回到目录 最近总遇到大数据的问题,一次性处理几千万数据不实际,所以,我们需要对大数据进行分块处理,或者叫分页处理,我在EF架构里曾经写过类似的,那是在进行BulkInsert时,对大数据批量插入时候用到的,现在我把它拿出来,放在IQueryableExtensions类中,即它将作为IQueryable的一个扩展出现,我们可以把这个分页处理的逻辑应用的更加广泛,并且,在这个整理中,提供了异步并行版本,它比同版版本快了几十倍之多,可以说,当前的服务器,只有使用了并且计算之后,才能发挥它的作用! /…

转 Web网站架构演变—高并发.大数据 2018年07月25日 17:27:22 gis_morningsun 阅读数:599   前言 我们以javaweb为例,来搭建一个简单的电商系统,看看这个系统可以如何一步步演变. 该系统具备的功能: 用户模块:用户注册和管理 商品模块:商品展示和管理 交易模块:创建交易和管理 阶段一.单机构建网站 网站的初期,我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件.此时我们使用一个容器,如tomcat.jetty.jboos,然后直接使用JSP/servlet技术,…

随着物联网技术和应用的普及,以运营商.互联网以及实体经济行业为代表的企业产生了越来越多的数据,大数据的发展越来越蓬勃. 从2007年开始,大数据应用成为很多企业的需求,2012年兴起并产生了大数据平台,使用者主要是程序员:2013年到2017年间,数据逐渐增多,大数据平台变成了融合大数据平台,使用者从程序员变成数据管理员和数据分析师:从2018年开始,大数据进入企业数据智能新阶段,普通的工程师也能轻松应用. 当数据越来越多,需求也越来越高,环境越来越复杂,分析处理的方式也多种多样,这对平台有了更…

作者:Grey 原文地址: http://greyzeng.com/2016/10/31/big-data-etl/ 需求: 将Oracle数据库中某张表历史数据导入MySQL的一张表里面. 源表(Oracle):table1 目标表(MySQL):table2 数据量:20,000,000 思路: 由于服务器内存资源有限,所以,无法使用Kettle一次性从源表导入目标表千万级别的数据,考虑采用分页导入的方式来进行数据传输,即: 根据实际情况设置一个每次处理的数据量,比如:5,000条,然后根据…

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM…

1. hadoop环境搭建 1.1 伪分布式环境搭建 1.1.1 伪分布式环境搭建 1.1.2 伪分布式搭建结果 hdfs可视化界面: http://od001:50070/dfshealth.html#tab-overview yarn可视化界面: http://od001:8088/cluster 历史服务器可视化界面:http://od001:19888/ secondarynamenode可视化界面: http://od001:50090/status.html 1.1.3 批量启动脚本…

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:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使…

1.使用ndf文件. 自从sqlserver2005后,默认不增生成ndf文件. mdf:priMary Data file ldf:Log Data File ndf:secoNdary data files 如果数据库超过了单个 Windows 文件的最大大小,可以使用ndf,数据库可以继续增长. 2.设定自增长的量.如果数据库可能很大,那么设置一次增长100MB-200MB:如果小,可以设置50 MB到100 MB. 目的:当数据库很大时,一旦写满,再进行插入操作,会导致插入操作等待,直到…

SQL Server 中虽然有 ORDER BY NewID() 方法,但对于数据量比较大的结果集来说,排序那慢的可不是一星半点. 微软官方给了一种方案,https://msdn.microsoft.com/en-us/library/cc441928.aspx 示例如下: SELECT TOP 100 * FROM [01_SubjectiveScoreInfo] 但此方法仍我缺陷,即无法对所有记录进行排序,上例中如果总记录数小于10000,TOP 100 返回的记录数就会不足100 .…

byte[] buffer = new byte[BufferSize]; int bytesRead; // 读取的字节数 MemoryStream msStream = new MemoryStream(); do { bytesRead = streamToClient.Read(buffer, , BufferSize); msStream.Write(buffer, , bytesRead); } ); buffer = msStream.GetBuffer();…

