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★★★寻求思路,数据增量下载★★★
zsgbox
2007-07-20 11:09:54
本地缓存一表,数据库中原表如果有人变动,需要把变动的更新到本地,不知该如何实现,想为每一条记录添加一更新时间,但添加与编辑都好说,可对方删除了,我就没法判断了,郁闷,请做过的指点一下。还有时间戳是什么,是否可用?
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★★★寻求思路,数据增量下载★★★
本地缓存一表,数据库中原表如果有人变动,需要把变动的更新到本地,不知该如何实现,想为每一条记录添加一更新时间,但添加与编辑都好说,可对方删除了,我就没法判断了,郁闷,请做过的指点一下。还有时间戳是什么,是否可用?
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zsgbox
2007-07-23
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多谢楼上大侠指点,可我现在数据库是Oracle,我想在本地缓存一个表,用户启动程序时为减少服务器负核,只把更新的数据取过来,变更到本地,您说的我不是太明白,不知道Oracle是否有这种功能?
zsgbox
2007-07-23
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多谢寒雪。
lovesnow1573
2007-07-23
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============Oracle 我不是 很懂!!
这个帖子 都 沉下去了 .再发 一帖吧
zsgbox
2007-07-20
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我的数据库是oracle,那怎么办啊?
yan63
2007-07-20
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如果源表和目的表在同一网络内,可以使用触发器
xuan.ye
2007-07-20
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恩,同上,在web.config配置一下很简单
<caching>
<sqlCacheDependency enabled="true"></sqlCacheDependency>
</caching>
BearRui
2007-07-20
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用2005自带的依赖数据库表的缓存就可以了啊。
lovesnow1573
2007-07-20
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问题 : 客户端尝试更新或删除数据库中的数据,而这些数据自该客户端对他们处理以来,其他客户端已更改了这些数据,或者这些数据早已经被删除了.根本不存在
解决办法 : 关注原始数据的变更,发现与原始数据不同后,通常会触发错误并询问用户希望如何处理, 用户可以选择放弃更改,或是覆盖已更改的数据.
SQL Server 已经处理好在数据库一端的并发处理. 你只需要考虑在程序当中并发处理就行了]
在程序当中 SqlDataAdapter da=......... DataSet ds=........
da.RowUpdate += new SqlRowUpdateEventHandler(this.Issue_rowUpdate);
如果数据集不为空,就开始更新
private void Issue_rowUpdate()
{
//当更新出错 表明有冲突发生
if()
{
//记下冲突
//继续更新
}
}
===========================
你的思路 是 :不关心数据的变更,而只是把数据库中的数据用最后更新的数据重写,这是一种极不负责的表现...
本地有一个数据库..
然后 有一个 ID 表. 用来与 服务器上的 表对应, 保持 数据的一致性
每一个表 都有一个 时间 ..而且还有一个 是否删除字段...
zsgbox
2007-07-20
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楼上的兄弟,我只想要知道怎样获取一个表中变化的数据
lovesnow1573
2007-07-20
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==========
★★★寻求思路,数据增量下载★★★
==========
本地缓存一表,数据库中原表如果有人变动,需要把变动的更新到本地,不知该如何实现,想为每一条记录添加一更新时间,但添加与编辑都好说,可对方删除了,我就没法判断了,郁闷,请做过的指点一=================题目和描述 的不一样啊
.1111111111111数据增量下载: 记住 线程辅助类 BakcGroundWorker
.NET 框架已经提供了一个统一的 异步调用机制,但是在 Windows窗体开发中去不能用.NET 框架2.0 提供了一个新的 控件专门用于异步的 Windows 窗体应用.代码为 Whidbey;
在 .NET 1.1 中 正规使用异步的方法 是使用委托..
222222222222
处理并发: 主要是针对 编辑 和删除.
在.NET 框架中,可以使用数据集(DataSet)和适配器(Adapter)来实现开放式并发.
