java web开发高并发系列之——大数据量下高并发同步的讲解

对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题， 但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和<em>同步</em>吧。    为了更好的理解并发和<em>同步</em>，我们需要先明白两个重要的概念:<em>同步</em>和异步    1、<em>同步</em>和异步的区别和联系          所谓<em>同步</em>，可以理解为在执行完一个函数或...

大数据量下高并发同步

<em>大数据量</em>下高并发<em>同步</em> 转自：http://www.cnblogs.com/bababao/p/5474121.html <em>同步</em>和异步    1、<em>同步</em>和异步的区别和联系          所谓<em>同步</em>，可以理解为在执行完一个函数或方法之后，一直等待系统返回值或消息，这时程序是出于阻塞的，只有接收到         返回的值或消息后才往下执行其它的命令。        

多系统之间大数据量增量同步解决方案

一、背景介绍 上海立邦TU报销系统，是上海立邦集团针对内部的报销的业务，编写的一套系统，此系统主要特点是和Web、SAP和Notes等系统实现无缝对接，从而完成整体业务的流转，目前立邦已经存在SAP报销系统、Notes系统，情况如下： n  SAP报销系统：实现上海立邦主要业务的实现，例如：供应商、客户、员工、人员等信息的维护及控制 n  Notes：主要通过邮件实现对业务流转中的具体单据进

java synchronized详解

本文转自：https://www.cnblogs.com/GnagWang/archive/2011/02/27/1966606.html 记下来，很重要。 Java语言的关键字，当它用来修饰一个方法或者一个代码块的时候，能够保证在同一时刻最多只有一个线程执行该段代码。 &amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp; 一、当两个并发线程访问同一个对象object中的这个synchroni...

（讨论）缓存同步、如何保证缓存一致性、缓存误用

PS：转载自《架构师之路》，觉得受益匪浅，故收录之 缓存误用 缓存，是互联网分层架构中，非常重要的一个部分，通常用它来降低数据库压力，提升系统整体性能，缩短访问时间。 有架构师说“缓存是万金油，哪里有问题，加个缓存，就能优化”，缓存的滥用，可能会导致一些错误用法。 缓存，你真的用对了么？ 误用一：把缓存作为服务与服务之间传递数据的媒介 image.png   如上图： 服务1和...

蓝牙技术谈之跳频技术（一）

跳频技术 (Frequency-Hopping Spread Spectrum； FHSS)在<em>同步</em>、且同时的情况下，接受两端以特定型式的窄频载波来传送讯号，对于一个非特定的接受器，FHSS所产生的跳动讯号对它而言，也只算是脉冲噪声。FHSS所展开的讯号可依特别设计来规避噪声或One-to-Many的非重复的频道，并且这些跳频讯号必须遵守FCC的要求，使用75个以上的跳频讯号、且跳频至下一个频率的最

DB2: 解除被锁定的表。

解除DB2数据库中表的死锁某日无法查询DB2的数据库的某一张表，执行查询语句的后返回死锁或超时的错误:SQL0911N The current transaction has been rolled back because of a deadlockor timeout. Reason code "68". SQLSTATE=40001’ 其他的表实行数据库没有什么问题，只有一张

MySQL优化系列（二）--查找优化（2）（外连接、多表联合查询以及查询注意点）

继续这一系列，上篇的简单查询优化并没讲完，第二点还有查询注意点以及多表查询优化呢！！ 文章结构：（1）多表查询步步优化；（2）查询编写的注意点。 主要是内连接，外连接，交叉连接的详解（配图）。以及罗列出，在项目中，一些写sql的注意点。

多线程采集数据处理怎样同步才能达到不漏采数据同时处理效率最优？

解释1:你可以把数据放到队列，每次采集到数据就放入队列，这样后面采集的，就是新增到队列，而分析线程等就是到队列中一个个读取。解释2：仅供参考：C/C++ code?1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636...

如何处理大数据量的查询

<em>如何</em><em>处理</em><em>大数据量</em>的查询

大数据量下高并发同步的解决方案

<em>大数据量</em>下高并发<em>同步</em>的讲解（不看，保证你后悔）      对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题， 但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和<em>同步</em>吧。    为了更好的理解并发和<em>同步</em>，我们需要先明白两个重要的概念:<em>同步</em>和异步    1、<em>同步</em>和异步的区别

数据库系统---NOSQL、大数据

NoSQL     NoSQL 即 Not Only SQL，可直译“不仅仅是 SQL”，这项技术正在掀起一场全新的数据库革命性运动。     数据的模式包括多种类型，如层次模型、网状模型、关系模型等，而在实际应用过程中，几乎都是在用关系模型，主流的数据库系统都是关系型的。但随着互联网 web2.0 网站的兴起，传统的关系数据库在应付 web2.0 网站，特别是超大规模和高并发的 SNS 类型...

