方法一: 代码如下: import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * 模拟批量处理数据(一) * 当数据量过大过多导致超时等问题可以将数据进行分批处理 * @author [] * */ public class BatchUtil2 { public static void listBatchUtil(List<Integer> lists) { System.out.println(lists); System.out.pr

HBase 数据读写流程 2016-10-18 杜亦舒 读数据 HBase的表是按行拆分为一个个 region 块儿,这些块儿被放置在各个 regionserver 中 假设现在想在用户表中获取 row key 为 row0001 的用户信息 要想取得这条数据,就需要先找到含有此条记录的 region HBase 是如何定位到具体 regionserver 中的具体 region 的呢? HBase 中有一个内置的 hbase:meta 表,其中记录了所有表的所有 region 的详细信息 例如

MySQL大批量插入数据 1. 对于Myisam类型的表,可以通过以下方式快速的导入大量的数据. ALTER  TABLE  tblname  DISABLE  KEYS; loading  the  data ALTER  TABLE  tblname  ENABLE  KEYS; 这两个命令用来打开或者关闭Myisam表非唯一索引的更新.在导入大量的数据到一 个非空的Myisam表时,通过设置这两个命令,可以提高导入的效率.对于导入大量 数据到一个空的Myisam表,默认就是先导入数据然后才

因为要做一个号码归属地查询小功能,因为要导入外部(文本文件)的电话归属地数据,使用的是SqlDataAdapter类,数据不多,只四万有多条,表也只有一个,phoneBook表,使用的是DataTable和SqlDataAdapter,测试了三次导入,平均18秒,但是我觉得太慢了,就百度了下[SQL Server批量导入数据],发现了SqlBulkCopy这个神器,一秒内导入.       SqlBulkCopy 这个类用于数据库大批量的数据传递,通常用于新旧数据库之间的更新.关键的一点是,即使

转自:https://segmentfault.com/a/1190000017255939 作为鸡生蛋系列文章,这里主要关注Linux input系统,主要为触摸事件上报流程. 读该文章最好有对linux驱动的入门知识.其实当你自己去分析了input系统后,再分析别的就相对很轻松了,linux里好多套路都差不多的. 本文例子以ft6236.c驱动为例, 当然你也可以用goodix或者别的触摸来分析.但是分析基于的内核版本用4.19.6(我写这篇文档时最新稳定版)(https://git.ker

 SqlBulkCopy 这个类用于数据库大批量的数据传递,通常用于新旧数据库之间的更新.关键的一点是,即使表结构不同,也可以通过表字段或者字段位置建立映射关系,将所需的数据导入到目标数据库. 下面代码测试了数据量为一百万条数据,几次测试耗时8秒左右. /// <summary> /// SqlBulkCopy类的使用,批量更新数据 /// </summary> public static void SqlBulkCopyDemo() { String connStr = Conf

===数据写入流程=== 源码:https://github.com/apache/hbase/blob/master/hbase-server/src/main/java/org/apache/hadoop/hbase/regionserver/HRegion.java 函数:doMiniBatchMutation 总结:图片来自博客:http://hbasefly.com/2016/03/23/hbase_writer/ 源码注释摘录: // ------------------------

简述vuex的数据传递流程 当组件进行数据修改的时候我们需要调用dispatch来触发actions里面的方法.actions里面的每个方法中都会有一个commit方法,当方法执行的时候会通过commit来触发mutations里面的方法进行数据的修改.mutations里面的每个函数都会有一个state参数,这样就可以在mutations里面进行state的数据修改,当数据修改完毕后,会传导给页面.页面的数据也会发生改变

Linux系统捕获数据包流程 为了提高数据包的捕获效率,瓶颈问题是一个需要非常关注的焦点.减少在捕获数据包过程中的瓶颈,就能够提高数据包捕获的整体性能.下面本文将以Linux操作系统为平台,分析捕获数据包的整个过程,通过实验数据得出影响捕获数据包的关键因素,最终确定捕获数据包过程的瓶颈. 在Linux平台下数据包的获取过程为,数据包到达网卡后,会产生一个硬件中断,然后调用网卡驱动程序中的函数来处理.这个中断处理程序首先要做的就是进行一些I/O操作将数据读入.当数据帧成功接收后,收到的数据包会被封

SQLBulkCopy是继承SQLClient空间下的一个特殊类,它可以帮助我们以映射的方式把DataTable和DataReader数据大批量导入到数据库对应表中 public void Inert2DBBySqlBulkCopy(DataTable data, string tableName) { BaseDao basdd = new BaseDao(); using (SqlConnection conn = new SqlConnection(basdd.SqlNormMap.Dat