微服务架构 微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物.互联网时代的产品通常有两类特点:需求变化快和用户群体庞大,在这种情况下,如何从系统架构的角度出发,构建灵活.易扩展的系统,快速应对需求的变化:同时,随着用户的增加,如何保证系统的可伸缩性.高可用性,成为系统架构面临的挑战. 如果还按照以前传统开发模式,开发一个大型而全的系统已经很难满足市场对技术的需求,这时候分而治之的思想被提了出来,于是我们从单独架构发展到分布式架…

一文读懂 Spring Boot.微服务架构和大数据治理三者之间的故事 https://www.cnblogs.com/ityouknow/p/9034377.html 微服务架构 微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物.互联网时代的产品通常有两类特点:需求变化快和用户群体庞大,在这种情况下,如何从系统架构的角度出发,构建灵活.易扩展的系统,快速应对需求的变化:同时,随着用户的增加,如何保证系统的可伸缩性.高可用性,…

http://blog.csdn.net/jacktan/article/details/9200979 大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您…

大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您至少要保持清醒的头脑,认真仔细的慎问一下自己,我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司,数据的确…

  WOT大数据处理技术分会场,PingCAP CTO黄东旭.易观智库CTO郭炜.Mob开发者服务平台技术副总监林荣波.宜信技术研发中心高级架构师王东及商助科技(99Click)顾问总监郑泉五位讲师,分别针对时下热门的HTAP数据库TiDB.去ETL化的IOTA架构.数据工厂架构.实时敏捷大数据理念实践.基于场景的大数据营销等话题,展开实践分享. 作者:查士加来源:51CTO 2018年5月18-19日,由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开.来自全球企业的技术精英汇聚北京,畅谈软件…

目录 传统系统的问题 Lambda架构简介 Lambda架构关键特性 数据系统的本质 Lambda的三层架构 Lambda架构组件选型 总结 原文链接:https://jiang-hao.com/articles/2019/big-data-lambda-architecture.html 传统系统的问题 "我们正在从IT时代走向DT时代(数据时代).IT和DT之间,不仅仅是技术的变革,更是思想意识的变革,IT主要是为自我服务,用来更好地自我控制和管理,DT则是激活生产力,让别人活得比你好&qu…

很多人问阿里的飞天大数据平台.云梯2.MaxCompute.实时计算到底是什么,和自建Hadoop平台有什么区别. 先说Hadoop 什么是Hadoop? Hadoop是一个开源.高可靠.可扩展的分布式大数据计算框架系统,主要用来解决海量数据的存储.分析.分布式资源调度等.Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算,充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop的核心有两大板块:HDFS和MapReduce. HDFS全称Hadoop Distributed File System,是一种…

大数据时代的IT架构设计(来自互联网.银行等领域的一线架构师先进经验分享) IT架构设计研究组 编著   ISBN 978-7-121-22605-2 2014年4月出版 定价:49.00元 208页 16开 编辑推荐 l  一书在手,架构无忧 l  三十位一线架构师真知实践 l  百位顶级架构师献计献策 l  十万文字尽显架构精华 内容提要 <大数据时代的IT架构设计>以大数据时代为背景,邀请著名企业中的一线架构师,结合工作中的实际案例展开与架构相关的 讨论.<大数据时代的IT架构设计…

业务的挑战 存储量量/并发计算增大 现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据,如果一家公司的数据量超过100T,且能通过数据产生新的价值,基本可以说是大数据公司了 .起初,一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS,后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘,该架构的基本能力包括事务.存储.索引和计算力.随着公司的慢慢发展,数据量在不断地增大,其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求,只有分布式化. 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES,再ECS提供的计算力变…

今天我们来看一下淘宝.美团和滴滴的大数据平台,一方面进一步学习大厂大数据平台的架构,另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图.通过大厂的这些架构图,你就会发现,不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异,架构图的画法也有套路可以寻觅. 淘宝大数据平台 淘宝可能是中国互联网业界较早搭建了自己大数据平台的公司,下图是淘宝早期的 Hadoop 大数据平台,比较典型. 淘宝的大数据平台基本也是分成三个部分,上面是数据源与数据同步:中间是云梯 1,也就是淘宝的 Hadoop 大数据集群:下面是大数据的应用…

