目录 1       大概思路... 1 2       Nginx集群之WCF大文件上传及下载... 1 3       BasicHttpBinding相关配置解析... 2 4       编写WCF服务.客户端程序... 3 5       URL保留项... 8 6       部署WCF服务程序到局域网内1台PC机... 8 7       Nginx集群配置搭建... 9 8       WCF客户端程序的运行结果... 11 9       总结... 13 1       大概

这里介绍的是大数据量的维护日志的分区解决方案: 每个月1张数据表,1个分组文件.31个分区(按每天1个分区).... 为了日后维护方便,直接删除旧的日志数据文件就可以,而不需要去做分区压缩. --用的是测试数据库 --注释的脚本表示在建库的时候只需要执行一次就可以了 --use Test --create partition function DAY_PF (tinyint) --as range LEFT --for values (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,

一.建设背景 自2020年以来,疫情对各行各业的都造成了不同程度的影响,对依赖人口消费实现商业价值的文旅行业更是受到了更大的冲击,因此在疫情当下以及科技发达的今天,如何利用科技的手段赋能文旅行业进行数字化升级是值得深思的问题.随着5G.大数据.VR/AR/MR等现代信息技术的发展和成熟应用,以数字内容为核心的数字和科技文旅产业出现逆势增长的现象,各省市文旅相关单位及文旅企业都开始拥抱科技,跨界融合,实时文化产业数字化. 无论是主动还是被动,数字化发展已成为文旅产业未来的发展趋势,数字化战略能够有

大数据平台是为了计算,现今社会所产生的越来越大的数据量,以存储.运算.展现作为目的的平台.大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统.   ————————————————————— 免责声明:我们致力于保护作者版权,部分内容源于网络公开内容或圈友所提供,无法核实原始出处,如涉及侵权,请直接联系我们删除,抄袭本文至其它微信号者引发的一切纠

前言 目前大屏大数据可视化UI这块非常火,趁热也用Qt来实现一个,Qt这个一站式超大型GUI超市,没有什么他做不了的,大屏电子看板当然也不在话下,有了QSS和QPainter这两个无敌的工具组合,借用几个Qt高手朋友的话来说,都是分分钟.在整个系统的编写过程中,发现数学知识真的还是蛮重要的,在重要的几个算法点上,需要多次用到二元一次方程才能搞定几个算法,比如如何分组绘制柱状图. 电子看板介绍 电子看板是目视化管理的一种表现形式,即对数据的状况一目了然地表现,主要是对于管理项目,它通过利用形象直观

一.Oracle中大数据处理 在Oracle中,LOB(Large Object,大型对象)类型的字段现在用得越来越多了.因为这种类型的字段,容量大(最多能容纳4GB的数据),且一个表中可以有多个这种类型的字段,很灵活,适用于数据 量非常大的业务领域(如图象.档案等). LOB类型分为BLOB和CLOB两种:BLOB即二进制大型对象(Binary Large Object),适用于存贮非文本的字节流数据(如程序.图象.影音等).而CLOB,即字符型大型对象(Character Large Obj

转载自http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/3982581.html 一.基本概念 大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blob,clob用于存储大文本,blob用于存储二进制数据,例如图像.声音.二进制文等. 在实际开发中,有时是需要用程序把大文本或二进制数据直接保存到数据库中进行储存的. 对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的是Text,Text和blob分别又分为: TINYTEXT.T

大数据关键技术 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性. 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一,且存储.管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理.对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言,传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性,根据CAP理论,难以保证其可用性和扩展性. 传统的数据处理方法是以处理器为中心,而大数据环境下,需要采取以数据为中心的模式,减少数据移动带来

1. 概述 数据服务(https://ds-cn-shanghai.data.aliyun.com)  是DataWorks产品家族的一员,提供了快速将数据表生成API的能力,通过可视化的向导,一分钟“零代码”就可以生成API,让API开发从未有过如此便捷!同时支持自定义API查询SQL功能,对您的个性化复杂查询逻辑支持照样不在话下. DataWorks数据服务提供HTTP API服务,采用Serverless架构,您只需关注API本身的查询逻辑,无需关心运行环境等基础设施,零运维成本. Dat

