最近在生产中遇到了一个需求,前台给我多个rowkey的List,要在hbase中查询多个记录(返回给前台list).在网上也查了很多,不过自己都不太满意,filter的功能有可能查询结果不是准确值,而网上给出的get方法也都是返回一条,scan的话都是返回全部数据,还有用rowkey范围查询的,都跟我的这个应用场景不符啊.无奈,自己找了一个方法,给各位有同样需求的朋友们一个参考. 首先创建链接属性:   public static Configuration conf = null;   pub

原文:使用一个T-SQL语句批量查询数据表占用空间及其行数 要找到数据库中数据表占用的空间和存在的行数.可以使用sp_spaceused搭配数据表的名称.就可以产生该表耗用的空间和现有行数. 如: USE ADVENTUREWORKS GO EXEC sp_spaceused [Sales.SalesOrderHeader] GO 但如果数据库中包含数千的数据表,如何能利用一句SQL语句来实现? 解决方法: 一.动态SQL: 先用T-SQL动态产生表达式,然后放到一个查询中执行.如: USE A

1.通过查询快速创建表 create table test1(id,job,mgr,sal) as () ) ---这是一个分页查询 ok,表创建成功 2.通过查询快速创建视图 create or replace view V_test1 as () ) ---这是一个分页查询 ok,视图创建成功 注意:resource角色可能无法创建视图,所以你在创建视图的时候,可能会遇到权限不足的情况,解决方案是:以dba身份登录数据库,然后执行如下语句: ok,可以创建视图了. 3.通过查询结果集结合In

--清理历史表,可选 DROP TABLE IF EXISTS `dap_model`.`data_statics`; CREATE TABLE `dba`.`data_statics` ( `TABLE_NAME` ) NOT NULL, `DATA_LINES` integer NOT NULL, `TABLE_STORAGE_SIZE` ) NOT NULL ); --清理历史存储过程,可选 DROP Procedure `dba`.`get_data_statistics` ; --创建

多线程查询数据,将结果存入到redis中,最后批量从redis中取数据批量插入数据库中 package com.xxx.xx.reve.service; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.E

因为 数据量比较多, 比如每次 /** * 批量查询 * @param sourList * @param batchCount * @param userMapper * @return */ public List<User> dealBySubList(Set<String> sourList,Integer batchCount,UserMapper userMapper){ List<User> userList = new ArrayList<User

今天遇到这样一个场景:在Java中批量更新MongoDB数据,不过每次更新的条件有不一样,那如何有效地进行更新操作呢? 刚开始的时候,我是想到循环批量更新操作,即每一种查询条件进行一次批量更新过程,这样的思路就是多个查询条件就需要进行多次的批量更新,带来的弊端是跟数据库的连接交互太频繁了,消耗的时间都浪费在这些过程中了:那么今天我们可以通过另外一种方式来避免这种负面影响,只需要和数据库建立一次连接即可完成批量条件批量更新. (一)整体思路 1.首先,将需要更新的数据存在一个List集合中 2.然

一.问题描述二.分析步骤2.1 查看日志2.2 修改Solr的硬提交2.3 寻求StackOverFlow帮助2.4 修改了read-row="never"后,丢失部分字段2.5 修改代码2.6 重新打包分发三.结果四.思考 一.问题描述 部分业务需要使用HBase的数据进行多维度分析,我们采用了将部分数据同步到Solr,通过Solr进行多维度查询返回对应的Rowkey,再从HBase批量获取数据.因此我们使用了一个比较成熟的方案Lily HBase Indexer来同步二级索引到So

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,

为了广大技术爱好者学习netty,在这里帮新浪微博@nettying宣传下他出版的新书 <netty权威指南>@nettying兄在华为NIO实践多年,这本书是他的技术和经验的一个结晶.Netty NIO反应堆线程模型,零copy,多包,半包处理,如果你对这些感兴趣,赶紧关注新浪微博@nettying吧.读了这本书,你的技术定会有一个质的飞跃,也是自己第一次给书写推荐,呵呵! 最近比较忙,隔了一段时间没有更新博客了.今天拿点时间来分享下关于hbase分页查询的实现思路,自己已经应用了该hbas

