昨天在园子里发了一篇如题的文章EF大数据批量添加性能问题,就引来一大堆的吐槽,我认为知识就应该这样分享出来,不然总以为自己很了不起:再说说昨天那篇文章,很多自认为很牛逼的人都评论说把SaveChanges()放在for循环外面,我不知道他们有没有亲自去尝试过,反正我尝试了,然而并没什么卵用. 下面是我按照他们说的进行更改后的代码: public ActionResult Add(ItemDetails entity) { var sw = new Stopwatch(); ; //var cou

快速传输大数据(tar+lz4+pv)   如果用传统SCP远程拷贝,速度是比较慢的.现在采用lz4压缩传输.LZ4是一个非常快的无损压缩算法,压缩速度在单核300MB/S,可扩展支持多核CPU.它还具有一个非常快速的解码器,速度单核可达到和超越1GB/S.通常能够达到多核系统上的RAM速度限制. 你PV 全命为Pipe Viewer,利用它我们可以查看到命令执行的进度. 下面介绍下lz4和pv的安装,下载软件: 下载pv-1.1.4.tar.gz wget http://sourceforge

Silveright调用WCF保存大数据时,直接在客户端报“ 远程服务器返回了错误:Not Found ”问题,少量是没问题,如下图: 后面在这个文章中找到解决办法: http://www.cnblogs.com/yjmyzz/archive/2011/06/29/2093829.html 顺道贴出来一下,有需之则取之. ServiceReferences.ClientConfig 客户配置文件: <configuration> <system.serviceModel> <

一.概述 ELK是由Elastic公司开发的Elasticsearch.Logstash.Kibana三款开源软件的缩写(但不限于这三款软件). 为什么使用ELK? 在目前流行的微服务架构中,一个大型应用可能会被划分成几十甚至上百个微服务,这些微服务产生的日志也会分布在不同的服务器不同的目录下,按常规方式进行日志检查你会频繁登录每台服务器查找日志,所以你可能需要一个集中化的日志管理平台. 如果要对这些日志进行数据分析,常规方式可采用hadoop或spark等大数据技术手段来进行数据分析,但终究这

大家好,我是「码哥」,大家可以叫我靓仔. 这次码哥跟大家分享一些优化神技,当你面试或者工作中你遇到如下问题,那就使出今天学到的绝招,一招定乾坤! 如何用更少的内存保存更多的数据? 我们应该从 Redis 是如何保存数据的原理展开,分析键值对的存储结构和原理. 从而继续延展出每种数据类型底层的数据结构,针对不同场景使用更恰当的数据结构和编码实现更少的内存占用. 为了保存数据, Redis 需要先申请内存,数据过期或者内存淘汰需要回收内存,从而拓展出内存碎片优化. 最后,说下 key.value 使

Apache Spark 简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎.Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法. Spark 是一种与

using System; using System.Linq; using System.Linq.Expressions; using System.Data.Objects; namespace HENANLUHENG.Framework.EntityRepository { public interface IRepository<T> where T : class, new() { /// <summary> /// 返回一个 System.Linq.IQueryabl

说的是插入数据,这个倒像是载入数据. 上一篇,是按照插入数据来写的,就是insert into,当时插入一万条实在是太慢了,大概是286734毫秒. insert into table values,这个values后面都跟上内容的话,大概会快一点,具体时间没测. 然后在网上发现一个牛逼的方式:LOAD DATA INFILE.这个相当快,直接载入txt文本文件中的数据. 前面写了一篇博文,是生成一个txt,向其中写入N条数据,这样就很容易获取这个数据了.写了一堆数据到txt,然后在load d

DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.Add("UserName", typeof(string)); dt.Columns.Add("Age", typeof(int)); dt.Rows.Add("zzq1", 19); dt.Rows.Add("zzq2", 20); using (System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy bcp = new Sy

以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 本次分享主要围绕以下五个方面: PAI产品简介 自定义算法上传 数加智能生态市场 AutoML2.0自动调参 AutoLearning自动学习 一.PAI产品简介与功能发展 1. PAI-Studio 在PAI的架构图中,最下层的是PAI的计算框架和数据资源.PAI可支持MaxCompute.OSS.HDFS和NAS等多种数据资源.在数据资源和多种计算框架基础之上,诞生出了PAI的最早形态:PAI-Studio——可视化建模实验平台,Studio中包括了

