1.  启动并下载一个clickhouse-server, By default, starting above server instance will be run as default user without password. docker run -d --name ch-server --ulimit nofile=262144:262144 -p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 yandex/clickhouse-server或者加一个Mo

SSDB 是一个 C++ 开发的 NoSQL 存储服务器, 支持 zset, map 数据结构, 可替代 Redis, 特别适合存储集合数据. SSDB 被开发和开源出来后, 已经在生产环境经受了3个季度的考验, 一直稳定运行. 在一个支撑数千万用户的列表数据(例如用户的订单历史, 用户的好友列表, 用户的消息列表等)的实例上, SSDB 每天处理上亿个读写请求, 仍然能保持 CPU 占用在3%左右, 内存占用为 1G. 这种数据规模是我们原来使用的 Redis 所无法满足的, 因为 Redis

前提条件: 数据库容量上亿级别,索引只有id,没有创建时间索引 达到目标: 把阿里云RDS Mysql表数据同步到hive中,按照mysql表数据的创建时间日期格式分区,每天一个分区方便查询 每天运行crontab定时的增量备份数据,还是依据自增的id 遇到的问题: 没法建立创建时间的索引,不能按时间范围去查询,那样会严重影响线上数据库的性能?只能按照id的方式去增量的读取索引,存储到临时表,然后在转储到正式表,动态的写入时间分区 使用sqoop直接导入hive?还是把数据导入到hdfs以內建表

上千万或上亿的数据,如今的机器的内存应该能存下.所以考虑採用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数. 然后就是取出前N个出现次数最多的数据了,能够用第2题提到的堆机制完毕. #include "IOSTREAM" #include<hash_map> #include<string> #include<map> using namespace std; int main(void) { //海量待统计数据 char* a[5]={&qu

平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils  的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti

出自:http://1t.click/7TJ 目录: 案例背景引入 特殊的电商大促场景 抗住大促的瞬时压力需要几台机器? 大促高峰期订单系统的内存使用模型估算 内存到底该如何分配? 新生代垃圾回收优化之一:Survivor空间够不够 新生代对象躲过多少次垃圾回收后进入老年代? 多大的对象直接进入老年代? 别忘了指定垃圾回收器 今日思考题 1.案例背景引入 按照惯例,我们接下来会用案例驱动来带着大家分析到底该如何在特定场景下,预估系统的内存使用模型. 然后合理优化新生代.老年代.Eden和Surv

生产环境zabbix3.2上亿的表数据通过表分区的方式进行历史数据清理 zabbix服务器经常报警io过载,在报警的时候发现是数据库在删除历史数据时耗时较长 数据库积攒了大量的历史数据信息,主要集中在zabbix的history.history_uint.history_str.history_text.trends.trends_uint这几个表中 需要进行清理,两种清理方式: .直接清空表,最省事,速度最快,缺陷是会丢失所有的监控历史数据 具体清理语句如下: use zabbix; trun

目录: 案例背景引入 特殊的电商大促场景 抗住大促的瞬时压力需要几台机器? 大促高峰期订单系统的内存使用模型估算 内存到底该如何分配? 新生代垃圾回收优化之一:Survivor空间够不够 新生代对象躲过多少次垃圾回收后进入老年代? 多大的对象直接进入老年代? 别忘了指定垃圾回收器 今日思考题 1.案例背景引入 按照惯例,我们接下来会用案例驱动来带着大家分析到底该如何在特定场景下,预估系统的内存使用模型. 然后合理优化新生代.老年代.Eden和Survivor各个区域的内存大小. 接着再尽量优化参

自 2010 年推出除虫赏金项目以来,谷歌已经向安全研究人员支付了超过 1500 万美元的奖励.今天,这家科技巨头宣布进一步拓展 Google Play 安全奖励项目(GPSRP)的范围,以覆盖上亿的 Android 应用程序.与此同时,谷歌与 HackerOne 合作推出了开发者数保护奖励(DDPRP)项目,适用于针对 Android 应用.OAuth 项目.以及 Chrome 扩展程序的数据滥用. 谷歌认为,除虫奖励项目是其内部安全计划的一个有力补充,能够激励个人和安全研究机构帮助其找到缺陷

