最近考虑到项目以后可能需要在系统间大批量传输数据，一般肯定想到的是使用json，但是不确定json能不能支撑的住，所以测试下，代码很简单： 测试的Model：对外http接口：http请求代码： 测试结果：10万条数据总共请求用时：111620万条数据总共请求用时：61130万条数据总共请求用时：62540万条数据总共请求用时：86150万条数据总共..
原创
2022-12-22 00:38:58
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该图基本上全面介绍了大数据技术栈中所有的内容 以下转载了相关的技术栈说明 ，后续我也会基于本文和工作中遇到的技术来进行补充。1 先说各种数据存储数据是个很泛的概念，但是我们脑海里第一反应的就是关系型数据库和EXCEL这种二维表是数据。而现在数据各种各样特色，有文档、有图片、有流式的音频视频、有日志数据、有IM消息数据、有索引数据、有社交应用的网状关系数据、有地图数据。他们对存储访问都有
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大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
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2024-01-16 11:57:10
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# JAVA API JSON 大数据量请求
## 导语
在现代Web应用程序中，经常需要从服务器获取大量的数据来呈现给用户。这些数据通常以JSON格式返回，并且可能包含大量的记录。在这种情况下，我们需要使用高效的方法来处理大量的JSON数据。本文将介绍如何使用Java API来处理大数据量的JSON请求，并提供示例代码。
## JSON简介
JSON（JavaScript Object
原创
2023-12-02 03:29:28
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大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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在现代的应用场景中，大数据量的处理已经成为了重要的技术挑战之一。尤其是在需要将数据存储到高性能数据库中的时候，如Redis，开发者需要找到一种合适的方法来处理和管理这些大数据量的JSON对象。本文将讨论如何将大数据量的JSON数据存放到Redis中，并以较为清晰的例子来说明这一过程。
## 1. Redis简介
Redis是一种开源的内存数据结构存储，用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种数
近几天做了一个项目，需要解析大量的json数据，有一万多条，以前我用的都是Gson包去自动解析，但是速度真是不敢恭维，于是我又去查了其它的方法，发现fastjson的解析，发现速度直的是很快，在此我不得不佩服，这个包的作者，直是很厉害，能写出这样一个工具，我在网上看了，这个工具还有很多问题，但也可以理解，“人无完人嘛”，何况是工具呢？，所以自己研究了一下这个工具，在此分享给大家 ，希望有所帮助。对
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2023-07-17 19:54:56
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目录3.2 报表系统架构的改进3.2.1 原有报告系统的问题：3.2.2 改进方案：3.2.2 同步模块架构设计4.3 分布式服务架构5.2.1关系型数据库现状分析——分库分表5.2.3 字表导入FDFS 模块的设计与实现5.3.2 Hive 绑定模块的设计与实现5.4 宽表合成模块5.5 索引文件生成6.2.3 增量数据同步流程https://www.doc88.com/p-2052553782
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2023-09-15 23:06:21
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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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 xuehi.com 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：
sele
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2023-12-28 03:34:02
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应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
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2024-03-06 00:24:14
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从离线方面入手（hadoop、hive）熟练使用框架后跟着demo看源码hadoop和hive要学好算法和常用数据结构面试要求：hadoop、zookeeper、hive、flume、kafka、hbase，sqoop框架会用Java基础、熟悉Linux，手写SQL学习一个新的东西，首先要弄清楚三件事：这是什么东西（干什么的）？为什么需要它（怎么来的）？它是如何运作的？大数据跟业务紧密相关，相比去
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2024-07-22 13:32:49
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第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取个）...
原创
2023-03-22 16:29:07
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## 如何使用 MongoDB 处理大数据量
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，因其灵活的数据模式和高可扩展性，特别适合存储和管理大数据量。作为一名初入行的开发者，了解如何在 MongoDB 中处理大型数据集非常重要。以下是实现此目标的步骤流程。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
原创
2024-09-13 03:35:53
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在处理“java大数据量”问题时，首先需要理解大数据量所带来的挑战。通常来说，当我们面临海量数据时，性能、存储、穿透率等方面都可能成为瓶颈。这些问题可能出现在各类业务场景中，比如日志处理、实时数据分析和大规模数据挖掘等。在这篇文章中，我们将深入探讨如何有效地解决“java大数据量”的问题。
### 背景描述
随着互联网的飞速发展，各行业的数据量呈几何级数增长。为了从中提取有价值的信息，很多企业
高并发的大数据量查询导致系统频繁死机
我们的大数据量查询是数据库分页的,
但是导出和打印功能是基于全部数据的.
系统投入使用后,对于导出和打印功能的使用远远要高于我们的预期.
而我们的系统的硬件设备是有限的 不能再升级了.
抓取内存大对象的时候,常常发现数百个5M以上的collection大对象
我们的这个系统不大,就是一个提供一些信息管理的,页面
问题：现在有二个系统A，B二个系统，A系统是C端的一个系统，B系统是B端的一个系统，B系统DB有一套数据模型，A系统访问B系统获取这份配置数据，如何保证性能以及热点key问题？方案（1）使用redis缓存，在B系统可以将配置数据放到redis缓存中，同时B系统给A系统提供一个近端包支持 优先从缓存获取，缓存没有命中读取远端的数据方案（1）面临的问题： 1、如果缓存数据量过大，一般red
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2024-04-07 17:38:45
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最近项目中牵扯到大数据量导出到Excel。传统的jxl，poi等在后端生成excel的方法就不见得有多奏效。1. JXL后端生成Excel代码（struts2 action方法代码）：public String excel() throws Exception{
ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
Writable
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2024-05-31 09:22:20
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看过许许多多的MySQL大数据量查询优化方案，集合了所有的精华，在此分享了：
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：
1. select id from t whe
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2024-08-17 19:36:18
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