20170505 大数据量下高并发同步的讲解（不看，保证你后悔）

对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题， 但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和<em>同步</em>吧。   为了更好的理解并发和<em>同步</em>，我们需要先明白两个重要的概念:<em>同步</em>和异步    1、<em>同步</em>和异步的区别和联系          所谓<em>同步</em>，可以理解为在

kettle中做查询时,遇到大数据时怎么处理

kettle中做查询时,遇到大数据时怎么办? 在kettle常常有<em>处理</em>从一个源数据中做转换.做转换的时候, 需要去查另一个数据库.  这种问题遇到数据小时候还好办. 但是数据魇 时候就麻烦来了. 下面针对三种情况做具体情况的选择办法 先上一个图 [img] [/img] 1. 当需要转换的数据特别大的时候, 例如: 10W条以上.或者100W条以上时.

分布式数据采集系统中的时钟同步

在高速数据传输的分布式<em>数据采集</em>系统中，各个组成单元间的时钟<em>同步</em>是保证系统正常工作的关键。由于系统工作于局域网，于是借鉴了IEEE1588时钟<em>同步</em>协议的原理，设计出简易、高效的时钟<em>同步</em>方案，并在基于局域网的分布式<em>数据采集</em>系统中实现微秒级的精确<em>同步</em>。鉴于方案的高可行性和高效性，可将其推广到其他分布式局域网系统中。 引言 随着网络技术的发展，各种分布式的网络和局域网都得到了广泛的应用[1]。

大数据量远程同步

背景描述： 假设有99999条数据需要往本地下载，而此时受限于网速，服务器压力等问题，就算此时本地系统已经优化的很好了（单次数据库数据<em>同步</em>能力100条1s~5s，1000条20s~30s等等，按照（总数÷时间=效率）来计算的话，不能难发现数据量越大，收益越大），但是从服务器向本地下载就不如人意（单次数据下载能力100条50s，1000条90s等等，按照（总数÷时间=效率）来计算的话，不难发现，总

大数据java篇——多线程

线程：程序执行过程中并发执行的代码段，属于同一个进程，内存共享 进程：进程之间的内存是隔离的，不同进程通信通过socket套接字   线程创建方式一： 继承Thread类 1.子类覆盖父类中的run方法，将线程运行的代码存放在run中 2.建立子类对象的同时线程也被创建 3.通过调用start方法开启线程 线程类Thread包含的方法： 1.start()：通知CPU可以开始执行...

java web开发高并发系列（2）--- 大数据量下高并发同步的讲解

对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题， 但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和<em>同步</em>吧。    为了更好的理解并发和<em>同步</em>，我们需要先明白两个重要的概念:<em>同步</em>和异步    1、<em>同步</em>和异步的区别和联系          所谓<em>同步</em>，可以理解为在

大并发大数据量请求的处理方法

大并发<em>大数据量</em>请求一般会分为几种情况： 1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作 2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的<em>大数据量</em>进行查询操作 3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作   对于第一种情况一般<em>处理</em>方法如下： 一。对服务器层面的<em>处理</em> 1. 调整IIS 7应用程序池队列长度 由原来的默认1000改

关于 VB 用Picturebox 画图的 一个大问题???

我在用VB写一个 画图板的 撤消功能,当我做到喷枪的 撤消功能时  遇到一个莫名其妙的问题,如下:For i = -10 To 10 Step 3        For j = -10 To 10 Step 3            m = X + Rnd * i * 10            n = Y + Rnd * j * 10            v(l) = m       

大数据量的五种处理方式

 http://www.51projob.com/a/bishimianshi/hailiangshuju/2012/0322/111.html <em>处理</em>海量数据问题，无非就是： 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序； Bloom filter/Bitmap；Trie树/数据库/倒排索引；外排序；分布式<em>处理</em>之hadoop/mapreduce。

ucosII信号量---实现较快数据采集与较慢数据处理的同步

Ucos使用新号量实现两个任务的<em>同步</em> 例子：任务A、B，任务B需要在屏幕上打印任务A得到的数据包。 解决的问题：任务A速度快，任务B速度慢。也就是B对于A来说有丢包。 设计思想：新建一个缓冲区copy任务A的数据包，copy的时机是B显示完成；任务B显示的时机是任务B拷贝完成。 代码如下： OS_EVENT *startDrawFigure = NULL; //开始画频谱线 OS_