在第一次建立Hbase表的时候,我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据.我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中,或者通过MR方式等.但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下,所以很不适合一次性导入大量数据.本文将针对这个问题介绍如何通过Hbase的BulkLoad方法来快速将海量数据导入到Hbase中. 总的来说,使用 Bulk Load 方式由于利用了 HBase 的数据信息是按照特定格式存储在 HDFS 里的这一特性,直接在 HDFS 中生成持久化的

我在百X知道上回答问题时经常遇到类似与这样的问题:MongoDB有没有像MySQL一样的ODBC驱动?MongoDB能不能像MySQL一样获取字段名称或类型. 我的回答是:不行,因为MongoDB不是MySQL.这个回答显得MongoDB太弱了,我的原意是你不能要求一个物理优秀教师帮你辅导数学,也许他能做到基本的教学,但他很难做到优秀数学教师那么全面. 今天讨论的问题是:批量插入和批量查询 昨天在百X知道上有人问起MongoDB的批量插入如何写,这个我还真没用过,一方面MongoDB的速度足够快

BULK COLLECT(成批聚合类型)和数组集合type类型is table of 表%rowtype index by binary_integer用法笔记 例1: 批量查询项目资金账户号为 "320001054663"的房屋账户信息并把它们打印出来 . DECLARE TYPE acct_table_type IS TABLE OF my_acct%ROWTYPE INDEX BY BINARY_INTEGER; v_acct_table acct_table_type; BEG

因为需要,自己写了个批量查询qs的小软件.从网站中抓出需要的数据,格式化显示: 对字符串进行检测处理,先用Replace函数去掉字符串的空格,再用正则表达式匹配,返回匹配的字符串,如果没有匹配,则返回空字符串: //检测输入字符是否合法 private string CheckText(string waitregexstr) { waitregexstr = waitregexstr.Replace(" ", ""); string qsregex = "

一.批量查询  mget             GET /_mget {   "docs":[       {         "_index":"ecommerce",         "_type":"product",         "_id":1       },       {         "_index":"ecommerce"

一般批量查询的时候都是in关键字,但是在数据量大的时候,效率低下. 这个时候我们就可以考虑使用union . xml 核心代码 <select id="selectList" resultMap="BaseResultMap" parameterType="java.util.List" > <foreach collection="list" item="item" index=&quo

如果使用redis的频次较高,那么业务中经常会出现需要根据关键字进行批量查询,所以总结一下StackExchange中使用批量查询的方法(如果数据量很大,那么在redis中模糊查询很耗时,请慎用!) 初始化redis连接对象: string _connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["RedisConnectionString"].ConnectionString; ConnectionMultiplexer

1.工具说明 写报告的时候为了细致性,要把IP地址对应的地区给整理出来.500多条IP地址找出对应地区复制粘贴到报告里整了一个上午. 为了下次更好的完成这项重复性很高的工作,所以写了这个小的脚本. 某个项目每次改需求都是这么突然. 应 XX 每天要求各种省份域名统计,再加强下Domain to IP to 地区的脚本. Domain2ip2locality.py v2.0 写入到XLS中 Domain2ip2locality.py v3.0 增加域名解析IP.IP解析地区的部分 2.使用方法 把

0 前言 写报告的时候为了细致性,要把IP地址对应的地区给整理出来.500多条IP地址找出对应地区复制粘贴到报告里整了一个上午. 为了下次更好的完成这项重复性很高的工作,所以写了这个小的脚本. 1 使用库 1)requests 简介:Requests是一常用的http请求库,它使用python语言编写,可以方便地发送http请求,以及方便地处理响应结果. 安装方法:pip install requests 帮助手册:http://docs.python-requests.org/zh_CN/la

最近项目需要用到批量更新数据库里的数据,在网上找了一下这方面的例子,觉得这个还不错,分享给大家. 在这个业务里里面涉及到了更新两张数据表,那么大家是不是会想到非常简单,马上上代码 $sql ,type,update_time=time() where is=$value['id']"; 其中数据表名为newhouse_clicks,有四个字段,主键id,type(类型-整型)字段,clicks(点击量-整型)字段,update_time(整型)字段这样做确实没有问题吗?比如说批量更新当前城市下的