package study.interview; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import java.util.concurrent.Callable; import java.util.concurrent.Exe

阿里云377秒完成100TB数据排序:秒三星百度 今日,Sort Benchmark 在官方网站公布了 2015 年排序竞赛的最终成绩.其中,阿里云用不到 7 分钟(377 秒)就完成了 100TB 的数据排序,打破了 Apache Spark 的纪录 23.4 分钟.Sort Benchmark 有全球科技公司“计算奥运会”之称,更早之前 Hadoop 的记录是 72 分钟. 堆机器堆出来的…想想天河… 其实看看这个拼机器的子榜单没有Amazon Google Microsoft就能看出点什么

单线程脚本 导入文件的行数 # wc -l /data/logs/testlog/20120219/testlog1/* 1510503 total # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python #create database pythondata #create table log (logline varchar(500)); #grant all on pythondata.* to 'pyuser'@'localhost' identifi

参考博文:https://blog.csdn.net/weixin_35261786/article/details/78222602 #include <iostream> #include <string> #include <sstream> //#include <time.h> #include "sqlite3.h" #include <string.h> ; int main (int argc,char** a

#!/bin/bash #Author:GaoHongYu #QQ: #Time:-- :: #Name:ncjk.sh #Version:V1. clear xtip=$(hostname -I) cprl=$(df -Th |head -|tail -|cut -d ) cpky=$(df -Th |head -|tail -|cut -d ) cpbfb=$(df -Th |head -|tail -|cut -d ) ncrl=$(free -m |head -|tail -|cut -

这里采用.NET Framework 4.0以上版本中新出现的 ConcurrentQueue<T> 类 MSDN是这样描述的: ConcurrentQueue<T> 类是一个线程安全的先进先出 (FIFO) 集合. ConcurrentQueue<T> 的所有公共且受保护的成员都是线程安全的,可从多个线程同时使用. 共采用两个线程,一个读一个写. ConcurrentQueue<T>的实现方法: (FIFO) 集合: ConcurrentQueue<

万以下小表做性能优化没有多大意义,因此我需要创建大表: 创建大表有三种方法,一种是insert into table selec..connect by.的方式,它最快但是数据要么是连续值,要么是随机值或是系统值,并不好用,而且总量上受到限制:另一种方法是用程序,借助Oracle的批量插值语法插入数据,它好在数据可以用程序掌控,总量也没有限制,缺点是速度慢:还有一种方法是有一张大表,把它的数据倒腾进来,语法是 insert into newtable select * from oldtable

需求:有一张表9亿多条数据,数据加索引总数据量61GB.考虑到这张表的大部分数据都不会再被使用并且大数据量可能影响整库的性能,所以决定将表里某一个时刻之前的数据备份到一张新表中,待备份完成后将旧表中已经备份的数据删除.由于数据量太大,不适合让DBA直接做备份. 方案1 main线程分页读取旧表数据,每页200条.每读取一页数据就新建一个线程,将200条数据交给新建的线程去完成insert到新表的操作. 弊端:需要将数据读到内存,然后再写回数据库,涉及到大量的IO操作.所有的数据都需要走网络,对网

我们到底能走多远系列(29) 扯淡: “然后我俩各自一端/望着大河弯弯/终于敢放胆/嘻皮笑脸/面对/人生的难”      --- <山丘> “迎着风/迎向远方的天空/路上也有艰难/也有那解脱/都走得从容”                    --- <与你到永久> “遇上冷风雨休太认真/自信满心里休理会讽刺与质问/笑骂由人洒脱地做人/少年人洒脱地做人/继续行洒脱地做人”      ---<沉默是金> 主题: 使用JMS将共通模块分离出去,比如发短信模块,可以在远程的机

本文更新(移步查阅): 19-04-15 新采集了2018的省市区三级坐标和行政区域边界 19-03-22 采集了2018的城市数据 18-11-28 采集了2017的城市数据 数据下载 GitHub:https://github.com/xiangyuecn/AreaCity-JsSpider-StatsGov/releases 相关更新情况,请查阅我发布的其他文章,本文以下内容不再更新. 18-01-28早上6:30的火车,从三亚回老家,票难买啊.好激动~ 声明:文中涉及到的数据和第三方接口

redis是以socket方式通信,socket服务端可同时接受多个客户端请求连接,也就是说,redis服务同时面对多个redis客户端连接请求,而redis服务本身是单线程运行. 假设,现在有A,B,C,D,E五个客户端同时发起redis请求,A优先稍微一点点第一个到达,然后是B,C,D,E依次到达,此时redis服务端开始处理A请求,建立连接需要30秒,获取请求数据需要10秒,然后处理数据需要0.1秒,回送数据给客户端需要5秒,总共大概需要45秒.也就是说,下一个B请求需要等待45秒,这里注

