优化：表分区，索引分区 (优化①粗略的进行表分区，优化②为精确数据分区)为什么要表分区？当一个表的数据量太大的时候，我们最想做的一件事是什么？将这个表一分为二或者更多分，但是表还是这个表，只是将其内容存储分开，这样读取就快了N倍了 原理：表数据是无法放在文件中的，但是文件组可以放在文件中，表可以放在文件组中，这样就间接实现了表数据存放在不同的文件中。能分区存储的还有：表、索引和大型对象数据 。S
原创
2016-02-23 15:09:19
1148阅读
处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询
转载
2023-08-12 21:33:12
153阅读
1、读写分离 读写分离，将数据库的读写操作分开，比如让性能比较好的服务器去做写操作，性能一般的服务器做读操作。写入或更新操作频繁可以借助MQ，进行顺序写入或更新。 2、分库分表 分库分表是最常规有效的一种大数据解决方案。垂直拆分表，例如将表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。水平拆分表，可以按时间，根据实际情况一个月或季度创建一个表，另外还可以按类型拆分。单表拆分数据应控制在1000万以内。分库
转载
2023-09-06 22:33:09
48阅读
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如： select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and nam
转载
2024-04-27 20:06:18
56阅读
大数据量处理的基础思路
一：分字诀
1：用和不用分开，常用和不常用分开
2:对数据库存放的数据：分区，分库，分表
3:对文件存放的数据：拆文件
4:考虑分批处理
原则就是：尽量使每次操作的数据的基数减少
二：合理使用缓存
三：数据库优化
1:合理设计数据库结构
2:合理构建索引
3:数据库集群（读写分离），集群分
转载
2023-08-04 16:57:30
67阅读
基本步骤（提取数据，存储数据，处理数据）提取数据从各种来源提取数据，例如： RDBM（Relational Database Management Systems）关系数据库管理系统，如 Oracle，MySQL 等。 ERPs（Enterprise Resource Planning）企业资源规划（即 ERP）系统，如 SAP。 CRM（Customer Relationships Manage
转载
2023-07-12 12:31:04
35阅读
在大数据飞速发展的今天，Hadoop作为主流的技术框架之一，也成为大数据技术学习当中的重点。而在Hadoop技术框架当中，关于Hadoop数据库学习的相关知识，是很多同学反映的难点之一。下面呢，我们就基于Hadoop数据库的相关知识点，给大家做一个全面的解析。 在大数据处理当中，数据存储的问题是需要解决的第一道障碍，在解决了数据存储问题之后，才能谈得上下一步的数据处理、数据分析挖掘等。  
转载
2023-07-12 12:31:54
79阅读
大数据时代,在数据量,计算量,计算时间上都是单机无法胜任的，通过简单的增强单机已经无法解决。普遍的解决方案为将多个单机组合起来进行存储和计算的分布式集群来处理。 Hadoop支持使用普通机器组成可拓展的分布式主从集群实现了对大数据的分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce ）和资源调度(YARN)。下面分别介绍原理和常用命令; 一、HDFS分布式存储文件系统 hdfs作为一个可以在多
转载
2023-09-13 23:02:25
124阅读
前端架构这一词，相信很多人的定义都不太一样；按照拆词的解释来看，我理解为“前端”+“架构”。前端是指，Web 端的前台页面，包括网页的内容、样式、脚本等，这三者通常封装在组件中，可能是模板引擎的文件模块，也可能是 MVVM 框架里的组件。“架构”就更好理解了，架构一词来自建筑行业，可以理解是房屋的整体结构、框架。结合前端和架构的概念，“前端架构”可以理解为，Web 页面组件的抽象和组织方式。又因为
SQL 大数据查询如何进行优化？ 1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：引。 select id from t where num is null可以在n
转载
2023-08-02 21:56:28
213阅读
Spark和MR的不同点：Spark提供了丰富的操作MR只有Map和Reduce两个操作2.1 Spark程序“Hello World”存储在HDFS的Log文件中，计算出现过字符串"Hello World"的行数，假设Log文件存储在 hdfs://root/Log代码//对于所有的Spark程序，这是必须要做的第一步，创建一个Spark的上下文 //该步骤程序会向集群申请资源以及构建相应的运行
转载
2023-08-11 09:15:26
75阅读
# 处理大数据问题的方案：利用Spark进行实时文本分析
## 引言
在处理大数据时，常常需要进行实时文本分析来获取有用的信息。Spark作为一种快速、可扩展的大数据处理框架，可以帮助我们高效地处理大规模的文本数据并进行实时分析。本文将介绍如何使用Spark来处理大数据，并以实时文本分析为例，详细说明其处理过程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[接收文
原创
2024-04-02 06:08:44
53阅读
# 如何处理MySQL大数据量
在现代业务中，处理大数据量已经成为一种常见的需求。MySQL作为一个流行的关系型数据库管理系统，经常被用来存储大量的数据。然而，在处理大数据量时，一些性能问题往往会出现，例如查询速度变慢、写入数据的效率降低等。本文将介绍一些处理MySQL大数据量的方法，并给出一个实际问题的解决方案。
## 问题描述
假设我们有一个在线商城的数据库，其中包含了大量的订单信息。现
原创
2024-03-17 03:45:54
75阅读
探索Sensors Analytics Java SDK：实时大数据分析的利器 sa-sdk-java神策数据官方 Java 埋点 SDK，是一款轻量级用于 Java 端的数据采集埋点 SDK。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/sa-sdk-java 项目简介是由 Sensors Data 提供的一个强大且灵活的数据收集工具，用于帮助企业轻松地在Java
大家都知道学习大数据技术之前都是要学习JAVA基础语言的，那么我们从了解Java这么编程语言开始学习。 首先我们要先了解一个java这门语言的历史。 Java1.0这个版本是在1996年sun公司发布的 Java1.2版本推出，它将java平台分成了三个J2ME（Java2 Micro Edition，Java2平台的微型版），应用于移动、无线及有限资源的环境；J2SE（Java 2 Sta
转载
2024-10-24 20:11:03
41阅读
当系统要满足每秒数万次的读写请求的需求时，我们可以用分布式计算、编写优良的
原创
2023-06-07 06:37:39
292阅读
Hive 高级应用（四）之 Hive 优化策略1、Hadoop 框架计算特性2、优化常用手段3、排序选择4、怎样做笛卡尔积5、怎样写 in/exists 语句6、设置合理的 maptask 数量7、小文件合并8、设置合理的 reduceTask 的数量9、合并 MapReduce 操作10、合理利用分桶：Bucketing 和 Sampling11、合理利用分区：Partition12、Join
转载
2023-07-12 19:46:05
8阅读
二、改善SQL语句 很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如： select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan
转载
2024-01-03 10:07:27
53阅读
一、对数据运用实心填充数据条该功能是把数据转化为数据条，不显示数据，数据越大数据条越长。操作：选中数据---样式功能组中的条件格式---数据条---其他规则---新建格式规则对话框---编辑规则说明：勾选 仅显示数据条&实心填充 二、排序在单元格中直接输入公式即可，以下以 降序排列为例公式中最后的0表示降序，升序为1三、Index函数和match函数1、I
一：python 简介(1)Python的由来Python(英语发音：/?pa?θ?n/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Pyt
