 数据集驱动的，根据书本印刷的每一个年份，记录了一个特定单词或词组在
原创
2024-03-11 10:36:03
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在处理Java中上亿条数据的循环新增时，面临的挑战主要包括性能优化、内存管理、事务处理等。本文将详细探讨如何有效地解决这些问题，并提供相应的代码示例，帮助开发者更好地理解和实现数据新增操作。
### 问题分析
在面对上亿条数据时，直接使用单线程循环逐条插入数据会导致性能下降。我们需要使用以下策略进行优化：
1. **批量处理**：将多条记录合并为一次数据库操作。
2. **多线程处理**：充
大数据排序（10亿量级以上）C语言实现我们平常对数据进行排序一般用内部方法，即八大排序方法：直接插入排序冒泡排序希尔排序堆排序归并排序堆排序快速排序基数排序这些排序方法默认你们已经掌握了，如果不了解可以在网上搜一下 首先给出设计的大纲，一共分三步：先生成10亿随机数数据将10亿数据分成n个小文件并进行排序最后将n个小文件进行归并这里可能大家就会有疑问了，为什么要分好几个小文件呢？这是由于我们的堆栈
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2023-11-14 03:13:13
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# Redis HashMap保存亿条数据
在实际的软件开发中，我们经常会遇到需要快速存取大量数据的场景。而Redis作为一款高性能的内存数据库，常常被用来存储大规模的数据。其中，使用Redis的HashMap数据结构可以方便地存储和访问大量的键值对数据。本文将介绍如何使用Redis的HashMap保存亿条数据，并且给出相应的代码示例。
## Redis HashMap简介
Redis的Ha
原创
2024-03-12 05:37:24
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目录一、使用版本介绍二、搭建项目和ES环境1、Elasticsearch客户端搭建2、搭建SpringBoot服务及相关依赖3、Elasticsearch的分词搜索实战4、搜索方法源码分析5、分词搜索高亮实现话不多说，直接开干。一、使用版本介绍springboot ：1.5.2.RELEASEspring-boot-starter-data-elasticsearch ：1.5.2.R
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2024-10-29 09:14:52
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目录一. MySQL1. 数据库三大范式是什么？2. MyISAM和InnoDB存储引擎的区别？3. 什么是MVCC？有什么作用？怎么实现的？ 4. 什么字段适合作为索引？5. 索引的结构有哪些？6. 为什么数据库主要使用B+树？B树和B+树有什么区别？7. hash存储结构和B+树存储结构有什么优劣？8. B+树的具体实现是什么样的？9. 联合索引在B+树中怎么存储？10.
# Python对上亿条数据做统计
在现代社会，数据量越来越庞大，处理大规模数据已经成为许多领域的需求。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，能够很好地满足这一需求。本文将介绍如何使用Python对上亿条数据进行统计分析，包括数据的加载、清洗、分析和可视化等过程，并通过代码示例演示具体操作方式。
## 数据加载
首先，我们需要准备大规模的数据集。在本示例中，我们使用一个包含上亿条
原创
2024-03-30 05:45:23
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大数据量的查询，不仅查询速度非常慢，而且还会导致数据库经常宕机（刚接到这个项目时候，数据库经常宕机o(╯□╰)o）。 那么，如何处理上亿级的数据量呢？如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查？仅以此篇文章作为处理的总结。数据背景：下面是存放历史数据表的数据量，数据量确实很大，3亿多条。但这也仅仅是测试数据而已，因为客户端服务器上的数据可能远不止于此。为什么说远不止于此呢？实际情况是这样的：有一
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2024-04-07 06:34:51
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字节(B: byte), 兆字节(MB: megabyte), 千兆字节(GB: gigabyte)…… 你大概对这些术语已经非常熟悉了吧，但是，你知道什么是“太字节”(TB: terabyte)、”拍字节“(PB: petabyte)和“艾字节”(EB: exabyte)吗？ 这些比较少见的词是用来描述大
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2024-05-22 15:41:54
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研究人员创建了一种在DNA中存储数据的新方法。图片来源：Novi Elisa/shutterstock人类正面临着一个数据存储的问题——全世界在过去两年中产生的数据比之前的数据总和还要多，并且这种信息迸发的趋势很快就将超过硬盘能够承载的能力。如今，研究人员报告说，他们想出了一种新的方式将数据编码进脱氧核糖核酸（DNA），从而创造出迄今最高密度大规模数据存储方案。在这套系统中，1克DNA具有存储21
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2024-03-27 15:43:27
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# MySQL查询3亿条数据的方法
在处理大规模数据时，MySQL数据库是一个常见的选择。但是，当数据量达到数亿条时，如何高效地查询这些数据成为了一个挑战。本文将介绍一些方法和技巧，帮助你在MySQL中查询3亿条数据。
## 选择正确的索引
索引是MySQL的一个重要特性，它可以加快查询速度。在查询大规模数据时，选择正确的索引非常重要。在设计表结构时，可以考虑将常用查询条件作为索引的列。
原创
2023-09-07 15:07:09
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问题概述使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。问题前提：老系统，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个！！！我尝试解决