记一次大数据量处理性能调优的过程总结

背景介绍 * 1、系统的架构是spring+mybaties+oracle。* * 2、系统的数据量在五十万到百万级之间，采用了kafka进行分布式<em>处理</em>，主要功能和要优化的点在数据清算模块和数据导出模块。* 技术点简介 * 1、kafka–分布式订阅-发布消息系统 * - kafka是一款可靠、可扩展、高性能的消息系统，具体介绍可以看Kafka简介，这篇文章写的很不错。 - 在本系...

java项目——大数据量的处理

1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中<em>处理</em>。考虑采取分而治之的方法。 s 遍历文件a，对每个url求取 ，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为 ）中。这样每个小文件的大约为

项目开发中，大数据量的增删改查的若干解决方法

近期，一直在做一个基于SSH2框架的ERP项目，也算得上是自己的处女作，趁晚上有时间，分享一下。       自从有了SSH等这样的框架之后，越来越多的java开发人员喜欢使用框架来做开发，其中hibernate便是最经常被用到的框架之一，有了它，可以让开发人员省去很多气力写琐屑的代码段，用JDBC去做数库中的CRUD操作，当项目很小，数据量不大时候，还可以接受，当数据量了上10万级别，很多时候

大数据量一般解决办法

转自：http://blog.csdn.net/wchyumo2009/article/details/8738639 感谢原作者 <em>处理</em>海量数据问题，无非就是： 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序； Bloom filter/Bitmap；Trie树/数据库/倒排索引；外排序；分布式<em>处理</em>之hadoop/mapreduce。 本文接下来的

大数据量，高并发解决方案

解决<em>大数据量</em>高并发要考虑多方面的1.HTML静态化2.静态文件服务器分离  如图片、css、js文件等；3.数据库集群4.负载均衡5.缓存6.读写分离

mysql如何处理大数据量的查询

在实际的任何一个系统中，查询都是必不可少的一个功能，而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个关键指标，尤其是当数据量变得越来越大时，于是<em>如何</em><em>处理</em><em>大数据量</em>的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题。本文将从数据及数据查询的特点分析出发，结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围

大数据量、高并发量网站解决方案

一个小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要

物联网数据采集处理架构

物联网，顾名思义，所有的<em>数据采集</em>是从设备采集的。设备有多种，有些通过传感器来采集，有些设备属于智能设备，本身就是一台小型计算机，能够自己采集，不管是传感器，还是智能设备本身，采集方式一般包含2种，一种是报文方式，所谓报文就是根据你设置的采集频率，比如1分钟一次，1秒一次进行数据传输，传输到哪里？一般放到MQ中。还有一种采集是以文件的方式采集，在做数据分析的时候，工业设备的数据希望是连续不断的，我们

大数据量快速处理的架构设计

       在业务数据的<em>处理</em>过程中，经常会遇到夜间批次<em>处理</em>大量的数据，而且会有时效的要求，这就对程序执行的性能有了较高要求。特别是当应用系统跑了2年以上时，就会有大表或者特大表的操作了，数据量达到百万甚至上亿。 这时回顾前期的设计，就可能会发现好多问题。 可能是由于数据模型设计的时候没有考虑表的分区和及时归档，造成大表<em>处理</em>慢； 也可能是涉及到的sql的设计没有考虑走索引，或有隐式转换、全表扫描、...

关于Execl导入大数据量文件的处理思路（实战经验）

关于Execl导入<em>大数据量</em>文件的<em>处理</em>思路（实战经验） Execl作为微软的早期产品，功能强大的同时，性能也相应的差很多，<em>处理</em><em>大数据量</em>时 尤其明显。最近项目中有一个需求，要求导入人员信息，Execl的数据量大概5000左右， 但是会关联其他表，查询出100万级别的数据量，插入到值表。并且这个过程是系统管理 人员每月不定期在页面导入的。系统设计的要求是10秒内完成。 简单说一下我们的

vb实时数据采集.pdf

<em>如何</em>利用mscomm,进行<em>数据采集</em>和<em>处理</em>

大数据处理过程之核心技术ETL详解

ETL (数据转换)就是对数据的合并、清理和整合。通过转换，可以实现不同的源数据在语义上的一致性。抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：<em>数据采集</em>、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论ETL在大数据实际应用中涉及的技术与知识点。

大数据（一）数据采集 3

<em>数据采集</em>3： 关于pandas的函数都在官方API有写，哪个参数不会用首先应该去查这个 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.interpolate.html   -------------------------------------------------------------0---...

