Spark性能优化：开发调优篇在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。然而，通过Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就
转载
2024-10-26 19:44:06
499阅读
作者：变速风声前言在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍，对「千万量级数据中查询 10W 量级的数据」设计了如下方案多线程 + CK 翻页方案ES scroll scan 深翻页方案ES + Hbase 组合方案RediS
转载
2023-10-03 21:07:34
110阅读
# 使用Spark处理千万级数据的科普指南
在大数据时代，处理海量数据已经成为企业运作和分析决策的重要组成部分。Apache Spark是一个广泛应用的开源大数据处理框架，因其速度快、易于使用和强大的API而受到青睐。本文将介绍使用Spark处理千万级数据的基本概念，并提供一些代码示例，帮助你快速上手。
## 什么是Spark？
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，支持多
Spark SQL读取MySQL的方式 Spark SQL还包括一个可以使用JDBC从其他数据库读取数据的数据源。与使用JdbcRDD相比，应优先使用此功能。这是因为结果作为DataFrame返回，它们可以在Spark SQL中轻松处理或与其他数据源连接。JDBC数据源也更易于使用Java或Python，因为它不需要用户提供ClassTag。可以使用Data Sources API将远程数据库中的
转载
2023-11-01 22:35:09
174阅读
# 使用Spark处理千万级数据的流程
在大数据时代，Apache Spark因其高效的数据处理能力而被广泛使用。要实现“Spark处理千万级数据要多久”，我们需要了解整个数据处理的流程，并逐步实现。本文将用清晰的步骤指导你如何进行。
## 处理流程
首先，我们概述一下处理流程，以下是一个简单的表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
前言最近准备对数据质量进行监控，选定的工具是开源的Apache Griffin，由于文档稀缺，加上griffin本身使用的组件众多，期间采坑不少，我们将打好的包measure-0.6.0-SNAPSHOT.jar放到集群中，通过livy调用spark命令执行任务，过程还是相对繁琐的。本文就spark任务结果写入elasticsearch遇到异常做个小结。异常Exception in thread
转载
2024-09-29 08:35:10
108阅读
故障描述在7月24日11点线上某数据库突然收到大量告警，慢查询数超标，并且引发了连接数暴增，导致数据库响应缓慢，影响业务。看图表慢查询在高峰达到了每分钟14w次，在平时正常情况下慢查询数仅在两位数以下，如下图：赶紧查看慢SQL记录，发现都是同一类语句导致的慢查询(隐私数据例如表名，我已经隐去)：select
*
from
sample_table
where
1 = 1
a
转载
2024-01-12 10:45:55
53阅读
前言之前学MySQL时，有学到过MySQL等数据库可以存储大文本，比如小说等。今天我刚好学完了JDBC，想拿这个应用来练练手。也算是给我的JDBC学习画上一个小句号，然后就去学连接池等，最后就学框架了。一、使用JDBC向数据库存取小说想要在数据库中读写大文本，就必须综合使用PreparedStatement和IO流的相关技术。在MySQL等数据库中，TEXT数据类型可以存储1-65535个字符的不
转载
2023-08-02 08:35:19
131阅读
Oracle千万级记录进行处理并不简单，下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧，希望对您能够有所启迪。最近做了个项目，实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事，可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候，这一切似乎变得相当困难。几经折腾，总算完成了任务。1、防止运用 Hibernate框架Hibernate用起来虽然方便，但对
转载
2023-12-01 09:16:44
101阅读
一、百万级数据库优化方案1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，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 最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.备注
实践中如何优化MySQL实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示： SQL语句及索引的优化SQL语句的优化SQL语句的优化主要包括三个问题，即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL，下面将逐一解释。怎么发现有问题的SQL?（通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQ
转载
2024-07-08 21:06:20
49阅读
目录 1、SparkStreaming2、SparkStreaming程序入口3、SparkStreaming初始理解4、什么是DStream5、数据源5.1、Socket数据源5.2、HDFS数据源5.3、自定义数据源5.4、kafka数据源6、Spark任务设置自动重启步骤一：设置自动重启Driver程序步骤二：设置HDFS的checkpoint目录步骤三：代码实现7、数据丢失如何处
转载
2023-12-27 10:14:48
220阅读
# 实现 Redisson 千万级数据教程
## 简介
Redisson 是一个基于 Redis 的分布式对象和服务框架，提供了一系列的分布式服务和数据结构的实现，如分布式锁、分布式集合、分布式消息队列等。在处理大规模数据时，Redisson 提供了一些优化策略，使得可以有效地处理千万级的数据。
在本教程中，我们将详细介绍如何通过 Redisson 实现千万级数据的存储和访问。
## 整体流
原创
2023-10-11 10:36:10
81阅读
# MySQL 千万级数据中的 NOT IN 查询优化
在处理千万级数据时，MySQL 数据库的性能可能会受到很大影响，尤其是涉及到复杂查询时。其中，`NOT IN` 是一种常见的查询操作，它用于从一组记录中排除特定条件的数据。然而，使用 `NOT IN` 查询时，性能往往不如预期，尤其是在大数据集上。
## 1. `NOT IN` 的基本用法
`NOT IN` 操作符用于选择不在指定列表中
原创
2024-10-19 03:30:22
133阅读
外面有成千上万的大数据工具。它们都承诺可以为你节省时间和资金，并帮助发掘之前从来见过的业务洞察力。虽然确实如此，可是面对那么多的选择，想理清这么多的工具谈何容易。哪一种工具适合你的技能组合?哪一种工具适合你的项目?为了替你节省一点时间，并帮助你首次选对工具，我们列出了我们青睐的几款数据工具，涉及数据提取、存储、清理、挖掘、可视化、分析和整合等领域。数据存储和管理如果你准备处理大数据，就要考虑该如何
转载
2024-08-23 15:26:33
41阅读
工作中遇到要从网络SQL实例上查几个张表(A\B\C)，处理后存到本地Postgres库这么个需求，其中表B过千万（也可能过亿），当然不可能一次性查询，就要用到分页查询了。主流分页方法无非那么几种1、Not In 大法（据说是效率极低）果断放弃2、比较主键 top 50000 where max(ID)>50000 order by id asc(
转载
2024-01-10 16:45:26
87阅读
sql server 到底能否处理百万级，千万级的数据？ 最近又想起曾经被忽悠过n次的问题。 刚毕业的时候，很多次去面试的时候被问及sql server能处理能力，以及上百万级别的数据的优化问题？我当然是说东又扯西的，说了一大堆方法方式来告诉他如何提高查询效率，如何正对各种应用特点来做优化。 我吹你吹了半
应尽量避免在 where 子句中使用！= 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。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。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
转载
2024-03-20 13:45:15
366阅读
# 如何使用Java将数据批量写入千万级数据到CSV文件
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接数据库) --> B(获取数据)
B --> C(写入CSV文件)
```
## 表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接数据库 |
| 2 | 获取数据 |
| 3 | 写入CSV文件 |
---
作为一
原创
2024-07-06 05:48:31
282阅读
一、写在前头。早先考虑到并且调研的架构师flume或者canel等读取mysql的binlog，但是需要mysql开启row模式存binlog，但是目前mysql库是已经积攒了很多业务数据，举个例子就是批量修改一万条，仅记录一条update语句，如果改成行，对服务器的磁盘空间要求很大。但是不开启行，就会造成，解析binlog的insert还好，我可以解析后放入kafka中，但是如果涉及到updat
转载
2024-07-23 23:04:11
147阅读