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要求将Excel数据,大批量的导入到数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储. 一个比较好的解决方案,就是采用SqlBulkCopy来处理存储数据. SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,就像这个方法的名字一样,可以将内存中的数据表直接的一次性的存储到数据库中,而不需要一次一次的向数据库Insert数据. 初次实验,百万级别的数据表,也只需几秒时间内就可以完全的存入数据库中,其速度,比传统的Insert方法不止快很多倍.下面,我将用代码,介绍其用法. #region S

static void Main(string[] args) { Excel.Application app = new Excel.Application(); Excel._Workbook result = app.Workbooks.Add(); Excel._Workbook wb1 = app.Workbooks.Open(Path.GetFullPath("./Sources/Source1.xlsx")); Excel._Workbook wb2 = app.Work

1:硬件方面 普通的一个p4的服务器每天最多能支持10万左右的IP,如果访问量超过10W那么需要专用的服务器才能解决,如果硬件不给力软件怎么优化都是于事无补的.主要影响服务器的速度 有:网络-硬盘读写速度-内存大小-cpu处理速度. 2:软件方面 第一个要说的就是数据库,首先要有一个很好的架构,查询尽量不用*避免相关子查询,给经常查询的添加索引,用排序来取代非顺序存取,如果条件允许,一般MySQL服务器最好安装在Linux操作系统中.关于apache和nginx在高并发的情况下推荐使用nginx

post_max_size which is directly related to the POST size---针对采用post上传的,大文件,此项为关键 upload_max_filesize which may be unrelated, not sure--针对上传大文件此项为关键 max_input_time, if the POSt takes too long max-input-nesting-level if your data is an array with a lot

前端: 1.域名开启cdn 2.大文件使用oss php: 1.模板编译缓存 服务器: 1.负载均衡 数据库: 1.读写分离 待完善

基于FacebookPresto+Cassandra的敏捷式大数据 文件夹 1 1.1 1.1.1 1.1.2 1.2 1.2.1 1.2.2 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 3 3.1 3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.2 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 4 4.1 4.2 4.3 5 6 7 1概  1概述    概述 "Ad-hoc analysis over Cassandradata with Faceboo

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕

作者 王枫发布于2014年2月19日 综述 随着越来越多的组织的数据从GB.TB级迈向PB级,标志着整个社会的信息化水平正在迈入新的时代 – 大数据时代.对海量数据的处理.分析能力,日益成为组织在这个时代决胜未来的关键因素,而基于大数据的应用,也在潜移默化地渗透到社会的方方面面,影响到每一个人的日常生活,人们日常生活中看到的电视节目.浏览的网页.接收到的广告,都将是基于大数据分析之后提供的有针对性的内容. 微软在大数据领域的战略重点,在于更好地帮助客户"消费"大数据,让所有的用户都能够

综述 随着越来越多的组织的数据从GB.TB级迈向PB级,标志着整个社会的信息化水平正在迈入新的时代 – 大数据时代.对海量数据的处理.分析能力,日益成为组织在这个时代决胜未来的关键因素,而基于大数据的应用,也在潜移默化地渗透到社会的方方面面,影响到每一个人的日常生活,人们日常生活中看到的电视节目.浏览的网页.接收到的广告,都将是基于大数据分析之后提供的有针对性的内容. 微软在大数据领域的战略重点,在于更好地帮助客户“消费”大数据,让所有的用户都能够从几乎任何规模任何类型的任何数据当中获得可以转化

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一. Greenplum简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层面或不同应用上处理大数据的某些问题.而Greenplum数据库作为一个分布式大规模并行处理数据库(MPP),在大多数情况下,更适合做大数据的存储引擎.计算引擎和分析引擎. Greenplum作为企业级数据库产品,可以说是世界上最先进的OLAP开源数据库之一.Green