Excel大数据量处理(poi大数据量+java 线程池机制)

最近项目需求,有最低十万的数据导入最高500万的数据导入需求,poi,是开源对Excel支持非常强大的框架,因此研究了一番,此过程借阅网上多为人士的代码,和见解,我发现网上的代码都是那一套,是一个前辈在github上的一个开源项目,我也借阅了,非常感谢前辈提供. 我在借阅的时候发现假如一行中有单元格为空的话,会发生数据前移的情况,从而我们就无法准确的和数据库中数据对应, 第三就是其代码风格和我的...

otter打包及配置开发文档

otter架构&设计 <em>如何</em>解决"差"网络 <em>如何</em>避免双向回环 <em>如何</em><em>处理</em>数据一致性 <em>如何</em>高效<em>同步</em>数据 <em>如何</em>高效<em>同步</em>文件 <em>如何</em>支持系统HA <em>如何</em><em>处理</em>特殊业务<em>同步</em> <em>如何</em><em>处理</em>机房容灾

大数据的采集和导入

的大数据平台，一般包括以下几个过程，<em>数据采集</em>，数据存储，数据管理，数据<em>处理</em>，数据展现（可视化，报表和监控）数据是分散在不同的系统中的，在让数据产生价值之前，必须对数据进行采集，清洗，<em>处理</em>，大数据的数量和维度越来越多，我们必须采用大数据技术获得所需信息，计算机网络和信息设备的快速发展，产生的海量数据存在于各类服务器，媒介，机构，需要采取不同办法去寻找，加工数据才可以获得不同的办法去寻找，技工数据才可...

基于opc架构的数据采集系统及应用

随着计算机通信和网络技术的发展，计算机在工业自动化领域发挥着越来越重要的作用。在工业现场，通常会采用各种智能仪器仪表，这些智能设备的现场运行数据可以通过网络直接高速地采集到应用软件，从而将设备的运行状态采到分布在不同地理位置应用系统，方便进行设备的状态跟踪、故障诊断等。     OPC(OLE for Process Control)是一种基于微软OLE、COM/DCOM技术的自动控制协定。数据

Oracle大数据量更新方法

实际工作中我们有时会遇到，需要对一些超级大（BT）的表进行数据更新（更悲剧的是有时需要关联更新，就是依据一张大表的数据来更新另一张表的数据）我们通常的更新方法可能在性能效率上遭遇瓶颈，下面就笔者遇到的一个案列进行记录分享。 首先我们来看下需求： 一张玩家首登表：account_first_login（此表中有account,login_date,login_region字段）一张玩

POI3.8中 大数据量的excel表格处理

POI之前的版本不支持<em>大数据量</em><em>处理</em>，如果数据过多则经常报OOM错误，有时候调整JVM大小效果也不是太好。3.8版本的POI新出来了SXSSFWorkbook,可以支持<em>大数据量</em>的操作。 3.8版本的POI对excel的导出操作，一般只使用HSSFWorkbook以及SXSSFWorkbook，HSSFWorkbook用来<em>处理</em>较少的数据量，SXSSFWorkbook用来<em>处理</em><em>大数据量</em>以及超<em>大数据量</em>的导

怎样提高WebService性能大数据量网络传输处理(转)

1.    直接返回DataSet对象  特点：通常组件化的<em>处理</em>机制，不加任何修饰及             <em>处理</em>； 优点：代码精减、易于<em>处理</em>，小数据量<em>处理</em>较快； 缺点：<em>大数据量</em>的传递<em>处理</em>慢，消耗网络资源； 建议：当应用系统在内网、专网（局域网）的应用             时，或外网（广域网）且数据量在KB级时的             应用时，采用此

java数据库层面大数据量处理方式(面试)

数据库数据量大的<em>处理</em>方式

【MySQL】MySQL中针对大数据量常用技术

如今随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数行的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。所以对数据库的优化就势在必行。包括对查询的、数据转移的优化。索引、缓存的建立。

java项目——大数据量的处理 标签： 大数据内存存储

java项目——<em>大数据量</em>的<em>处理</em> 版权声明  转载处：http://blog.csdn.net/zhangzijiejiayou 1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？  方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到

大数据量文件的上传下载技巧

byte[] content = null; Blob blob = null; while(rs.next()){ blob = rs.getBlob("f00

用Pandas处理较大数据量

在一些比赛中，经常会出现原始训练数据就有十几G大小，正常的个人电脑内存根本不足以容纳这么<em>大数据量</em>。查到可以使用Pandas将原数据集划分成小块存储。以下内容转载自知乎。 作者：王乐 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38202468 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 user_feat = ['user_id','u...

