Msyql到Vertica 1.mysql中在openshop 数据库中选择其中一个300W左右数据的表 create table ip_records_tmp_01 AS SELECT * FROM ip_records_tmp t WHERE t.datetime<= '2015-05-01' 2.vertica创建表ip_records_tmp_01,注意字段类型和mysql有点不一样. 全量抽取2478130条数据,耗时30s,速度不错! 3.在mysql中新增972948条数据,删除4

/// <summary> /// 分解数据表 /// </summary> /// <param name="originalTab">需要分解的表</param> /// <param name="rowsNum">每个表包含的数据量</param> /// <returns></returns> public DataSet SplitDataTable(DataT

public function ceshiexcel1(){ set_time_limit(0); $filename = '病毒日志'; header('Content-Type: application/vnd.ms-excel'); header('Content-Disposition: attachment;filename="'.$filename.'.csv"'); header('Cache-Control: max-age=0'); //原生链接mysql //数据库

rt 转载 Latency generated by fork In order to generate the RDB file in background, or to rewrite the Append Only File if AOF persistence is enabled, Redis has to fork background processes. The fork operation (running in the main thread) can induce late

1.Bloom filter适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集基本原理及要点:对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的.同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字.所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了.还有

原文:大数据量传输时配置WCF的注意事项 WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定的通道上可以接收的消息的最大大小. basicHttpBinding等预定义的绑定一般具有MaxReceivedMessageSize属性,CustomBinding则需要在Transport中定义. 示例代码: <bindings> <custom

转自:http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/01/2161929.html http://www.geminikwok.com/2011/04/02/hadoop-job解决大数据量关联时数据倾斜的一种办法/ 数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为

四月份的时候博客被封.我不知情.因为一直很忙,没有来得及看.前两天来看以后,发现居然被封,吓傻了我. 赶紧找原因,原来是转载了某个人的博文,被他举报了,然后就被封了. 觉得很伤心,毕竟这个博客陪伴了我九年.一个完整的青春. 想想都可怕. 不过也因此,更加珍惜在这里的每一篇文章,也想把每一篇所谓的干货分享给大家.更多的是分享给自己,留作一个纪念.管理员也email我说,让我再注意,不要随意发一些不该的发的文章. 我说,非常感谢.会倍加珍惜. 所以,我想记录一下  困扰我好长时间的一个问题,当织梦c

分布式全局唯一ID生成策略​ https://www.cnblogs.com/vandusty/p/11462585.html 一.背景 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表.但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题. 1.1 唯一ID的特性 整个系统ID唯一; ID是数字类型,而且是趋势递增; ID简短,查询效率快. 1.2 递增与趋势递增 递增 趋势递增 第一次生成的ID为12,下一次

POI导出工具类 工作中常常会遇到一些图表需要导出的功能,在这里自己写了一个工具类方便以后使用(使用POI实现). 项目依赖 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>3.6</version> </dependency> package com.adcc.eoss.util; imp

当访问WebSerivice时,如果数据量很大,传输数据时就会很慢.为了提高速度,我们就会想到对数据进行压缩.首先我们来分析一下. 当在webserice中传输数据时,一般都采用Dataset进行数据传输.执行的过程就是先把Dataset转化为xml进行传输,Dataset转化为xml的格式如下: <DataSetName> <DataTableName> <Column1Name>.......</Column1Name> <Column2Name&

1.先说问题 背景:服务是运行在Linux上的安全网关提供的,TCP协议发送 通过二进制编码的xml字符串 报文,报文头的第一个字段是int类型的表示字节序标记,第二个字段是int类型的表示整个报文长度. 现象:数据量较小时完全可以正常收发报文,当服务端发送的报文数据量较大时(本例是将近600k)概率性出现接收数据直接调用readComplete()方法而没有走channelRead() 跟踪:跟踪代码发现出问题时context 的 read() 方法执行中读取到一百多k(有时两百多也可能三百多

WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定的通道上可以接收的消息的最大大小. basicHttpBinding等预定义的绑定一般具有MaxReceivedMessageSize属性,CustomBinding则需要在Transport中定义. 示例代码: <bindings> <customBinding> <bindi

http://hantayi.blog.51cto.com/1100843/383578 引言 当我们需要在用户区显示一些图形时,先把图形在客户区画上,虽然已经画好但此时我们还无法看到,还要通过 程序主动地刷新用户区,强制Windows发送一条WM_PAINT消息,这将引发视类OnDraw函数简单地将所有的图形对象重画,这样才完成了图形的 显示工作,但在刷新的同时会引起较明显的闪烁尤其是当画面面积较大.图像元素过多时尤为明显甚至达到无法正常工作的地步.因此,我们需要做相应的处理.本 文介绍了采用

1.当面临千万条数据量的比较时,从技术的角度来说应该用泛型键值(c#键值由于用了散列算法速度很快).例如前几天我需要查的是 航空公司.出发.到达.返点可以将 航空公司-出发-到达做一个键,返点作为值. if (dtsourceBT.Rows.Count > 0) { dBaitour = new Dictionary<string, string>(); foreach (DataRow dr in dtsourceBT.Rows) { string outstring = "

前言 导出功能几乎是所有应用系统必不可少功能,今天我们来谈一谈,如何使用内存映射文件MMF进行内存优化,本文重点介绍使用方法,相关原理可以参考文末的连接 实现 我们以单次导出一个excel举例(csv同理),excel包含1~n个sheet,在每个sheet中存储的按行和列的坐标在单元格存储具体数据,如果我们要使用MMF,第一个要考虑的就是如何将整个excel合理的存储到MMF中.这里我们引入MMF两个对象: MemoryMappedFile --表示内存映射文件 MemoryMappedVie

[问题描述]:客户端使用curl命令向nginx请求数据,当返回数据量较大时,数据被截断,客户端无法获取完整的数据. [问题原因]:nginx配置文件中包含了proxy_buffer_size.proxy_buffers两个配置字段,其中proxy_buffer_size用来接收后端服务器response的第一部分,proxy_buffers用来设置读取被代理服务器的缓冲区数目和大小,如果proxy_buffers关闭,nginx不会等到所有后端数据都被获取到之后才返回,而是尽快将接收到的数据传

工作需要导出几万的数据量.操作比较频繁.之前数据在七八千是数据导出很慢.phpExcel是方便但是性能一般.现在改为使用csv导出数据:可以缓解内存压力,一次导出两三万是没问题的.当然服务器内存给力,加上数据库优化相信这个还是比较方便的. 具体方法如下: 在Think文件下新建Csv.class,php { //导出csv文件 public function put_csv($list,$title){ $file_name="CSV".date("mdHis",t

/** * @title 老用户头像更新--每3秒调用一次接口,每次更新10条数据 * @example user/createHeadPicForOldUser? * @method GET * @author 邹柯 */ public function createHeadPicForOldUserAction(){ $domain=$_SERVER['HTTP_HOST']; $ob = new UserModel(); $user=M('user'); $u_where="head_pi

---1.以日期字符操作转换日期 如果是VIP1生日不对,可以以上传的数据日期为生日 begin declare @NowBirthday datetime, @birthday datetime,@stat datetime,@end datetime,@statbirthday datetime,@endbirthday datetime,@thirdbirthday datetime,@firthbirthday datetime, @year int,@month int , @day

问题 实际处理和解决机器学习问题过程中,我们会遇到一些"大数据"问题,比如有上百万条数据,上千上万维特征,此时数据存储已经达到10G这种级别.这种情况下,如果还是直接使用传统的方式肯定行不通,比如当你想把数据load到内存中转成numpy数组,你会发现要么创建不了那么大的numpy矩阵,要么直接加载时报MemeryError. 在这种情况下我了解了几种选择办法,1. 对数据进行降维,2. 使用流式或类似流式处理,3. 上大机器,高内存的,或者用spark集群. 文档 Sklearn里面