基于大
数据
的
数据
分析系统架构.doc
基于大
数据
的
数据
分析系统架构 作者:李超宇 来源:《中国新通信》2020年第01期 摘 要:随着"互联网+"时代的发展,人们已经从各种信息
数据
的使用和接收方变为
数据
的发 送方,基于大
数据
的应用日渐成熟,各种行业类型的
数据
时刻都在产生着,基于大
数据
的应用系统就是在如此庞大的
数据
量的基础上建立的应用系统,系统应当具备强大的数 据处理和分析能力,才能够在海量的
数据
当中
寻求
出有价值的
数据
,为行业发展提供洞 察力和优化行业流程,为决策层提供精准决策,从而使得用户能够掌握庞大的
数据
信息 资产。基于大
数据
的应用技术核心优势就是对有价值的
数据
进行处理和分析,本课题研 究介绍了基于大
数据
应用技术的
数据
分析系统架构的实现过程。 关键词:大
数据
;
数据
分析;系统架构 在信息时代的今天,各个行业领域都有大量的
数据
,善于分析利用这些
数据
, 能够为行业带来巨大的发展空间,甚至能够引起行业的变革,因此基于大
数据
的应用的 关键技术就是
数据
分析的系统的架构。 基于大
数据
的应用的出现,给传统的
数据
分析系统架构带来了新的挑战,
数据
分析是隐藏在应用系统的背后,对于应用分析结果有举足轻重的作用,随着
数据
挖掘、 探索等技术的发展,基于大
数据
的
数据
分析系统架构应该侧重解决传统
数据
分析的三个 瓶颈问题:第一,分布式计算,分布式计算的设计
思路
是多个节点并行计算,强调的是
数据
本地化,
数据
尽可能少传输。第二,分布式存储,所谓分布式存储就是将一个大文 件拆分为多个小文件分别存储到不同的主机,通过分片式管理技术对文件进行管理。第 三,
数据
的检索和存储相结合,基于大
数据
的
数据
分析面临着海量的
数据
和多种
数据
类 型,在不规范的
数据
中进行
数据
检索。 一、基于大
数据
的应用系统架构 在Hadoop体系的分布式应用中,基于大
数据
的
数据
分析应用架构已经和大
数据
信息架构互相结合,为各个行业领域在大
数据
的应用中带来了许多经济价值和
数据
信息 资产,Hadoop体系采用云计算和分布式的应用技术,能够对大
数据
进行处理和分析,对 未来大
数据
的信息中更大价值的
数据
源进行进一步的
数据
挖掘,会获得更大的
数据
潜在 价值。 (一)Hadoop对日志
数据
处理 目前互联网站点的数量在呈指数级别增长,Web服务器会因为业务量的剧增而生 成庞大的
数据
日志文件數据,其中包括了网址访问和业务
数据
流程处理的相关
数据
,这 些日志文件
数据
会通过一系列的云计算算法处理后,上传到云端,通过分析处理这些数 据能够反映给整个应用系统的实时运行状态,同时也可以反馈遇到的一系列系统异常问 题。 (二)Hadoop并行处理系统架构 在Hadoop体系的分布式大
数据
应用中,
数据
采集模块会将采集到的各种类型的
数据
传送到Hadoop的并行处理系统架构中,然后信息
数据
被保存到HDFS中,传送的
数据
会被Hadoop体系中的MapReduce并行计算编程模型作为框架来进行系统化处理,MapRedu ce分布式的并行计算编程模型能够有效地解决
数据
分布范围大并且零散导致采集难的问 题,这些信息
数据
会在分析前被分散到各个分节点,然后系统会利用就近原则读取相邻 节点的
数据
,然后映射
数据
进行处理分析,经过处理分析后的
数据
会被再进行
数据
汇聚 合并,所以基于Hadoop体系的大
数据
分析应用具备高速、可靠的特点,能够满足大
数据
的
数据
处理和分析的需求。 二、基于大
数据
的
数据
分析系统架构 (一)传统的大
数据
数据
分析架构 传统的大
数据
数据
分析架构,传统的BI
数据
分析,由于
数据
量和系统性能不能 满足大
数据
,所以基于此类的
数据
分析技术上是使用了大
数据
的
数据
分析组件替换传统 的BI系统组件,保留了大
数据
的ETL操作,相对解决基于大
数据
的BI
数据
分析。整个架构 相对简单易懂,缺点就是缺乏对实时
数据
分析的支持。 (二)流式
数据