大数据体系概览Spark.Spark核心原理.架构原理.Spark特点 大数据体系概览(Spark的地位) 什么是Spark? Spark整体架构 Spark的特点 Spark核心原理 Spark架构原理 spark内核架构 RDD及其特点 Spark SQL VS Hive Spark Streaming VS Storm spark 任务提交流程 小提示:这里,使用axure(原型制作工具),来画图十分方便,个人认为比viso或者是processon等流程图制作工具简单多了. 点击链接,看取…

使用vue全家桶以及v-charts和datav实现一个github可视化大数据界面展示,没有设计搞的原因,只能忽略设计编写一下界面, 用户只需要登录的时候填写自己github用户名.就可以看到数据展示 在登录的时候,可能会存在登录失败,可能造成的原因是网络不稳定, 最终界面展示效果 功能实现 - 用户登录以及个人信息展示 - 粉丝数量以及粉丝展示 - 仓库 Stars 详情 - 仓库语言详情 接口数据 在这个项目中所需要用到的接口,其实github提供的接口不值这些,如果想访问更多接口的话,地…

转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-twitterstorm/ 流式处理大数据简介 Storm 是一个开源的.大数据处理系统,与其他系统不同,它旨在用于分布式实时处理且与语言无关.了解 Twitter Storm.它的架构,以及批处理和流式处理解决方案的发展形势. Hadoop(大数据分析领域无可争辩的王者)专注于批处理.这种模型对许多情形(比如为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的…

来自:http://www.cnblogs.com/wenllsz/archive/2012/11/16/2774205.html 了解大数据带来的机遇: 透视架构与工具: 开源节流,获得竞争优势. 聚焦大数据 组织为了变得更高效,盈利能力更强,或生产率更高,对信息的渴求似乎永远也无法得到满足.为此它们一直在寻找更强大的数据存储技术,包括超大型数据库(VLDB),以满足他们对信息存储和获取的需求.最近几年数据的爆炸式增长催生了新的存储技术.用于保存和管理大数据的技术作为企业级数据库技术的补充出现…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit Microsoft资深产品经理邢国冬的案例分享.编辑:Cynthia 邢国冬(Tony Xing):Microsoft资深产品经理.负责微软应用与服务集团的大数据平台构建,数据产品与服务. 导读:微软的ASG (应用与服务集团)包含Bing,.Office,.Skype.每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的data audit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性.本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka.…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取…

ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的<大数据时代> 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样…

Spark介绍 按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎. 通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等.Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一. 快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之一,主要归功于其基于内存的运算方式.当需要处理的数据需要反复迭代时,Spark可以直接在内存中暂存数据,而无需像Map Reduce一样需要把数据写回磁盘…

经过多年信息化建设,我们已经进入一个神奇的“大数据”时代,无论是在通讯社交过程中使用的微信.QQ.电话.短信,还是吃喝玩乐时的用到的团购.电商.移动支付,都不断产生海量信息数据,数据和我们的工作生活密不可分.须臾难离. >>>> 什么是大数据 什么是大数据,多大算大,100G算大么?如果是用来存储1080P的高清电影,也就是几部影片的容量.但是如果100G都是文本数据,比如云智慧透视宝后端kafka里的数据,抽取一条mobileTopic的数据如下:[107,55053230546…

Hadoop大数据——随着计算机技术的发展,互联网的普及,信息的积累已经到了一个非常庞大的地步,信息的增长也在不断的加快.信息更是爆炸性增长,收集,检索,统计这些信息越发困难,必须使用新的技术来解决这些问题.大数据由巨型数据组成,这些数据集大小超出人类在可接受时间下的收集,使用,管理和处理能力.把数据集合并进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性,可用来察觉商业趋势,判定研究质量,避免疾病扩散,打击犯罪或测定及时交通路况等,这样的用途正是大型数据集盛行的原因.从各种各样类型的数据中,快速获得有价…