用hive来做数仓类操作,或者大数据的运算,是没有疑问的,至少在你没有更多选择之前. 当我们要hive来做类似于大批量数据的select时,也许问题就会发生了变化. 1. 通用解决方案之分页 首先,我们要基于一个事实,就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据.比如常用的 mysql, oracle, 一般你select 10w左右的数据量时已经非常厉害了.而我们的解决方法也比较简单,那就是分页获取,比如我一页取1w条,直到取完为止.同样,因为hive基于都支持sql92…

使用情况说明: 已经使用logstash拉取MySQL数据存储到es中,es中也创建了相应的索引,也存储了数据.假若把这个索引给删除了,再次进行同步操作的话要咋做,从最开始的数据进行同步,而不是新增的数据 官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html#plugins-inputs-jdbc-tracking_column 官方原话: The plugin will persist…

在开发中,我们常常碰到需要定时拉取网站数据,如: setInterval(function(){ $.ajax({ url: 'xx', success: function( response ){ // do something with the response } }); }, 5000); 请思考下此写法有什么弊端? 能想到情况是:如果接口异常了,程序仍然会间隔5000ms抓取数据.换句话说,我们不能捕获到异常,并做一些合理的调整. 所以我们换个写法: // new hotness (f…

目录 1.KafkaConsumer poll 详解 2.Fetcher 类详解 本节重点讨论 Kafka 的消息拉起流程. @(本节目录) 1.KafkaConsumer poll 详解 消息拉起主要入口为:KafkaConsumer#poll方法,其声明如下: ~java public ConsumerRecords<K, V> poll(final Duration timeout) { // @1 return poll(time.timer(timeout), true); // @…

在这里看到的解决方法 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-1729 请是个人理解,有问题请大家留言. 其实本身flume是不支持像KAFKA一样的发布/订阅功能的,也就是说无法让spark去flume拉取数据,所以老外就想了个取巧的办法. 在flume中其实sinks是向channel主动拿数据的,那么就让就自定义sinks进行自监听,然后使sparkstreaming先和sinks连接在一起, 让streaming来决定是否拿数据及拿数据的频…

oracle 快速删除大批量数据方法(全部删除,条件删除,删除大量重复记录) 分类: ORACLE 数据库 2011-05-24 16:39 8427人阅读 评论(2) 收藏 举报 oracledeletetablesqllogginginsert 全部删除 如果是删除某个表的所有数据,并且不需要回滚,使用 TRUNCATE 就ok了.关于Trancate 参见这里http://blog.csdn.net/gnolhh168/archive/2011/05/24/6442561.aspx SQL…

最近遇到一例,HBase 指定大量列集合的场景下,并发拉取数据,应用卡住不响应的情形.记录一下. 问题背景 退款导出中,为了获取商品规格编码,需要从 HBase 表 T 里拉取对应的数据. T 对商品数据的存储采用了 表名:字段名:id 的列存储方式.由于这个表很大,且为详情公用,因此不方便使用 scanByPrefixFilter 的方式,担心引起这个表访问的不稳定,进而影响详情和导出的整体稳定性. 要用 multiGet 的方式来获取多个订单的指定列字段的数据,需要动态生成相应的列名集合,然…

我们都知道,各种主流的社交应用或者阅读应用,基本都有列表类视图,并且都有滑到底部加载更多这一功能, 对应后端就是分页拉取数据.好处不言而喻,一般来说,这些数据项都是按时间倒序排列的,用户只关心最新的动态,而不关心几个月甚至几年前消息,所以后端返回给客户端的数据是不会一次性传递全部内容的(不仅耗费流量,而且还给服务器带来巨大压力). 举个例就说MySQL,它已经给我们提供了相应的语句来支持这一功能,那就是limit关键字.比如我要拉取一个消息表中用户id为1的前10条最新数据,SQL语句如下: s…

package download; import org.json.JSONArray; import java.io.*; import java.net.URL; import java.net.URLConnection; import java.nio.Buffer; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.*; import org.json.JSONObject; public class Downloader { pu…

高并发大流量的互联网架构,一般通过服务层来访问数据库,随着数据量的增大,数据库需要进行水平切分,分库后将数据分布到不同的数据库实例(甚至物理机器)上,以达到降低数据量,增加实例数的扩容目的. 一旦涉及分库,逃不开“分库依据”patition key的概念,使用哪一个字段来水平切分数据库呢:大部分的业务场景,会使用业务主键id. 确定了分库依据patition key后,接下来要确定的是分库算法:大部分的业务场景,会使用业务主键id取模的算法来分库,这样即能够保证每个库的数据分布是均匀的,又能够保…