前言 DT时代对平台或商家来说最有价值的就是数据了,在大数据时代数据呈现出数据量大,数据的维度多的特点,用户会使用多维度随意组合条件快速召回数据.数据处理业务场景需要实时性,需要能够快速精准的获得到需要的数据.之前的通过数据库的方式来处理数据的方式,由于数据库的某些固有特性已经很难满足大数据时代对数据处理的需求. 所以,在大数据时代使用hadoop,hive,spark,作为处理离线大数据的补充手段已经大行其道. 以上提到的这些数据处理手段,只能离线数据处理方式,无法实现实时性.Solr作为补充…

背景: 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询.HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级 的快 速检索,对于多字段的组合查询却无能为力.针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的 HBase多条件查询方案进行测试和验证. 原理: 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引,通过Solr的多条件查询快速获得符合过滤条…

例如有两个业务表:文章表,评论表 . 场景: 一个文章可以由多个人评论. 创建两个core,一个core叫article,一个叫comment.article实例的schema.xml文件中定义几个简单的属性:id.title.content.createtime,relationId <field name="id" type="long" multiValued="false" indexed="true" requ…

SQL语句: select distinct a.device_hash, sum(b.cmn_merge_count) from (select distinct device_hash from tbl_fileprotect_svc_instance where customer_id='3f500ac5-020d-3ce3-a2a2-51a59ddd606e') as a left join tbl_file_protect_alarm as b on a.device_hash = b…

SQL语句: select distinct a.device_hash, sum(b.cmn_merge_count) from (select distinct device_hash from tbl_fileprotect_svc_instance where customer_id='3f500ac5-020d-3ce3-a2a2-51a59ddd606e') as a left join tbl_file_protect_alarm as b on a.device_hash = b…

欢迎和大家交流技术相关问题: 邮箱: jiangxinnju@163.com 博客园地址: http://www.cnblogs.com/jiangxinnju GitHub地址: https://github.com/jiangxincode 知乎地址: https://www.zhihu.com/people/jiangxinnju 此文从以下几个方面来整理关于分区表的概念及操作: 1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分…

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主…

Dong的这篇博客我觉得把原理写的很详细,同时介绍了一些优化办法,利用二次排序或者布隆过滤器,但在之前实践中我并没有在join中用二者来优化,因为我不是作join优化的,而是做单纯的倾斜处理,做join优化或者查询优化时,上述二者是最基本的优化办法了. 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JO…

作者:汤圆 个人博客:javalover.cc 前言 背景:Spring Boot + MybatisPlus 用MybatisPlus就是为了不写SQL,用起来方便: 但是如果需要多表联合查询,还是需要手写SQL(不过GitHub上也是有一些开源的库,可以不写SQL) 本节介绍的还是通用的写法,基于注解SQL实现的多表联合查询 简介 大概流程就是 先把要联合查询的参数封装到一个类里进行返回 - 结果类 再在mapper中注入SQL查询语句 - @Select 最后在service中拼接查询条件…

之前讲了Springboot整合Mybatis,介绍了如何自动生成pojo实体类.mapper类和对应的mapper.xml 文件,并实现最基本的增删改查功能.mybatis 插件自动生成的mapper 实现了大部分基本.通用的方法,如:insert.update.delete.select 等大概20个左右方法,都是比较基础的增删改查,这些通用Mapper提供的方法基本都能满足各种单表操作需求.但是,在实际工作中通用Mapper并不能满足所有的工作,或是某个业务需要手写 sql 语句.或是多表…