1 概述 组合查询为多条件组合查询，在很多场景下都有使用。购物网站中通过勾选类别、价格、销售量范围等属性来对所有的商品进行筛选，筛选出满足客户需要的商品，这是一种典型的组合查询。在小数据量的情况下，后台通过简单的sql语句便能够快速过滤出需要的数据，但随着数据量的增加，继续使用sql语句，查询效率会直线下降。当数据量达到一定的量级，服务器将会不堪重负甚至面临挂掉的危险，并且大数据量的存储也成为了一
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2024-04-19 19:13:35
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一、简介涉及三方面问题，首先是数据库驱动以及类型匹配问题，其次数据表结构初始化脚本（schem-dm.sql），最后是DM数据库模式问题，最后一个问题其实是一个共性问题，所有组件兼容达梦时都会面临此问题，后面会进行详细介绍。二、数据库驱动以及类型匹配适配驱动（Unable to detect database type） 此问题产生的原理是默认的数据库驱动以及类型匹配并不兼容DM（达梦）根据报错信
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2024-09-29 08:39:25
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大家好，我是互联网架构师！场景说明现有一个 10G 文件的数据，里面包含了 18-70 之间的整数，分别表示 18-70 岁的人群数量统计，假设年龄范围分布均匀，分别表示系统中所有用户的年龄数，找出重复次数最多的那个数，现有一台内存为 4G、2 核 CPU 的电脑，请写一个算法实现。23,31,42,19,60,30,36,........模拟数据Java 中一个整数占 4 个字节，模拟 10G
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2023-08-28 20:16:24
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1.shop_min=shop.drop(['category_id','longitude','latitude','price'],axis=1)pandas中删除多个列2.mall=shop_min.drop_duplicates(subset='mall_id')pandas中将某一列去重3.python写文件有空行# Python 2with open('/pythonwork/thef
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2023-09-25 19:45:21
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在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：硬件环境CPU：3.5 GHz Intel Core i7内存：
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2022-03-08 13:55:22
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前言本文紧接着前一篇的入门教程，会介绍一些关于pandas的进阶知识。建议读者在阅读本文之前先看完 pandas入门教程 。同样的，本文的测试数据和源码可以在这里获取： Github：pandas_tutorial 。数据访问在入门教程中，我们已经使用过访问数据的方法。这里我们再集中看一下。注：这里的数据访问方法既适用于 SeriesDataFrame 。基础方法：[]和.这是两种最直观的
一、背景 在单表数据达到千万，过亿级别时，对数据库操作就非常吃力了，分库分表提上日程，目的很简单，减小数据库的压力，缩短表的操作时间。 二、数据切分策略 数据切分(Sharding)就是通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个数据库中，从而达到分散单台机器负载的情况，即分库分表。 根据数据切分规则的不同，主要有两种模式， 垂直切分(纵向切分)，即对不同的表进行切分，存储到不同
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2023-09-04 20:51:43
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亿级数据处理是一个复杂的任务，需要经验丰富的开发者来完成。在本文中，我将向一位刚入行的小白介绍如何使用Python来处理亿级数据。我将按照以下步骤进行说明：
1. 数据准备
2. 数据读取
3. 数据清洗
4. 数据分析
5. 数据存储
下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| -------- |
原创
2024-01-17 12:31:49
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1.MySQL架构组成1.1 MySQL逻辑架构学习 MySQL 就好比盖房子，如果想把房子盖的特别高，地基一定要稳，基础一定要牢固。学习 MySQL 数据库前要先了解它的体系结构，这是学好 MySQL 数据库的前提。1.1.1 MySQL架构体系介绍 MySQL 由连接池、SQL 接口、解析器、优化器、
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2023-10-27 11:25:16
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1、背景当需要造千万级数据时，去写sql，用 jmeter跑并发，过程有点繁琐，能不能用一款工具，一次性解决这些需求，并检测磁盘性能。2、原理先往一个临时表PRODUCTS_TEST写入一定量的数据，然后写个存储过程从临时表取数写进目标表PRODUCTS，然后通过多线程执行存储过程。建主表语句create table sysdba.products(
product_no varchar(50)
