/** * TODO: Activity之间传递list,对象等工具类 * * @author * @date 2014-9-12 下午5:35:38 * @version 0.1.0 */ public class FlashIntentUtils { private static volatile FlashIntentUtils instance = null; private FlashIntentUtils(){ } public static FlashIntentUtils get…

Android开发人员都知道,Intent适用于在不同的Activity之间传递数据,包括参数.字符串.以及序列化的对象等.但是笔者所做的项目用到了使用Intent 传递Bitmap图片对象,图片的数据量相对来说是比较大的,那么intent能否胜任传递图片的任务呢? 首先很明显bitmap实现了Android中的Parcelable接口,可以序列化.因此理所当然能够通过intent传递,然而图片的大小有没有限制呢? Bitmap extends Object implements Parcela…

今天用intent传递一个bitmap,结果一直出错,intent无法执行,原来是intent不能传递大数据导致的,具体是多大,不太清楚,但我传递的bitmap在1m以上.…

[1-部分原文]: .NET MVC Json()处理大数据异常解决方法 整个项目采用微软的ASP.NET MVC3进行开发,前端显示采用EasyUI框架,图表的显示用的是Highcharts,主要进行曲线图的绘制,这样比较形象地描绘出变化的趋势.由于数据量比较大(大于1000,000条记录),而highcharts接受的数据类型为json格式,所以controller从数据库中取出的数据需要先格式化成json,然后再传到前端.平时一直采用MVC的Json()将数据序列化成json格式,但是由于…

大并发大数据量请求一般会分为几种情况: 1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找,更新操作 2.大量的用户同时对系统的同一个页面,同一个表的大数据量进行查询操作 3.大量的用户同时对系统的同一个页面,同一个表进行更新操作 对于第一种情况一般处理方法如下: 一.对服务器层面的处理 1. 调整IIS 7应用程序池队列长度 由原来的默认1000改为65535. 2.  调整IIS 7的appConcurrentRequestLimit设置 由原来的默认5000改为100000. 打开cmd命令,…

1:MSSQL SQL语法篇: BULK INSERT [ database_name . [ schema_name ] . | schema_name . ] [ table_name | view_name ] FROM 'data_file' [ WITH ( [ [ , ] BATCHSIZE = batch_size ] [ [ , ] CHECK_CONSTRAINTS ] [ [ , ] CODEPAGE = { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_pag…

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM…

当es集群的数据量较小的情况下elasticdump这个工具比较方便,但是当数据量达到一定级别比如上百G的时候,elasticdump速度就很慢了,此时我们可以使用快照的方法进行备份 elasticdump工具的使用可以参考 博文:elasticsearch5.0.1集群一次误删除kibana索引引发的血案 http://blog.csdn.net/reblue520/article/details/61925375 个人感觉这两个工具各有优缺点,和mysql的备份工具比起来: elasticd…

前情提要: 工作原因需要处理一批约30G左右的CSV数据,数据量级不需要hadoop的使用,同时由于办公的本本内存较低的缘故,需要解读取数据时内存不足的原因. 操作流程: 方法与方式:首先是读取数据,常见的csv格式读取时一次性全部读取进来, 面对数据量较大(本次3亿条实车数据)时,需要 分批 并且有 选择性 的读取后 提取有效信息 删除冗余信息并清理内存. 同时,为了使处理数据时效率更高,将整理好的数据实时读取进来以后,保存成快速且可读的数据形式另行存储.然后释放内存并读取下一批数据直到整个流…

在日常的工作中,很多时候都需要导出各种各样的报表,但是如果导出的数据一旦比较大,很容易就导致超时,对于这种问题,有很多的解决方法,例如网上说的分批导出.采用CSV.还有就采用JAVA.甚至是C++和C等等去做这种事情,这些都是方法,但我没有一一去试过,但试过采用CSV方法,确实是要快一点,但感觉治标不治本,因为数据量肯定会越来越多,所以CSV也是支撑不了太久. 在这里,我采用了另外一个方法,采用异步处理数据:具体的流程如下图:   具体步骤: 1.建一张表,存储任务的记录: 2.写一个脚本,读取…