原文:巧用redis位图存储亿级数据与访问 - 简书 业务背景 现有一个业务需求,需要从一批很大的用户活跃数据(2亿+)中判断用户是否是活跃用户.由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到,数据部门不能提供实时接口,只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用. 存在的挑战 海量数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如何能快速的写入到目标存储 解决思路 由于我的业务中只需要根据某个用户id查询是否是活跃用户,不存在复杂的查询条件,所以用redis很合适. 如此大的

假设你又一个相对较小的键值对数据想要保存,你应该使用SharedPreferences APIs.一个SharedPreferences 对象指向一个包括键值对的文件,它提供简单的方法来读写他们.每一个SharedPreferences 文件系统框架管理,它们能够是私有的也能够被共享. 本课将介绍怎样使用SharedPreferences APIs来存储和获取简单的数据. 提示: SharedPreferences APIs 仅仅能被用来操作键值对类型数据,不要把它和 Preference AP

死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)

死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)

ETCD目前在PowerDotNet已经被用于注册中心和配置管理(常见的配置中心在PowerDotNet中仅仅是一个小小的模块而已)中,作为基础设施的重要组成部分,ETCD的重要性不言而喻. 本文简单总结介绍下个人开发使用和管理ETCD的一些经验. ETCD诞生于CoreOS公司,它最初是用于解决集群管理系统中OS升级的分布式并发控制以及配置文件的存储与分发等问题. 按照官方解释(A distributed, reliable key-value store for the most criti

写在前面 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一.京东618.秒杀.抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景.关于秒杀,小伙伴们可以参见我的另一篇文章<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!> 关于[冰河技术]微信公众号,解锁更多[高并发]专题文章. 注意:由于原文篇幅比较长,所以被拆分为:理论.算法.实战(HTTP接口实战+分布式限流实战)三大部分. 理论篇:<[高并发]如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战 完整高清含源码,需要课程的联系QQ:2608609000 1[免费观看]课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西2[免费观看]基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍3小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷11分钟4大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构9分钟5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟6从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的C

FASTER 在过去十年中,云中的数据密集型应用程序和服务有了巨大的增长.数据在各种边设施(例如,设备,浏览器和服务器)上创建,并由云应用程序处理用来获得数据价值或做出决策.应用程序和服务可以处理收集的数据,也可以实时监控数据.这些应用程序通常是更新密集型的,并且涉及大量的状态,超出了适合主存储器的处理能力.但是,它们在其访问模式中显示出重要的时间局部性(时间局部性解释维基百科=>https://en.wikipedia.org/wiki/Locality_of_reference).一种用于点

YbSoftwareFactory 各种插件的基础类库中又新增了两个方便易用的功能:动态属性扩展与键值生成器,本章将分别介绍这两个非常方便的组件. 一.动态属性扩展 在实际的开发过程中,你肯定会遇到数据库字段不够用的情况,临时增加一个字段有时是很麻烦的一件事.例如需要修改 SQL 语句.视图.存储过程等等,即使你使用的是 ORM 组件,也需要增加和配置映射,每次修改完成后还需反复进行测试,非常的不方便,如果软件已经为客户部署好了的话,嘿嘿,不用说,肯定更让你头疼:而客户临时要添加新的字段的情况却

很少有人会这样来自问自己?只知道,以键值对的形式处理数据并输出结果,而没有解释为什么要以键值对的形式进行. 包括hadoop的mapreduce里的键值对,spark里的rdd里的map等. 这是为什么呢? 1.键值对的具体含义 首先,我们会通过强调Java标准库中的类似概念,来阐明我们所说的键值对的含义. java.util.Map接口是常用类,如HashMap,甚至原始Hashtable的父类(通过向后重构代码库). 对于任何Java Map对象,其内容是从指定类型的给定键到相关值的一组映射

原文:Scaling Pinterest - From 0 To 10s Of Billions Of Page Views A Month In Two Years 译文:两年内从零到每月十亿 PV 的发展来谈 Pinterest 的架构设计 Pinterest正经历了指数级曲线般的增长,每隔一个半月翻翻.在这两年里,Pinterest,从 每月PV量0增长到10亿,从两名成立者和一个工程师成长为四十个工程师,从一台MySQL 服务器增长到180台Web 服务器(Web Engine),240