分析架构
数据
在应用过程中全部以流的形式进行分析处理,直接去掉了
数据
批处理,用
数据
通道替换了ETL操作,经过流式
数据
分析处理加工后的
数据
,以信息推送的方式推送 给用户,相对于其他
数据
分析架构,流式架构由于取消ETL操作,所以
数据
的处理效率非 常高,但是由于没有了
数据
批处理,没有很好的支撑
数据
统计和重播,不利于离线进行
数据
分析。 (三)Lambda
数据
分析结构 在大
数据
分析系统中Lambda架构是比较重要的一种
数据
分析架构方式,大多数 的架构都是基于这种架构,Lambda架构的
数据
通道分为两个:实时
数据
流分析和离线数 据分析,实时
数据
流的分析架构是流式架构,多数采用
增量
式计算,保障了
数据
处理分 析的实时性,离线
数据
分析就以全量运算的
数据
批处理为主,保证了
数据
的一致性。在 Lambda架构的最外层是一个实时和离线的
数据
分析合并层,这个合并层是Lambda架构的 关键,既集合了实时
数据
分析和离线
数据
分析的优点,对于
数据
分析的应用比较广泛, 适合于对实时
数据
分析和离
增量
学习解决概念漂移
思路
与集成
增量
学习简述
增量
学习解决概念漂移
思路
与集成
增量
学习简述 第一章 概念漂移论述 第二章
增量
学习论述 第三章 集成学习论述 第四章 如何解决时序概念漂移问题 第五章
增量
集成学习算法逻辑设计 一、概念漂移论述 概念漂移是目标变量随时间变化发生改变的现象,产生稳定性-可塑性危机,就是一方面必须提取新
数据
知识,另一方面又不能让新知识输入造成对原有知识的冲击,而如果使用直接训练
数据
的方法极其困难,这个时候采用
增量
学习仅需要学习新的
数据
,如果直接训练就得每次训练新加入的
数据
,这种方法在如今流
数据
大
数据
的时代明显代价极高,而采用增
大
数据
时代,
数据
实时同步解决方案的思考—最全的
数据
同步总结
1、 早期关系型
数据
库之间的
数据
同步 1)、全量同步 比如从oracle
数据
库中同步一张表的
数据
到Mysql中,通常的做法就是 分页查询源端的表,然后通过 jdbc的batch 方式插入到目标表,这个地方需要注意的是,分页查询时,一定要按照主键id来排序分页,避免重复插入。 2)、基于
数据
文件导出和导入的全量同步,这种同步方式一般只适用于同种
数据
库之间的同步,如果是不同的
数据
库,这种方式可能会存在问题。 3)、基于触发器的
增量
同步
增量
同步一般是做实时的同步,早期很多
数据
同步都是基于关系型
数据
结构C语言严蔚敏版(第二版)超详细笔记附带课后习题
根据此书所做随笔笔记。 一、绪论 1.1、
数据
机构的研究内容 用计算机解决实际问题时,步骤:首先分析实际问题,从中抽象出一个适当的数学模型,然后设计一个解决此数学模型的算法,最后编程,调试,测试。
寻求
数据
模型的实质是分析问题,从中提取出计算机处理的对象,并找出这些对象之间的关系,然后用数学的语言加以描述。 关键:分析问题中所用到的
数据
是如何组织的,研究
数据
之间存在什么样的关系。 由于
数据
必须在计算机中处理,因此不能局限于
数据
本身的数学问题的研究,还必须考虑
数据
的物理结构,即
数据
在计算机中的存储结构。 1.
超详细案例讲解如何
寻求
产品的市场增长点?【线性回归&
数据
可视化】
这个项目呢,就不需要我们做很多的
数据
清洗的工作了,因为我们手里的
数据
基本已经做好
数据
清洗了,我们主要需要做的就是
数据
可视化和文本挖掘工作。下面我们来一一介绍一下。 目录1 业务背景1.1 分析流程概述1.2 市场分类1.3 产品生命周期1.4 产品结构-波士顿矩阵(BCG Matrix)1.5 处理项目需求的基本
思路
1.6 项目需求例子1.7 项目背景&产品架构1.8
数据
说明2 驱虫市场的潜力分析2.1 分析目的&加载
数据
2.1.1 分析目的2.1.2 加载
数据
2.2 清洗&补全数
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