数据采集与处理技术 马明建 试卷试题

<em>数据采集</em>与<em>处理</em>技术 马明建 试卷试题 期末考试专用 <em>数据采集</em>与<em>处理</em>技术 马明建 试卷试题 期末考试专用 <em>数据采集</em>与<em>处理</em>技术 马明建 试卷试题 期末考试专用 <em>数据采集</em>与<em>处理</em>技术 马明建 试卷试题 期末考试专用 <em>数据采集</em>与<em>处理</em>技术 马明建 试卷试题 期末考试专用

从外部数据采集到数据处理流程

       对于大型产线程序来说，很多人尤其是程序员很好奇，数据到底从哪里来，又是怎么<em>处理</em>的呢？       有没有你？反正我很好奇，那么接下来就简单两句话说下，至少心里有个概念！       首先要明确这个数据不是凭空造出来的，而是来自生产现场的真实数据，而且是自动采集的，不然人员手录的话，数据不准确，而且是很大的工作量。       对于产线上的物质生产，消耗流动，举两个例子，固态的进行重量...

数据采集与处理

 <em>数据采集</em>与<em>处理</em>，王百鸣课件信息工程学院：http://cie.szu.edu.cn/NewCie/courseware/ware_edit.asp?index=22&course_name=<em>数据采集</em>技术 课程名称：<em>数据采集</em>与<em>处理</em>教材：a.冯焕清.<em>数据采集</em>技术.中国科学技术大学，1989年.b.王力虎，李红波.  PC控制及接口程序设计实例. 科学出版社,2004年

Sqoop数据采集工具简介、安装、使用学习笔记（配合Hive和Hbase）

学习<em>数据采集</em>工具（ETL）Sqoop并使用多年后，写的一个学习笔记，整理了基本的要点，和操作使用手册，方便初学者快速掌握。

c# 大数据量比较时-方案

1、当面临千万条数据量的比较时，从技术的角度来说应该用泛型键值（c#键值由于用了散列算法速度很快）。例如前几天我需要查的是 航空公司、出发、到达、返点可以将 航空公司-出发-到达做一个键，返点作为值。 if (dtsourceBT.Rows.Count > 0) { dBaitour = new Dictiona

JDBC postgresql大数据量流式读取

前言： 最近做数据<em>同步</em>，需要从PostgreSql获取数据，发现一旦数据比较多，那么读取的速度非常慢，并且内存占用特别多&GC不掉。 代码样例： 为了方便讲解，下面写了事例代码，从b2c_order获取数据，这个数据表6G左右。 package com.synchro; import java.sql.*; /** * Created by qiu.li on 2

mysql 导入大数据量的数据到本地数据库

    当把线上的数据库数据量很大的数据库导入到本地时，会等很久，然而等很久之后还是显示失败；这是就要看看自己本地的没mysql是否设置了超时等待，如果报相关time_out这些，可以把mysql.ini尾部添加max_allowed_packet、interactive_timeout、wait_timeout参数mysql.ini相关配置[mysql]  # 设置mysql客户端默认字符集  ...

【转】大数据量分页查询方法

本文旨在介绍一种对数据库中的<em>大数据量</em>表格进行分页查询的实现方法，该方法对应用服务器、数据库服务器、查询客户端的cpu和内存占用都较低，查询速度较快，是一个较为理想的分页查询实现方案。  1．问题的提出  在软件开发中，<em>大数据量</em>的查询是一个常见的问题，经常会遇到对大量数据进行查询的场景。 常见的对<em>大数据量</em>查询的解决方案有以下两种： （1）、将全部数据先查询到内存中，然后在内存

大数据/高并发 利器--activeMQ 减轻数据库压力

activemq有哪些公司在用，主要用在什么业务场景？深入浅出JMS(三)--ActiveMQ简单的HelloWorld实例from: http://blog.csdn.net/jiuqiyuliang/article/details/48608237 第一篇博文深入浅出JMS(一)–JMS基本概念，我们介绍了JMS的两种消息模型：点对点和发布订阅模型...