# Hadoop处理亿级数据入库教程
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，你已经掌握了Hadoop在处理大数据方面的强大能力。现在有一位刚入行的小白向你请教如何实现“Hadoop处理亿级数据入库”的问题。在本教程中，我将带领你一步步完成整个流程，并为你详细解释每一个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个“Hadoop处理亿级数据入库”的流程，我们可以用表
原创
2024-06-03 06:03:54
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# Java亿级数据处理详解
## 概述
在处理大数据量的情况下，我们通常会遇到亿级数据的处理需求。在Java中，实现亿级数据处理需要一定的技巧和经验。本文将详细介绍如何使用Java来处理亿级数据，并将重点放在指导新手开发者如何实现这一任务上。
### 任务流程
首先，让我们来看一下处理亿级数据的整个流程。可以简单地用下表展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2024-03-11 05:59:47
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一、 海量数据，出现次数最多or前K1、给A，B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64个字节，内存限制为4G，找出A，B中相同的URL。【分析】我们先来看如果要把这些URL全部加载到内存中，需要多大的空间。1MB = 2^20 = 10^6 = 100W1GB = 2^30 = 10^9 = 10亿50亿 = 5G * 64 Byte = 320G明显是不可能全部加载到内存中的。我们可
2017年在省公司做一个项目，涉及到一个亿级别的大表操作，过程中遇到了很多坑，走过后记录如下，方便今后回忆。Oracle数据库是一种事务性数据库，对删除、修改、新增操作会产生undo和redo两种日志，当一次提交的数据量过大时，数据库会产生大量的日志写文件IO操作，导致数据库操作性能下降，尤其是对一张记录过亿的表格进行操作时需要注意以下事项： 1、操作大表必须知道表有多大select s
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2024-01-02 16:35:16
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阿里机器智能 小叽导读：优酷视频内容数据天然呈现巨大的网络结构，各类数据实体连接形成了数十亿顶点和百亿条边的数据量，面对巨大的数据量，传统关系型数据库往往难以处理和管理，图数据结构更加贴合优酷的业务场景，图组织使用包括顶点和边及丰富属性图来展现，随着年轻化互动数据和内容数据结合，在更新场景形成单类型顶点达到日更新上亿的消息量。本文将分享阿里文娱开发专家遨翔、玄甫在视频内容实时更新上的实
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2024-08-27 15:25:43
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亿级数据的统计系统架构 公司的统计系统经历了两次比较大的架构变动:1.数据直接入库的实时分析->2.数据写入日志文件再归并入库的非实时分析（及时性：天）->3.数据写入日志文件归并入库，建立不同维度的缓存表, 结合数据仓库（及时性：小时）当前的系统状况： 数据源：Goolge Analytics / WebServer Log数据库记录:5亿+单表最大记录：1.2亿+服务器数量：三台
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2023-11-14 19:39:19
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本文介绍BigTable/HBase类NoSQL数据库系统选型策略和schema设计原则。 数据规模 BigTable类数据库系统(HBase,Cassandra等)是为了解决海量数据规模的存储需要设计的。这里说的海量数据规模指的是单个表存储的数据量是在TB或者PB规模，单个表是由千亿行*千亿列这样的规模组成的。提到这个数据规模的问题，不得不说的就是现在在NoSQL市场中，最火的四种NoSQL
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2023-12-01 19:35:58
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文章目录Python海量数据的生成与处理概述生成1亿条数据直接读取测试加载数据查看占用内存大小：确定重复次数的最大值生成10亿条数据直接读取测试加载数据通过分块加载数据加载每个块的统计结果通过分组聚合重置排序获取IP数量的值 Python海量数据的生成与处理概述生成1亿条数据代码如下：# 生成1亿个IP
def generateRandom(rangeFrom, rangeTo):
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2023-08-11 00:26:07
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# MySQL 亿级数据处理备份指南
在大数据时代，数据库备份异常重要，尤其是对于那些拥有亿级数据的应用。在进行 MySQL 数据备份时，正确的方法和流程能够有效避免数据丢失。本文将详细介绍 MySQL 亿级数据备份的完整流程，并对每一个步骤提供尽可能详细的说明和代码示例。
## 备份流程概述
首先，我们明确备份的基本步骤。以下是备份的流程图：
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flowchart T
作者：周志湖 本节主要内容Hadoop生态圈Spark生态圈1. Hadoop生态圈原文地址：http://os.51cto.com/art/201508/487936_all.htm#rd?sukey=a805c0b270074a064cd1c1c9a73c1dcc953928bfe4a56cc94d6f67793fa02b3b983df6df92dc418df5a1083411b5332
