最近着手处理大批量数据的任务. 现状是这样的,一个数据采集程序承载大批量数据的存储和检索.后期可能需要对大批量数据进行统计. 数据分布情况 13个点定时生成采集结果到4个文件(小文件生成周期是5分钟) 名称 大小(b) gather_1_2014-02-27-14-50-0.txt 568497 gather_1_2014-02-27-14-50-1.txt 568665 gather_1_2014-02-27-14-50-2.txt 568172 gather_1_2014-02-27-14-

问题分析 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一.设计数据库表和存储 考虑到log系统对数据库的性能更多一些,稳定性和安全性没有那么高,存储引擎自然是只支持select insert 没有索引的archive.如果确实有update需求

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一:设计数据库

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

原文出处: 崔小拽 需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高

一.xml层 <!--批量入库--> <insert id="addSecCodeList" parameterClass="java.util.HashMap"> <![CDATA[ BEGIN ]]> <iterate property="secCodeList"> INSERT INTO A_TABLE A ( A.ID, A.SECURITYNO,A.BATCHNO, A.ISDELETE

批量入库 INSERT INTO M_Signal (Signal_Id, Signal_Name) VALUES(,,'water') , , , , 'water') ON DUPLICATE KEY UPDATE Signal_Id=values(Signal_Id),Signal_Name=values(Signal_Name);

近期在做社区,首选discuz,数据需要用scrapy爬虫批量入库,就写了一个php入库接口. <?php define('PW', 'abc123456');//一定要修改 if($_REQUEST['pw'] !== PW){ exit('密码错误'); } error_reporting(E_ERROR | E_WARNING | E_PARSE); define('APPTYPEID', 2); define('CURSCRIPT', 'forum'); define('JK_CHARS

java 操作Oracle 批量入库的问题 先说下我运行的环境: Windows7 64位操作系统 (四核)Intel i5-2300 CPU @2.80GHz 内存4G 硬盘1T Jdk1.6+MyEclipse8.6 for Spring+ojdbc14.jar Oracle10.2.0+PLSQL7.1.4.1390 情况是这样的,今天一个朋友说用了我说的Oracle的Table类型批量入库过后,感觉慢了点.为此我在不考虑多线程的情况下,分别用“Oracle的 自定义类型定义表类型”.“O

java中往数据库批量插入数据Demo java代码: //入库数据是需要批量入库的List int len =入库数据.size(); //每次循环10条 int incremnet = 10; //计算需要寻得次数 int con = len % 10 ==0 ? len /10 : len / 10 +1; for (int i =0; i < con; i++) { //当前条数 int curr = i * incremnet ; //空集合 List<实体> list = n

批量入库 因为maccms自带的采集采集起来很慢,而且很多资源站的采集接口不能对内容排序,导致最旧的数据最后入库.用java写个采集程序,采集完入库的时候发现不能一次性入库多个数据,导致入库也很慢,所以就在入库控制器写了个方法批量入库. Receive.php public function foo() { $info = $this->_param; if (!array_key_exists("vods", $info) || empty($info["vods&q

准备条件:20万+数据 界面设计使用的WPF. 没有对比就没有伤害,以下是我两种方式导入数据案例. 运行 结果对比: 首先使用一般sql语句导入,因为时间原因,我就没有等待程序执行完,但是我记录了大约需要多少时间,以及执行了多少时间.导入数据共计:258113条,执行了38秒,已经入库了6971条,大约还需要1429秒.(不去考虑电脑配置,界面数据加载耗时等因素) 接下来我们看看同样的数据量 SqlBulkCopy效果如何: 当我注释代码中使用异步操作,当然,界面会出现假死状态.再来看看运行结果

最近项目需要将大量的压缩文件导入到数据库中,所以开始总结用Python批量处理的办法,本次是首先将这些压缩文件的文件名提取出来,然后导入到数据库中. 由于涉及到路径的读取处理,所以方法有os模块和commands模块,本次主要采用commands模块(有时间的话,一定要再探索一下os模块实现的方式). # encoding: utf-8#!/usr/bin/python import commandsimport MySQLdb conn = MySQLdb.connect( host='loc

在解决es入库问题上,之前使用过rest方式,经过一段时间的测试发现千万级别的数据会存在10至上百条数据的丢失问题, 在需要保证数据的准确性的场景下,rest方式并不能保证结果的准确性,因此采用了elasticsearch的BulkProcessor方式来进行数据入库, 实际上采用es客户端不同,rest方式采用的是restClient,基于http协议,BulkProcessor使用的是TransportClient,基于Tcp协议. 下面是在spring下具体的实现步骤:1 定义一个stud

public static void BulkCopyToDB(DataTable dt, string conn, string tableName, out string msg) { msg = ""; ) { using (SqlConnection connection = new SqlConnection(conn)) { connection.Open(); using (SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(connection

1.为何要 BulkLoad 导入?传统的 HTableOutputFormat 写 HBase 有什么问题? 我们先看下 HBase 的写流程: 通常 MapReduce 在写HBase时使用的是 TableOutputFormat 方式,在reduce中直接生成put对象写入HBase,该方式在大数据量写入时效率低下(HBase会block写入,频繁进行flush,split,compact等大量IO操作),并对HBase节点的稳定性造成一定的影响(GC时间过长,响应变慢,导致节点超时退出,

并行进程怎么使用? import os import sys import time def processFunc(i): time.sleep(10-i) print i if __name__=='__main__': from multiprocessing import Pool pool=Pool() for i in range(0,10): print i print '----------------split line-----------------' for i in r

背景 最近一段给xx做项目,这边最头疼的事情就是数据库入库瓶颈问题. 环境 服务器环境:虚拟机,分配32CPU,磁盘1.4T,4T,5T,6T几台服务器不等同(转速都是7200r),内存64G. 排查步骤 排查一:数据库恢复模式为简单模式,数据库和tempdb的初始大小.数据库文件初始化大小100G,日志文件初始化大小50G,两个文件都是自动增长(按10%):tempdb初始化大小10G*4个文件,日志5G*4个文件,两个文件都是自动增长(按10%),分布在两个磁盘中(但看了这篇文章后,有点傻眼

针对批量入库, .Net Framework  提供了一个批量入库Class : SqlBulkCopy , 批量入库性能不错,经测试 四万左右数据 2秒入库. 以下是测试Demo , 使用外部传入事务 tran , 后续 将多个操作挂在同一个tran 上 , 便于回退.     需要注意几点: 1. 最好显示指定列映射关系,否则SqlBulkCopy 中按照顺序索引映射,意外可能发生. 2. 若连接对象通过 SqlTransaction tran =  conn.BeginTransactio

背景:根据业务需要需要把60张主子表批量入库到hive表. 创建测试数据: def createBatchTestFile(): Unit = { to ) { val sWriter = new PrintWriter(new File("D:\\server_" + layer + ".txt")) val nWriter = new PrintWriter(new File("D:\\neighour_" + layer + ".