要求:共1000条数据,第一次批量插入100条,第二次批量插入101到200条,依次插入数据: 实现方式这里选择了两种常用的方式,都是使用List操作: 第一种实现思路如下: <1> 原先存放数据的List为recordList,求出共需批量处理的次数: <2> 新建一个List为list,循环后,将recordList的前maxValue条数据放到list里: <3> 调用批量处理方法,调用recordList的removeAll方法将list中的数据从recordL

<?php namespace app\index\controller; use think\Controller; use think\Db; class Charu extends Controller { public function index(){ date_default_timezone_set("PRC"); // 此处修改php.ini的内存,不然无法执行插入,因为数据量太大 ini_set('memory_limit','1024M'); echo dat

1.如何将数据库中数据按照行(即一整条数据)取出来,存入到数组当中? public static String str = null; // 将StringBuffer转化成字符串 public static StringBuffer sb = new StringBuffer(); // StringBuffer便于字符串的增删改查操作 public static void main(String[] args) { String className = "net.sourceforge.jt

一.简介 本周公司接了一个小项目,是给北京国舜科技股份有限公司做一个HTTP相关的小功能产品.大概实现功能是将交换机的源数据通过解析,分析出HTTP包配对的request和response头,并把每对的request和response头相关字段内容,通过TCP方式发送给对方的指定的服务器. 二.要求 需要一台流量设备来抓取分析交换机中的数据,流量设备通过推送的方式将解析后的数据发送到我们平台,平台基于数据进行分析,关于流量设备有下边几个需求: 1.流量设备 a.需要同时支持双向(流出,流入)流量

这是今天在做作业的时候遇到的一个问题,不知道大家有没有遇到同样的问题,就是去除数组中不符合我们条件的数据并且保留其键名. 言归正传: array array_filter ( array $input [, callback $callback ] ) array_filter() 依次将 input 数组中的每个值传递到 callback 函数.如果 callback 函数返回 TRUE,则 input数组的当前值会被包含在返回的结果数组中.数组的键名保留不变. 具体的使用方法我也研究了一下.

由于天热,中午吃完饭后不再去逛了,感觉这段时间其实也是可以利用起来的,所以决定每天中午积累一些小的知识点.今天中午,先总结一下最近造数据用到手命令,load data. 使用这个命令的起源是因为最近要做压力测试,需要造数据,当时计划是向一张表中添加200W条数据,试了好几种方式,都感觉太慢,导致本来一件小事折腾了好几天,最终改用load data,基本上轻松搞定.所以在insert大量数据的时候,这个是比较好的选择. 先总结一下在使用load data之前,试用过的几种低效率的方式: 1)由于项

本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/writing-efficient-c-and-code-optimization.html,转载请注明源地址. 说明: 本篇文章翻译自:http://www.codeproject.com/Articles/6154/Writing-Efficient-C-and-C-Code-Optimization 其中参考了文章:http://www.cppblog.com/xlander/archive/2006/07/

ARM 汇编指令条件执行 在ARM模式下,任何一条数据处理指令可以选择是否根据操作的结果来更新CPSR寄存器中的ALU状态标志位.在数据处理指令中使用S后缀来实现该功能. 不要在CMP,CMN,TST或者TEQ指令中使用S后缀.这些比较指令总是会更新标志位. 在Thumb模式下,所有数据处理指令都更新CPSR中的标志位.有一个例外就是:当一个或更多个高寄存器被用在MOV和ADD指令时,此时MOV和ADD不能更新状态标志. 几乎所有的ARM指令都可以根据CPSR中的ALU状态标志位来条件执行.参见

因为项目的要求是全局的socket,  哪里都有可能使用到socket去发消息, 所以我把socket写在了单利里面 项目用的是 pod 'CocoaAsyncSocket'  三方库, 是异步的, 如果没有cocopods  那就去guthub下载一个 特别需要注意一点, 如果服务器一下连着发了好几条数据, 消息会阻塞. 明确来说是大部分的文章在发出一条数据之后只调用了一次[sock readDataWithTimeout:-1 tag:0]; 这个方法去手动接收. 类似于发一条才能收一条这种

虽然对于优化C代码有很多有效的指导方针,但是对于彻底地了解编译器和你工作的机器依然无法取代,通常,加快程序的速度也会加大代码量.这些增加的代码也会影响一个程序的复杂度和可读性,这是不可接受的,比如你在一些小型的设备上编程,例如:移动设备.PDA……,这些有着严格的内存限制,于是,在优化的座右铭是:写代码在内存和速度都应该优化. 整型数 / Integers 在我们知道使用的数不可能是负数的时候,应该使用unsigned int取代int,一些处理器处理整数算数运算的时候unsigned int比

由于 0.10.x 版 Kafka 与 0.8.x 版有很大的变化,这种变化对下游 Storm 有非常大的影响,0.10.x 版的 Kafka 不但增加了权限管理的功能,而且还将 simple 和 high consumer 的 offsets 进行统一管理,也就意味着在 0.8.x 中 Storm 需要去负责管理 offsets,而在 0.10.x 中,Storm 不需要关心 consumer 的 offsets 的问题,这对 KafkaSpout 的设计有很大的影响,本文就是对 Storm