单线程模型 Redis客户端对服务端的每次调用都经历了发送命令,执行命令,返回结果三个过程.其中执行命令阶段,由于Redis是单线程来处理命令的,所有每一条到达服务端的命令不会立刻执行,所有的命令都会进入一个队列中,然后逐个被执行.并且多个客户端发送的命令的执行顺序是不确定的.但是可以确定的是不会有两条命令被同时执行,不会产生并发问题,这就是Redis的单线程基本模型.   1. redis单线程问题 单线程指的是网络请求模块使用了一个线程(所以不需考虑并发安全性),即一个线程处理所有网络请求,

在前一篇文章中,已经介绍了Redis的基础数据结构,这篇文章将继续介绍Redis的持久化原理. 简介 众所周知Redis的所有数据都存在于内存之中,这就会存在因内存问题而导致的数据丢失,为了避免这一问题,可采取Redis的持久化机制来解决这一问题. 详解 Redis持久化有两种方式,分别是RDB(又称快照)与AOF.对于两种方式各有优缺点,具体如下: RDB:全量一次同步内存中所有序列化的二进制数据,同步慢,数据较小. AOF:增量同步操作指令,同步较快,数据量随时间增加而增多,需定期进行AOF

Redis是目前广为人知的一个内存数据库,在各个场景中都有着非常丰富的应用,前段时间Redis推出了6.0的版本,在新版本中采用了多线程模型. 因为我们公司使用的内存数据库是自研的,按理说我对Redis的关注其实并不算多,但是因为Redis用的比较广泛,所以我需要了解一下这样方便我进行面试. 总不能候选人用过Redis,但是我非要问人家阿里的Tair是怎么回事吧. 所以,在Redis 6.0 推出之后,我想去了解下为什么采用多线程,现在采用的多线程和以前版本有什么区别?为什么这么晚才使用多线程?

Redis 作为一种 KV 缓存服务器,有着极高的性能,相对于 Memcache,Redis 支持更多种数据类型,因此在业界应用广泛. 记得刚毕业那会参加面试,面试官会问我 Redis 为什么快,由于当时技术水平有限,我只能回答出如下两点: 数据是存储在内存中的 Redis 是单线程的 当然,将数据存储在内存中,读取的时候不需要进行磁盘的 IO,单线程也保证了系统没有线程的上下文切换. 但这两点只是 Redis 高性能原因的很小一部分,下面从数据存储层面上为大家分析 Redis 性能为何如此高.

背景 在多进程模式下进程之间的内存是相互隔离的,在一个工作进程中的全局变量和超全局变量,在另一个工作进程中是无法读取和操作的. 如果只有一个工作进程,则不存在进程隔离问题,可以使用全局变量和超全局变量. 要实现进程间共享数据,我们可以使用第三方的 Redis 内存数据库或 Swoole 内置的 Table 共享内存来实现. Table 的优势 性能强悍,单线程每秒可读写 200 万次: 应用代码无需加锁,Table 内置行锁自旋锁,所有操作均是多线程 / 多进程安全.用户层完全不需要考虑数据同步

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时,若想要获得明显的计算加速效果,最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务,扩展到使用多进程或多线程的方式执行. 而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言,以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要,从而避免将时间过多花费在编写程序上.而今天的文章费老师我就来带大家学习如何

先贴原来的导入数据代码: 8 import os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "www.settings") ''' Django 版本大于等于1.7的时候,需要加上下面两句 import django django.setup() 否则会抛出错误 django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Models aren't loaded yet. ''' im

距离上次的博客已经有15个多月了,感慨有些事情还是需要坚持,一旦停下来很有可能就会停很久或者从此再也不会坚持.但我个人一直还坚持认为属于技术狂热份子,且喜欢精益求精的那种.最近遇到两个和数据迁移相关的项目,均遇到需要性能优化的问题,这里拿第二个项目的一个小优化过程与大家分享,技术并不高深,我注重的是解决问题的过程.我的方案是有业务背景以及技术背景限制的,不一定适合其它项目,优化是相对的. 业务场景:我们需要迁移一批老的合同订单数据,其有一个合同的订单数为519条,迁移到新表中会涉及到主要的4个表

需求 在一个页面动态无刷新的更新后台得到的数据.要想无刷新的更新数据,需要使用Javascript能够获取后台返回的数据,然后通过第三方Javascript库(JQuery等)动态更新web页面DOM对应的数值即可,而AjaxPro库恰恰具有使用Javascript语句获取后台方法返回的数据的功能,问题就这样迎刃而解,顿时感觉萌萌哒. 流程 整个过程如下图所示: 详细操作 首先下载AjaxPro库(点击此处下载AjaxPro库),下载后解压得到两个dll文件,如下所示: 其中AjaxPro.2.