如何处理海量数据

在现在很多人会碰到<em>大数据量</em>的<em>处理</em>，本文档就说明了怎么样<em>处理</em>碰到的一些<em>大数据量</em>

大数据WEB阶段（五）jQuery

jQuery一、概述 什么是jQuery？ jQuery是一个写的更少 ， 但做的更多的轻量级的 javaScript函数库 。 jQuery的优势？ 可以简化JavaScript代码 可以向css那样获取元素 可以修改css来控制页面效果 可以兼容常用的浏览器 。 jQuery版本支持 jQuery分为很多版本, 还分为未压缩版和压缩版, 根据需要选择对应的版本进行下载! 1.x 支

未整理--大数据处理系列之（一）Java线程池使用， Java 使用线程池执行大数据量统计任务

https://www.cnblogs.com/cstar/archive/2012/06/14/2549494.html https://blog.csdn.net/difffate/article/details/77149901 https://blog.csdn.net/qiyongkang520/article/details/47904863 https://blog.csdn....

C# 解决多类型大数据量数据文件的延迟性

最近在项目中的解码问题上遇到一个问题，甲方提供的数据来源较多，且一种数据类型需要累积到一个小时的数据量才能解码，其他数据进行即来即解。承接项目时的数据解码程序已经完成，但是当数据量和种类增多的情况下，数据解码出现积累和延迟问题。

传感器采集的数据有多重要

传感器<em>数据采集</em>的重要性对测量测控领域来说不言而喻，项目中要使用一种石英传感器，处于对成本和性能的考虑，分别使用了瑞士和国产的两种同一类型的传感器进行比对，采用同样的硬件<em>处理</em>方法对两种传感器分别进行采样，硬件框架采用16位AD + FPGA + DSP方式，在FPGA和内部进行了简单的数据滤波，在DSP部分进行了平滑滤波。

kettle循环（只适用于数据量不大的情况下）

直接上例子，适用在考虑使用：我当时的需求是将文本文件的数据插入更新到数据库，数据量大概为200w以上，执行完需要一个多小时，自己在网上搜到的用js脚本实现循环，觉得不太好（个人原因），所以无意之间发现了这个方法上图有两个转换，获取文件数据和比对数据，做相应操作需要将获取到的数据在比对数据，做相应操作转换中进行数据库匹配，打日志等操作，如果不循环查库（此处就是慢的原因，加索引也不好使）将得不到插入更...

AJAX大数据量处理

AJAX<em>大数据量</em><em>处理</em>

高并发处理

高并发<em>处理</em>.<em>大数据量</em>

分享ORACLE中大数据量查询实现优化

<em>大数据量</em>查询，对数据库开发者来说，性能问题往往是最需要费尽心机的，借此总结自己优化此类问题的心得与大家分享，以免大家走更多的弯路。1.使用主键临时表   <em>大数据量</em>表关联查询，是性能开销的主要原因。通过主键创建临时表，搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段，接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松、高性能的实现<em>大数据量</em>查询。2.只查询一次大表   在编写<em>大数据量</em>查询程序时，对于大的数据表，尽可能减少对大数据表的访问次数，必要时，可以缓存大数据表的结果。3.分批<em>处理</em>，提高并发性能  

基于LabVIEW的数据采集与处理技术

labview编程 基于LabVIEW的<em>数据采集</em>与<em>处理</em>技术 白云 高育鹏

OPC的数据访问方法分别有同步访问、异步访问和订阅式数据采集方式------OPC（第一篇）

OPC的数据访问方法分别有<em>同步</em>访问、异步访问和订阅式<em>数据采集</em>方式三种。 1　<em>同步</em>数据访问方式 OPC服务器把按照OPC应用程序的要求得到的数据访问结果作为方法的参数返回给OPC应用程序，OPC应用程序在结果被返回之前必须处于等待状态。 <em>同步</em>访问特点为：读取指定OPC标签对应的过程数据时，应用程序一直要等到读取完为止；写入指定OPC标签对应的过程数据时，应用程序一直等待写入完成为止。当客户数据

高并发处理.大数据量

高并发<em>处理</em>.<em>大数据量</em>

关于 ORACLE 大数据量操作 的调优

由于系统进入到压力测试阶段，需要准备大量数据来模拟测试环境，其中就牵涉到一些大的数据量的操作。以下是一些心得。 1.   如果需要对一个<em>大数据量</em>的表进行全表更新，那是非常耗时的。那么此时不如使用 CREATE table_temp as (select b.x,b.y,b.z from table b )来代替update。 以下是几种可以使用这种方法的场景： a.   假设表A