原文:sql索引从入门到精通(十亿行数据测试报告) 导读部分 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- SQL Server 2005 学习笔记系列文章 http://www.sufeinet.com/thread-26-1-1.html 原文地址:http://www.sufeinet.com/thread-419-1

大数据计算:如何仅用1.5KB内存为十亿对象计数  Big Data Counting: How To Count A Billion Distinct Objects Using Only 1.5K This is a guest post by Matt Abrams (@abramsm), from Clearspring, discussing how they are able to accurately estimate the cardinality of sets with bi

到目前为止,Redis 支持的键值数据类型如下: 字符串(String) 哈希(Map) 列表(list) 集合(sets) 有序集合(sorted sets)   1. String 字符串类型 string是redis最基本的类型,一个key对应一个value. string类型是二进制安全的.意思是redis的string可以包含任何数据.比如jpg图片或者序列化的对象 . string类型是Redis最基本的数据类型,一个键最大能存储512MB. String 命令: 赋值与取值 set

NO-Sql数据库:Not Only不仅仅是SQL 定义:非关系型数据库:NoSQL用于超大规模数据的存储.(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据).这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展.需要进一步数据挖掘和分析. RDBMS VS NOSQL RDBMS NoSQL 高度组织化结构化数据  代表着不仅仅是SQL 结构化查询语言(SQL) (SQL)  没有声明性查询语言 数据和关系都存储在单独的表中 没有预定义的模式 数据操纵语言,数据定义语言

ASP.NET MVC WebApi 返回数据类型序列化控制(json,xml)   我们都知道在使用WebApi的时候Controller会自动将Action的返回值自动进行各种序列化处理(序列化为json,xml等),但是如果Controller的自动序列化后的结果不是我们想要的该怎么办呢?其实在MVC中有一个GlobalConfiguration(命名空间System.Web.Http)类可以设置WebApi的Controller自动序列化机制,这里我们就通过WebApi的Controll

前言: 前段时间因为项目进度比较繁重所以一直都没有时间更新博客,内心深深的负重感,没有履行年初立下的flag.不过这个月会把上个月没有完成的任务补上来,咱们可不是喜欢拖欠任务的攻城狮.哈哈,废话不多说,接下来是要总结下关于对接支付时我们经常会遇到的将对应集合中的参数按照ASCII码按照从小到大排序,并使用URL键值对的格式(即key1=value1&key2=value2…)拼接成字符串stringA,其实对于有些参数比较少的而已我们完全可以自己使用固定拼接的方式拼接好来,但是假如参数集合中的参

一.前言 数据平台已迭代三个版本,从头开始遇到很多常见的难题,终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的 实现参考,少走些弯路,在此篇幅中偏重于ES的优化,关于HBase,Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考,不再赘述. 二.需求说明 项目背景: 在一业务系统中,部分表每天的数据量过亿,已按天分表,但业务上受限于按天查询,并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配),分库代价较高. 改进版本目标: 1. 数据能跨月查询,并且支持1年以上的历史数据查询与导出. 2. 按条件的

Actions Available on Pair RDDs (键值对RDD可用的action)   和transformation(转换)一样,键值对RDD也可以使用基础RDD上的action(开工),并且键值对RDD有一些利用键值对数据特性的的action,如下表: 表4-3 键值对RDD上的action 函数名 描述 例子 结果 countByKey() 计算每个键元素的总数 rdd.countByKey() {(1,1),(3,2)} collectAsMap() 结果收集成一个map便

使用Windows下 RECT 类型做unordered_map 键值 1. Hash 函数 计算自定义类型的hash值. struct hash_RECT { size_t operator()(const RECT &rc) const { return std::_Hash_seq((const unsigned char *)&rc, sizeof(RECT)); } }; 2. 相等函数 哈希需要处理碰撞,意味着必须判断两个自定义类型对象是否相等. struct cmp_RECT

本章主要介绍Spark如何处理键值对.K-V RDDs通常用于聚集操作,使用相同的key聚集或者对不同的RDD进行聚集.部分情况下,需要将spark中的数据记录转换为键值对然后进行聚集处理.我们也会对键值对RDD的高级特性——分区进行讨论,用户可以控制RDD在节点间的布局,确保数据在同一机器上面,减少通信开销,将极大地提高效率.数据分区的选择与单机程序数据结构的选择一样,都能对程序的性能产生极大的影响. 主要分为以下几个章节: 创建PairRDD Transformation on Pair R