做了几年.net,如今终于要做java了. 需求: 线下终端会定时上传gps位置到服务端,服务端收到数据保存到mysql数据库,当线下终端过多时,问题出现了,首当其冲的是数据库连接池经常会崩溃,单个tomcat到100并发就会抛出异常. 解决思路: 原来是收到一条数据就保存一条数据,现在改为将收到的数据暂存到一个数据池,当满100条数据时再用saveBatch一次性保存,这样终端上传100次其实只建立了一次数据库连接,减轻数据库压力.如果只是这样还有一个不足,就是当数据池的数据一直都不满100条

PGIS大数据量点位显示方案 问题描述 PGIS在地图上显示点位信息时,随点位数量的增加浏览器响应速度会逐渐变慢,当同时显示上千个点时浏览器会变得非常缓慢,以下是进行的测试: 测试环境: 服务器: CPU:Intel(R) Xeon(R) 2.00GHz ,4核 内存:2G 客户端: CPU: E5200@ 2.59GHz, 2核 内存:2G 下面是测试结果: 点位数量 IE内存占用 平均响应时间 放大缩小 点击响应时间 100 44.22M 基本无延时 1 S 基本无延时 400 49.09M

选择结构.循环结构.大数据java基础面试题 switch: 注意: byte short int char String(jdk1.7支持) 不能是 long float double boolean while.do-while.for同c# 面试题: 大数乘法:随机给定两个超大整数,计算乘积. 思路:AB*CD = AC(BC+AD)BD public static void main(String[]arg) { String i1="111111111111111"; Str

课程介绍 本课程是由猎豹移动大数据架构师,根据Java在公司大数据开发中的实际应用,精心设计和打磨的大数据必备Java课程.通过本课程的学习大数据新手能够少走弯路,以较短的时间系统掌握大数据开发必备语言Java,为后续大数据课程的学习奠定了坚实的语言基础.   适用人群 1.想学大数据没有语言基础的学员 2.想学大数据没有Java语言基础的学员 3.转行想学大数据的学员 4.了解Java,大数据Java知识体系不完整的学员   课程视频下载地址(视频完整,无加密) 链接:https://pan.

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目录 一轮 电话面试 二轮 代码笔试 三轮 技术面试 总结 附:电话面试问题点解惑 补充:面试未通过 一轮 电话面试 2019.04.28 16:21 [w]:面试官,[m]:我,下面的内容来自电话录音. [m]:喂,喂 [w]:喂你好,请问是xxx同学吗? [m]:对,是的: [w]:你好,我这边是上海爱奇艺,之前和你约好下午有电话面试,你现在那边OK吗? [m]:可以啊 [w]:你那边信号好吗?听我说话听的清楚吗? [m]:听得清楚呀,你那边听得清楚我说的吗? [w]:嗯,我这边听得清楚 [

今年做过两个公司需求都遇到了实时流入hive的需求,storm入hive有几种可行性方案. 1.storm直接写入hive,storm下面有个stormhive的工具包,可以进行数据写入hive.但是本人研究半天感觉并不是很好用,并且利用工具类也会在开发上灵活性被限制. 2.storm直接写入hdfs,利用hive映射到hdfs数据块上,此种方案可以分为利用storm hdfs工具类,但是用了一段时间发现此工具类也是限制性挺大,比如数据残留,数据轮转模式只有时间和大小,数据压缩格式等限制.想改良

关于分库分表方案详细介绍 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 这里就不作详细描述了 分库分表方案基本脱离不了这个结构,受制于实现的难度,好像没有看到有很方便的实现方案框架 为了解决此问题,在CRL框架基础上作了扩展,使CRL能很好实现此方案,以之前了解到的需求,基本能满足了 本方案拆分结构表示为 会员为业务核心,所有业务围绕会员来进行,所以垂直划分用会员编号作索引,将会员分配到不同的库 会员订单增长量是不固定的,所以需要平

简单的说就是这个 select top(20) * from( select *, rowid = row_number() over(order by xxx) from tb with(nolock) ) data where rowid > 0 order by rowid 或者这样写 select * from( select *, rowid = row_number() over(order by xxx) from tb with(nolock) ) data where rowi

Java中获取键盘输入值的三种方法 程序编写中,从键盘获取数据是一件非常普通又平常的事 C:scanf() C++:cin() C#:Read().ReadKey().ReadLine() Java没有提供这样的函数也不代表遇到这种情况我们就束手无策,请你看以下三种解决方法吧:  以下将列出几种方法: 方法一:从控制台接收一个字符,然后将其打印出来 import java.io.*; public static void main(String [] args) throws IOExcepti

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 = "

day01笔记 1.==操作符和equals方法 equals方法存在于Object类中,所有类的equals方法都继承于Object 2.String类的常用方法 ①.replace()替换字符串 如:String str1 = str.replace('a','b'); ②.contains()方法判断字符串是否包含指定的字符串(此函数返回值为true或false) 如:boolean b = str.contains("abc"); ③.compareTo()比较字符串的大小AS

许久不见的朋友请我吃饭,期间给我介绍他一个弟弟,说明年要毕业了,还不知道找啥工作,说有培训机构让他学VR.大数据什么的,不知道前景咋样,想咨询一下我.相信很多朋友面临毕业,都不知道该从事哪个行业,自己又有能力做哪些工作,很迷茫!他说你早九晚六,周末双休,工作轻松工资又不低,多好啊,能不能让弟弟也干你这行? 确实如他所说,笔者2008年毕业以后,从事软件行业至今9个年头了,算是对行业比较了解的. 你是否适合做程序猿?     程序猿的爱好 我们先来说一下程序猿的日常生活吧.一般软件公司的上班时间是

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java 跨数据库导入大数据 /** * java程序跨服务器跨数据库批量导入导出百万级数据 * @param args * @throws Exception */ public static void main(String args[]) throws Exception { ResultSet rs = null; Statement s1 = null; Statement s2 = null; Connection cn1 = null; Connection cn2 = null;

个人非常喜欢这种说法,最后一公里不是说目标全部达成,而是把整个路程从头到尾走了一遍. 大数据在经过前几年的野蛮生长以后,开始与数据中台的概念一同向着更实际的方向落地.有人问,数据可视化是不是等同于数据大屏.数据大屏是数据可视化的一部分,其承载更多的是展示与监控的功能. 而真正对业务产生影响的,确是比较低调的自助数据可视化系统(商用的一般称之为BI系统),支撑着公司的指标体系,为业务的发展,企业的数字化驱动提供帮助. 本文将对比Superset,Redash,Metabase,Davinci,Da

介绍 此Refcard提供了Apache Hadoop,这是最流行的软件框架,可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理.我们将介绍Hadoop最重要的概念,描述其架构,指导您如何开始使用它以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序. 简而言之,Hadoop是Apache Software Foundation的一个开源项目,可以安装在服务器集群上,以便这些服务器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集.Hadoop近年来因其有效处理大数据的能力而变得非常成功.它允许公司将所有数据

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(

Memcached存储单个item最大数据是在1MB内,假设数据超过1M,存取set和get是都是返回false,并且引起性能的问题. 我们之前对排行榜的数据进行缓存,因为排行榜在我们全部sql select查询里面占了30%,并且我们排行榜每小时更新一次,所以必须对数据做缓存.为了清除缓存方便,把全部的用户的数据放在同一key中,因为memcached:set的时候没有压缩数据.在測试服測试的时候,没发现问题,当上线的时候,结果发现,在线人数刚刚490人的时候,serverload avera

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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