高并发大数据量的数据库的设计与优化

一、数据库结构的设计。       数据库模型设计的不合理，不仅会导致客户端和服务端的编程和维护困难，而且会影响到系统实际运行的性能。在系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必要的。       在一个系统分析设计阶段，由于数据量小，系统负荷低，我们往往只注重功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处。等系统投入运营一段时间后，才发现系统性能在降低，这个时候再去提高性能则往往需要花费更多的人力

Hibernate大数据量操作解决方案

阅读了Hibernate的Reference之后，可以采用批量<em>处理</em>的方法，当插入的数据超过10000时，就flush session并且clear。 下面是一个测试method。 * 测试成批插入数据的事务<em>处理</em>，返回是否成功 public boolean

近期项目上遇到大数据量查询，下面是相应注意项和解决方案

1、尽量避免在 where 子句中使用!=或&amp;lt;&amp;gt;操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2、考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。3、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...

mysql 大数据量分页优化

假设有一个千万量级的表，取1到10条数据； select * from table limit 0,10; select * from table limit 1000,10; 这两条语句查询时间应该在毫秒级完成； select * from table limit 3000000,10; 你可能没想到，这条语句执行之间在5s左右； 为什么相差这么大？ 可能mysql并没

springmvc 针对大数据量操作数据库 优化

20151014_针对<em>大数据量</em>的数据库操作问题 转至元数据结尾 由 胡明伟创建并最终修改于 十月 18, 2015 转至元数据起始   程序针对<em>处理</em><em>大数据量</em>的问题，通常需要对代码进行优化后进行操作，切不可<em>同步</em>循环逐一针对每条记录的数据单独操作数据库，这样不仅很浪费资源，导致系统效率慢，还有可能导致其他问题的出现。  

急:如何提高驱动程序的运行效率,处理大数据量??

最近开发一网络设备的驱动,该设备在收到数据时会产生中断,进入中断<em>处理</em>函数,我现在rn的做法是:在中断<em>处理</em>函数中先判断中断类型,如果是接收数据中断来了,再去调用数据接收rn函数,接收完后再返回中断<em>处理</em>函数,这方法在数据量小,发送慢时还可以,但数据量一大,中断rn队列立即就满了,来不及<em>处理</em>数据就死机了!rnrnrn请教大家:有什么好的方法可以提高效率?请多提建议!!rn是否可以使用内核线程??rn谢谢!!

大数据中的批量删除

oken表中目前有400w条数据，且以每天十几万的数据继续增长。需要定期将其中过期的数据取消掉，仅保留最新的万计以内的数据； token表有两个字段：id（long ,自增），update_time（timestamp，更新时间），其中在id上建立了索引； 一次性删除掉400w条数据显然不靠谱，会发现删除失败，因为lock wait timeout exceed错误； 因此最后分批删除，每次

如何处理大数据量的读取

我现在用的是MS SQL SERVER2000数据库，准备做一个数据导出，可是怕数据量太大把应用服务器给down了，不知道MS SQL SERVER2000提供的JDBC驱动中，resultSet是否自带缓存功能，请高人指教，多谢。

php处理大数据量数据的思路

<em>大数据量</em>的业务场景：excel 导出百万数据，操作百万数据的数组，从数据库表中取出百万数据。两个解决思路:1.从环境配置上，比如调高php脚本的内存限制。ini_set('memory_limit','');2.从代码层面，比如前两种，都是数据先写到内存后输出，<em>大数据量</em>的情况下，内存非常容易写爆。    解决思路就是分批次<em>处理</em>。excel导出解决方案可以看我之前博文，有相应的代码示例。    操作...

如何处理大数据量的查询

在实际的任何一个系统中，查询都是必不可少的一个功能，而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个关键指标，尤其是当数据量变得越来越大时，于是<em>如何</em><em>处理</em><em>大数据量</em>的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题。本文将从数据及数据查询的特点分析出发，结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围，来阐述J2EE平台下<em>如何</em>进行查询框架的设计。Value List Handler模式及其局限性在J2EE应用

WebService下实现大数据量的传输

设置RemotingFormat = SerializationFormat.Binary;再序列化,通过WebService传输,客户端接收,再反序列化,确实效果大大的优于直接传送DataSet,不仅网络传输中如此,即使本机,性能改善也非常明显.       下面分别是WebService里面的方法和客户端反序列化取DataSet的方法.       1. 服务器上面取数据,

oracle 处理大数据量问题

1. 采用高速的存储设备,提高读写能力，如：EMC 和NetApp，   2. 假如tab1表中的没有数据的话  DROP   TABLE   TAB1; CREATE   TABLE   TAB1   AS   SELECT   *   FROM   TAB2; 然后在创建索引   3. 用Hint 提示减少操作时间     INSERT   /*+Append*/   INT