一个查询语句经过哪些步骤 这次我们从MySQL的整体架构来讲SQL的执行过程,如下图: 在整体分为两部分Server和引擎层,这里引擎层我使用InnoDB去代替,引擎层的设计是插件形式的,可以任意替代,接下来我们开始介绍每个组件的作用: Server层 连接器:连接器负责跟客户端建立连接.获取权限.维持和管理连接:查询缓存:服务的查询缓存,如果能找到对应的查询,则不必进行查询解析,优化,执行等过程,直接返回缓存中的结果集:解析器:解析器会根据查询语句,构造出一个解析树,主要用于根据语法规则来验证

QAT数据面流程 sessionSetupData数据结构 pOpData数据结构

欢迎关注公众号:bin的技术小屋,如果大家在看文章的时候发现图片加载不了,可以到公众号查看原文 本系列Netty源码解析文章基于 4.1.56.Final版本 在<Netty如何高效接收网络数据>一文中,我们介绍了 Netty 的 SubReactor 处理网络数据读取的完整过程,当 Netty 为我们读取了网络请求数据,并且我们在自己的业务线程中完成了业务处理后,就需要将业务处理结果返回给客户端了,那么本文我们就来介绍下 SubReactor 如何处理网络数据发送的整个过程. 我们都知道 N

 一.准备工作 1.官网下载nifi 2.上传到linux随便哪里把,因为nifi是用java写的,所以首先要保证你的linux装了jdk 其次保证系统在装了zookeeper,因为nifi是一个分布式框架,需要zookeeper做协作支持,后面会具体讲讲zookeeper的作用. 3.解压缩 ,unzip nifi-1.3.0-bin.tar.gz 4.进入nifi.properties 配置web访问的ip和端口 5.sh bin/nifi.sh status 查看nifi状态 6.启动ni

====================================================================================CLIENT    encode :     用的方法是: AbstractMessageEncoder.encode().PackageBodyMessageEncoder.*        发送的对象是:ReqServerMsg [id=1001, num=5, param=测通了吗?]        具体encode流程: 

本文作者:hhh5460 大数据分析,内存不够用怎么办? 当然,你可以升级你的电脑为超级电脑. 另外,你也可以采用硬盘操作. 本文示范了硬盘操作的一种可能的方式. 本文基于:win10(64) + py3.5 本人电脑配置:4G内存 说明: 数据大小:5.6G 数据描述:自2010年以来,纽约的311投诉 数据来源:纽约开放数据官网(NYC's open data portal) 数据下载:https://data.cityofnewyork.us/api/views/erm2-nwe9/row

1.数据库版本: 2.具体实现方式: ),)) /****************************************************************************** NAME: PURPOSE: REVISIONS: Ver Date Author Description --------- ---------- ------------ ------------------------------------ 1 20150825 ZEN 循环跑多天的

一.介绍      有时,Redis实例需要在很短的时间内加载大量先前存在或用户生成的数据,以便尽可能快地创建数百万个键.这就是所谓的批量插入,本文档的目标是提供有关如何以尽可能快的速度向Redis提供数据的信息.如果想查看英文原文,地址如下:https://redis.io/topics/mass-insert二.操作详解 话不多说,直接进入主题了.      1.使用协议,卢克(Use the protocol, Luke)           使用普通Redis客户端的方式执行批量插入的操

Day37 Cookie&Seesion会话 1.1.1 什么是cookie 当用户通过浏览器访问Web服务器时,服务器会给客户端发送一些信息,这些信息都保存在Cookie中.这样,当该浏览器再次访问服务器时,都会在请求头中将Cookie发送给服务器,方便服务器对浏览器做出正确的响应. 1.1.2   1.1.3   1.1.4   1.1.5 会话技术 l 概念: 用户打开浏览器,点击多个超链接访问服务器的web资源,然后关闭浏览器,整个过程称之为一次会话.(打电话) l 作用: 每个用户与服

加载地图 Mapbox GL JS是一个JavaScript库,使用WebGL渲染交互式矢量瓦片地图和栅格瓦片地图.WebGL渲染意味着高性能,MapboxGL能够渲染大量的地图要素,拥有流畅的交互以及动画效果.可以显示立体地图并且支持移动端,是一款十分优秀的WEB GIS开发框架. 在页面引入MapboxGL脚本库和样式库: <script src='https://api.mapbox.com/mapbox-gl-js/v0.40.0/mapbox-gl.js'></script&g

如果开发一个和服务端有数据交互android应用,流程通常是这样的:界面收集用户数据之后,将它转换成JSON或者XML格式的字符串,以HTTP的方式提交给服务端,获得返回的文本数据,再将数据解析为java对象,参看这位朋友的博文<android通过httpClient请求获取JSON数据并且解析>.对于复杂的应用,JSON数据的字段会很多,那数据解析的那段代码就会很长.能不能封装这个流程,让开发人员只关注业务逻辑呢?用Spring For Android可以做到这一点. Spring For