开篇介绍 在 SSIS Dataflow 数据流中的组件可以分为 Synchronous 同步和 Asynchronous 异步这两种类型. 同步与异步 Synchronous and Asynchronous Synchronous 同步组件 同步组件有一个非常重要的特征 - 同步组件的输出和它的输入共享同一个缓存,即输入多少行数据输出就多少行数据.在同步转换的过程中,输入一行,输出一行,输入与输出同步,它们同时发生. Asynchronous 异步组件 异步组件的特征就是它的输出使用的是一个

一.定义规则 XML数据结构定义 请记住上面的定义,后面我会用“标签开始”.“文本”.“标签结束”表示SAX正在处理哪部分XML数据 事件模型 为什么这里我要谈到这个,因为SAX处理XML数据是采用事件的形式来处理,下面我们来简单的做个介绍. 当我们处理XML数据中遇到一个开始标签后SAX会告诉你“我遇到了一个开始标签,这个标签是XXXX”,等你作出反应后,它会继续往下这时它遇到了一段文本,SAX告诉你“我遇到了一段文本,是XXXX”,然后继续等你作出反应,接着下去就遇到了结束标签,SAX仍然会

大数据这个词也许几年前你听着还会觉得陌生,但我相信你现在听到hadoop这个词的时候你应该都会觉得“熟悉”!越来越发现身边从事hadoop开发或者是正在学习hadoop的人变多了.作为一个hadoop入门级的新手,你会觉得哪些地方很难呢?运行环境的搭建恐怕就已经足够让新手头疼.如果每一个发行版hadoop都可以做到像大快DKHadoop那样把各种环境搭建集成到一起,一次安装搞定所有,那对于新手来说将是件多么美妙的事情! 闲话扯得稍微多了点,回归整体.这篇准备给大家hadoop新入门的朋友分享一些

storm是一条一条数据处理,spark是一批数据处理的,storm才是真正意义的实时数据处理. 1.fileBeat类似flume用来采集日志的,fileBeat是轻量级的,对性能消化不大,而flume比较消化性能. 2.fileBeat会实时监控前端机,然后把数据实时写到Kafka集群里面. 3.storm对kafka里的数据进行实时处理,在处理的时候与redis进行交互,因为有些关联的数据日志里是不全的. 4.处理完之后最终把数据写人mysql里,再到web图像进行展现. 为了方便演示 实

现代网站,性能的瓶颈都围绕着数据库的性能来谈.数据库是存储的核心部件,在日益增长的流量中会凸显数据库的性能瓶颈.从<淘宝技术十年>书中来看,淘宝发展历程中从MYSQL换成了ORACLE又换成了MYSQL集群,每次变换数据库都是因为业务的增长,使得数据库的读写效率达到了瓶颈.作为互联网公司最受欢迎的数据库MYSQL,它有自己独特的魅力:轻便.社区版免费.可做集群等,即便是它拥有这么多特性和优势,我们开发人员也只是觉得它的优势只有:便于使用与学习. 如果不是身为架构师的开发人员,最经常写到的就是S

 mysql不像oracle有plsqldevelper工具用来调试存储过程,所以有几种简单的方式追踪执行过程: 1.用一张临时表,记录调试过程: 2.直接在存储过程中,增加select xxx,在控制台查看结果: 3.把存储过程的sql复制到navicat查询中,然后SET @num使用自定义变量.   实际应用场景是三种方法都会用到,结合不同的场景使用. 方法1适用于有多条数据处理,处理结果无法通过变量来存储. 方法2适用于一般的存储过程,查看结果: 方法3适用于,需要一步步调优存储过程.执

Flink 靠什么征服饿了么工程师? 2018-08-13    易伟平 阿里妹导读:本文将为大家展示饿了么大数据平台在实时计算方面所做的工作,以及计算引擎的演变之路,你可以借此了解Storm.Spark.Flink的优缺点.如何选择一个合适的实时计算引擎?Flink凭借何种优势成为饿了么首选?本文将带你一一解开谜题. 平台现状 下面是目前饿了么平台现状架构图: 来源于多个数据源的数据写到kafka里,计算引擎主要是Storm,Spark和Flink,计算引擎出来的结果数据再落地到各种存储上.

SparkStreaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理.Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streaming支持的数据源有很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象操作如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等. 特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去

restful协议理解:面向资源开发 restful协议 ---- 一切皆是资源,操作只是请求方式 ----book表增删改查 /books/ books /books/add/ addbook /books/(\d+)/change/ changebook /books/(\d+)/delete/ delbook ----book表增删改查 /books/ -----get books ----- 返回当前所有数据 /books/ -----post books ----- 返回提交数据 /b

Flink基本概念 1.The history of Flink? 2.What is Flink? Apache Flink是一个开源的分布式.高性能.高可用.准确的流处理框架,主要由Java代码实现,支持实时流(stream)处理和批(batch)处理,批数据只是流数据的一个极限的特例.原生支持了迭代管理.内存计算和程序优化. 3.The Feature of Flink? 流式优先(streaming-first:连续处理),容错(fault-tolerant:有状态的计算),可伸缩(sc