目录 简介 本文的目标 支持多个图片服务 http2处理器 处理页面和图像 价值上亿的速度优化方案 总结 简介 其实软件界最赚钱的不是写代码的,写代码的只能叫马龙,高级点的叫做程序员,都是苦力活.那么有没有高大上的职业呢?这个必须有,他们的名字就叫做咨询师. 咨询师就是去帮企业做方案.做架构.做优化的,有时候一个简单的代码改动.一个架构的调整都可以让软件或者流程更加高效的运行,从而为企业节省上亿的开支. 今天除了要给大家介绍一下如何在netty中同时支持http和https协议之外,还给大家介绍

上周我们这个10人的小团队开发的推荐拉新系统, 日拉新人数已接近4万人.过去几个月这个系统从无到有, 拉新从日增几千稳步增长到日增几万, 同事们几个月来,每天工作13个小时以上,洗澡时间都没有, 有时就住在公司, 回家怕吵到家人,只能睡客厅地板, 周日也不能保证休息. 大家的全力投入,不懈努力才能有这个结果. 非常感慨团队产生的的化学反应, 和惊人的生产效率. 产品稳定后,最近全面转入大数据分析, 和机器学习阶段, 开始做真正的增长黑客实践. spark, R, scala都是刚刚开始深入地学习

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目录 背景 分析 select xxx_record语句 delete xxx_record语句 测试 实施 索引优化后 delete大表优化为小批量删除 总结 背景 XX实例(一主一从)xxx告警中每天凌晨在报SLA报警,该报警的意思是存在一定的主从延迟(若在此时发生主从切换,需要长时间才可以完成切换,要追延迟来保证主从数据的一致性) XX实例的慢查询数量最多(执行时间超过1s的sql会被记录),XX应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务 分析 使用pt-query-digest工具分析最

Hello,大家好,我是楼下小黑哥~ 如果给你一个包含一亿行数据的超大文件,让你在一周之内将数据转化导入生产数据库,你会如何操作? 上面的问题其实是小黑哥前段时间接到一个真实的业务需求,将一个老系统历史数据通过线下文件的方式迁移到新的生产系统. 由于老板们已经敲定了新系统上线时间,所以只留给小黑哥一周的时间将历史数据导入生产系统. 由于时间紧,而数据量又超大,所以小黑哥设计的过程想到一下解决办法: 拆分文件 多线程导入 欢迎关注我的公众号:小黑十一点半,获得日常干货推送.如果您对我的专题内容感兴

面试题 & 真实经历 面试题:在数据量很大的情况下,怎么实现深度分页? 大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页? 这个时候没有实际经验的同学基本麻爪,So,请听我娓娓道来. 惨痛的教训 首先必须明确一点:深度分页可以做,但是深度随机跳页绝对需要禁止. 上一张图: 你们猜,我点一下第142360页,服务会不会爆炸? 像MySQL,Mongo

一些聚合函数的结果跟流入数据的顺序有关,CH文档明确说明这样的函数的结果是不确定的.这是为什么呢?让我们用explain pipeline来一探究竟. 以一个很简单的查询为例: select any( step ) from events group by request_id; events表的定义如下: CREATE TABLE default.events ( `ID` UInt64, `request_id` String, `step_id` Int64, `step` String

Elasticsearch 提供的首个近似聚合是 cardinality 度量.它提供一个字段的基数, 即该字段的 distinct 或者 unique 值的数目.它是基于 HLL 算法的.HLL 会先对 我们的输入作哈希运算,然后根据哈希运算的结果中的 bits 做概率估算从而得到 基数.其特点是:可配置的精度,用来控制内存的使用(更精确 ＝ 更多内存): 小的数据集精度是非常高的:我们可以通过配置参数,来设置去重需要的固定内 存使用量.无论数千还是数十亿的唯一值,内存使用量只与你配置的精确度

要解决的问题: 某表某字段用来表示交易金额,不同记录的金额相差很大,有的只有几元几角几分,有的却上亿.如果直接就把数值在页面上展示出来,则可读性不佳.因此我们需要将其单位展示出来,如1.23元,3.45万,4.56亿等. 解决方法:用case when判断数值所在区间,用convert函数将计算后的数值留下两位小数,用concat函数将计算后的数值和单位连接在一起. 形成的SQL语句是: select id,value,(case when value<10000 then concat(con

概述:clickhouse是一个高性能的列式数据库,特点就是快快快,查询性能是mysql的100-1000倍,非常适合存储频繁写入的数据,比如:日志,用户事件记录.单表存储上亿甚至十几亿行数据库查询都是很快的.具体性能参考 https://clickhouse.yandex/benchmark.html 缺点:不能进行更新操作,不能删除单行数据(只能整表删除),没有事务. 1.配置好yum源 $ curl -s https://packagecloud.io/install/repositori