基于简单sql语句的sql解析原理及在大数据中的应用 李万鸿 老百姓呼吁打土豪分田地.共同富裕,总有一天会实现. 全面了解你所不知道的外星人和宇宙真想:http://pan.baidu.com/s/1c1utFDQ http://blog.sina.com.cn/s/blog_89436e570102w8qs.html http://blog.sina.com.cn/contn 8年后,  中国2024年将统一世界! 呵呵,地球正在从黑暗进入光明.外星人在帮助地球村民! 呵呵,外星人是客观存在的

未来10年将是大数据,人工智能爆发的时代,到时将会有大量的企业需要借助大数据,而Java最大的优势就是它在大数据领域的地位,目前很多的大数据架构都是通过Java来完成的. 在这个Android.iOS相继没落,PHP相继饱和的时候,只有Java大数据保持着旺盛的需求.那么,Java大数据需要学习什么技术呢? 首先我们要学习Java语言和Linux操作系统.很多人入门编程语言就是Java,你或许还不知道Java的方向有JavaSE.JavaEE.JavaME,学习Java大数据需要学习JavaSE

下载地址.请联系群主 第1章 初探大数据 本章将介绍为什么要学习大数据.如何学好大数据.如何快速转型大数据岗位.本项目实战课程的内容安排.本项目实战课程的前置内容介绍.开发环境介绍.同时为大家介绍项目中涉及的Hadoop.Hive相关的知识 第2章 Spark及其生态圈概述 Spark作为近几年最火爆的大数据处理技术,是成为大数据工程师必备的技能之一.本章将从如下几个方面对Spark进行一个宏观上的介绍:Spark产生背景.特点.发展史.Databricks官方调查结果.Spark与Hadoop

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

第1章 初探大数据 本章将介绍为什么要学习大数据.如何学好大数据.如何快速转型大数据岗位.本项目实战课程的内容安排.本项目实战课程的前置内容介绍.开发环境介绍.同时为大家介绍项目中涉及的Hadoop.Hive相关的知识 第2章 Spark及其生态圈概述 Spark作为近几年最火爆的大数据处理技术,是成为大数据工程师必备的技能之一.本章将从如下几个方面对Spark进行一个宏观上的介绍:Spark产生背景.特点.发展史.Databricks官方调查结果.Spark与Hadoop的对比.Spark开发

关于tomcat的一个优化问题: 有时候保存大数据量的数据时.tomcat不优化的话,页面会没反应.tomcat后台并不报错,仅仅是提示以下内容: 警告: More than the maximum number of request parameters (GET plus POST) for a s ingle request ([10,000]) were detected. Any parameters beyond this limit have be en ignored. To c

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

Druid 是什么 Druid 单词来源于西方古罗马的神话人物,中文常常翻译成德鲁伊.  本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统(Data Store).美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目,并且于2012 年晚期开源了Druid 项目.Druid 设计之初的想法就是为分析而生,它在处理数据的规模.数据处理的实时性方面,比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进,而且拥抱主流的开源生态,包括Hadoop 等.多年以来,Druid 一直

MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容,接下来我们就来一一介绍,希望能够让您有所收获! INSERT语句的速度 插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 这不考虑打开表的初始开销,每个并发运行的查询打开. 表的大小以logN (B树)的速度减慢索引的插入. 加快插入的一些方法 如果同时从同一个客户端插入很多行,使用含多个VA

Hadoop生态圈-大数据生态体系快速入门篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.大数据概念 1>.什么是大数据 大数据(big data):是指无法在一定时间范围内用常规软件进行捕捉,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. 大数据技术主要解决两个问题,即海量的存储和海量的数据的分析计算. 2>.数据存储单位介绍 按照顺序给出数据存储单位如:Bit,Byte,KB,MB,GB,T

1.前言 hi,大家好,我是三合.我是怎么想起写一篇关于数据库快速批量插入的博客的呢?事情起源于我们工作中的一个需求,简单来说,就是有一个定时任务,从数据库里获取大量数据,在应用层面经过处理后再把结果批量插入回到数据库里.这个任务每十分钟执行一次,但是有的时候数据量太大,循环插入数据库的时候会超时,导致任务失败,所以这个时候我就开始研究怎么快速批量插入数据库,因为我们用的数据库是Oracle,所以我首先研究了Oracle的快速批量插入,后面我一想那其他类型的数据库肯定也有这样的需求,于是我在找了