如何处理大数据量的查询？

[b]表結構:[/b]rnrn NUMREPORTREALSENDGUID NUMBER not null,rn NUMMMSID NUMBER(15),rn VC2SERVICECODE VARCHAR2(24),rn VC2CAMPAIGNID VARCHAR2(24),rn VC2CALLEDNUM VARCHAR2(64),rn DATCREATE DATE,rn VC2REPORTSTATUS VARCHAR2(1),rn VC2STATUS VARCHAR2(1),rn VC2USERID VARCHAR2(128)rnrn[b]SQL：[/b]rnrnselect rnrnvc2servicecode,vc2campaignid,datcreate,vc2reportstatus,vc2statusrnfrom imms_report_realsendrnwhere datcreate between YYYY-MM-DD and yyyy-mm-ddrnand vc2userid=?rnorder by datcreaternrn目前數據庫里已有1000多萬筆數據。查一下其中的200W大概需要2分鐘，太長rnrn了。（不知道是不是分頁有問題，用的是extremetable）rnrn最終數據量可能會有5400Wrnrn1.表分区(問題: [color=#FF0000]如果建表分區的話只能按日期建,每月一個分區，但是如果rnrn做跨月查詢的話，速度會不會提升? 還是更可能還會變慢？)[/color]rnrn2.索引 已經在DATCREATE上建了索引(datcreate有order by操作)，但是效果rnrn并不明顯!rnrn請做過這樣的大數據量查詢的XDJM指教一下！rn謝謝！

数据采集课后习题答案--马明建

<em>数据采集</em>答案，马明建老师的 西安交通大学出版社出版

深入理解otter，利用OTTER实现准实时ETL、数据同步

深入理解otter，利用OTTER实现准实时ETL、数据<em>同步</em> 1. 中美<em>同步</em>需求 2. otter架构&设计 <em>如何</em>解决"差"网络 <em>如何</em>避免双向回环 <em>如何</em><em>处理</em>数据一致性 <em>如何</em>高效<em>同步</em>数据 <em>如何</em>高效<em>同步</em>文件 <em>如何</em>支持系统HA <em>如何</em><em>处理</em>特殊业务<em>同步</em> <em>如何</em><em>处理</em>机房容灾 3. 相关产品对比 4. 其他

记一次代码优化（大数据量处理及存储）

记一次代码优化过程 --- <em>大数据量</em>的<em>处理</em>及存储 1. 原始场景再现： 该模块主要是客户端负责上传一个包含手机号码的txt，其中一行一个手机号码。服务端读取并解析该文件，解析过程中需要做有效性验证。例如：号码位数，是有效数字及是否在有效号段之内。最后保存数据到DB。 该包含手机号码文件数据在20W到200W之间。 2. 问题所在 在客户端上传20W数据的时候，后台相...

Java 大型系统高并发大数据的处理方式

页面静态化 （页面层面的缓存） 缓存 (memcached、redis等，数据缓存、避免多次请求) 集群负载均衡(单机<em>处理</em>能力不足) 分库分表(大量数据的<em>处理</em>、原则分、分、分) 读写分离 队列、MQ、数据库增加加锁(防止并发) 存储（IO最耗性能） 小型机(提交硬件性能，呵呵) ..... 等待再补充 数据库层面: 当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降

数据采集，大数据互联网时代

营销思路： 钱=流量 x 转化 x 毛利润 <em>如何</em>解决流量问题： <em>数据采集</em>获取精准客户资源 采集软件的作用是提供数据资源，将采集到的电话、QQ或者微信号码导入到精控系统中自动添加微信号好友。我们这边选取两款常用的采集软件来做教程分享，这两款分别是企业主采集和地图采集： 说明 企业主采集软件主要采集的是工商网公开共享的数据，这些数据都是合理合法的，请用于正规用途。 ❖ 企业主采集 数据类型：企业主采集...

请问在AUTOCAD环境中如何判断按键是“ESC

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大数据量报表系统的改进方案

如果是行家，提起报表，你是否想起了JasperReports( iReport )、Birt、JFreeReport、水晶报表等？但是，在海量数据问题面前，这些工具都弱爆了。怎么说呢，这些报表工具，的确功能强大、支持可视化的“报表模板”制作，用它来制作公文文件、财务报表、统计汇总表等，非常实用。但是我讲的是一种<em>大数据量</em>的报表，可能不是一张word或者几千条的excel能够导出的，比如说订单报表、销

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