前言   工作中你可能会遇到很多这样的场景,一个接口,要从其他几个service调用查询方法,分别获取到需要的值之后再封装数据返回.   还可能在微服务中遇到类似的情况,某个服务的接口,要使用好几次feign去调用其他服务的方法获取数据,最后拿到想要的值并封装返回给前端.   这样的场景下,当某个或多个rpc调用的方法比较耗时,整个接口的响应就会非常慢.Java8之后,有一个工具非常适合处理这种场景,就是CompletableFuture. 场景   本章主要讲解CompletableFutur

基于Python 从mysql表读取千万数据实践   by:授客 QQ:1033553122 场景:   有以下两个表,两者都有一个表字段,名为waybill_no,我们需要从tl_waybill_bar_record表读取1000w条唯一的waybill_no,然后作为INSERT SQL语句的一部分,填充到ts_order_waybill的waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表

etlpy是python编写的网页数据抓取和清洗工具,核心文件etl.py不超过500行,具备如下特点 爬虫和清洗逻辑基于xml定义,不需手工编写 基于python生成器,流式处理,对内存无要求 内置线程池,支持串行和并行处理 内置正则解析,html转义,json转换等数据清洗功能,直接输出可用文件 插件式设计,能够非常方便地增加其他文件和数据库格式 能够支持几乎一切网站,能自动填入cookie github地址: https://github.com/ferventdesert/etlpy,

所谓的数据并行的条件是: 1.拥有大量的数据. 2.对数据的逻辑操作都是一致的. 3.数据之间没有顺序依赖. 运行并行编程可以充分的利用现在多核计算机的优势.记录代码如下: public class ParallerFor { public List<string> studentList; public ParallerFor() { this.studentList = new List<string>(); ; i < ; i++) { this.studentList

命令式数据并行   Visual C# 2010和.NETFramework4.0提供了很多令人激动的新特性,这些特性是为应对多核处理器和多处理器的复杂性设计的.然而,因为他们包括了完整的新的特性,开发人员和架构师必须学习一种新的编程模型. 这一章是一些新的类.结构体和枚举类型,你可以使用这里来处理数据并行的场景.这章将为你展示怎样创建并行代码和描述与每个场景相关的新概念,而不是关注并发编程中的最复杂的问题.这样你将可以更加充分的理解性能改进. 开始并行任务  使用先前版本的.NET Frame

先说一下工作场景,要求做一个服务,满足:处理千万级别数据,单个请求响应时间在20ms以下.由于是存储的数据格式为key:list[],所以很适合使用redis来存放数据,为了测试一下redis存储的效率问题,才有了这篇文章. 第一步:造数据.思路如下:(1)先产生三千万个key,为了解决随机函数不能很好平均分布的问题,采用两步走的方法来造3000W个key.首先,从key从1到3000万依次产生,解决数量问题.然后,再使用随机函数产生1000W数据,添加到这些key中.(2)为了提高效率,使用5

命令式数据并行   Visual C# 2010和.NETFramework4.0提供了很多令人激动的新特性,这些特性是为应对多核处理器和多处理器的复杂性设计的.然而,因为他们包括了完整的新的特性,开发人员和架构师必须学习一种新的编程模型. 这一章是一些新的类.结构体和枚举类型,你可以使用这里来处理数据并行的场景.这章将为你展示怎样创建并行代码和描述与每个场景相关的新概念,而不是关注并发编程中的最复杂的问题.这样你将可以更加充分的理解性能改进. 开始并行任务  使用先前版本的.NET Frame

orcl 数据库表中数据达到上千万时,已经变的特别慢了,所以时不时需要清掉一部分数据. bqh8表中目前有10000000条数据,需要保留19条数据,其余全部清除掉. 以下为个人方法: 1.首先把需要保留的数据备份到temp1临时表中. create table temp1 as select * from bqh8 where id<20;select * from temp1; 2.然后再用truncate删除整个表的数据. truncate table bqh8;select * from

以前我们介绍的访问HDFS的方法都是单线程的,Hadoop中有一个工具可以让我们并行的拷贝大量数据文件,这个工具就是distcp. distcp的典型应用就是在两个HDFS集群中拷贝文件,如果两个集群使用的Hadoop版本相同,可以使用hdfs标识符: % hadoop distcp hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar 这条命令会把第一个集群(namenode为命令中指定的namenode1)中的/foo目录拷贝到第二个集群中的/bar目录下,于是

最近碰到个项目,需要 千万条数据入库的问题,有原本的 类 csv 文件导入, 统计了下  数据行大概有 1400W 行之多 二话不说, 建表,直接 load LOAD DATA LOCAL INFILE '/data/data.csv' INTO TABLE pk_book_price CHARACTER SET utf8  FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' (`no`,`name`,`price`,`ranking`); 照理说

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

from mysql_tool import * import copy s = ''' INSERT INTO `qqzone`.`myu` (`id`, `uid`, `age`, `gender`, `marriageStatus`, `education`, `consumptionAbility`, `LBS`, `interest1`, `interest2`, `interest3`, `interest4`, `interest5`, `kw1`, `kw2`, `kw3`, `

最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移.2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升.不过这些数据有大量的冗余字段和错误信息,极不方便做统计和分析.所以我需要创建一张新表,把旧表中的数据一条一条取出来优化后放回新表: 一. 清除冗余数据,优化字段结构 2000W数据中,能作为查询条件的字段我们是预知的.所以将这部分数据单独创建新的字段,对于有规则的数据合理改变字段结构,比如身份证就是varchar(18).对于不重要的数据我们

1 #include <iostream> #include <fstream> #include <cstdlib> #include <string> #include <vector> #include <list> using namespace std; //vector<string> g_all; //创建list存放数据 list<string> g_all; //统计共有多少数据 ; //载入

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

需求背景: 由于业务需求,需要在线上用户表添加渠道字段,用于区分不同渠道注册的用户,目前该表有20+个字段,8个索引 线上用户数据大概1500W左右,需要不停机增加数据库字段,同时需要刷新Redis缓存中的用户数据 发生的问题: 问题1.添加字段可能会锁表,影响线上业务的操作: 问题2.删除Redis缓存中的数据,数据量过大,无法直接精准的进行删除处理,可能的情况就是造成一边删除旧用户信息,一边生成新用户信息 解决方案: 针对于问题一: 由于MySQL5.6版本以后,提供了在执行DDL语句时,无

--创建表 tab_a -- create table tab_a (id int primary key not null,pid int); --创建序列 /** create sequence seq_a increment by 1 start with 1 nomaxvalue nocycle cache 20; **/ --创建存储过程 create or replace procedure pro_a_insert is i ); begin .. loop INSERT INTO

Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction 0DELETE FROM sta_addr WHERE date="2018-10-15" LIMIT 30000;1DELETE FROM sta_addr WHERE date="2018-10-15" LIMIT 30000;2DELETE FROM sta_addr WHERE date="2018-10-15" LIMIT 30

建表语句 CREATE TABLE `test_id` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键自增非空', `name` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `age` int(3) NULL DEFAULT NULL, `address` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf

地址:https://database.51cto.com/art/201902/592522.htm 虽然是广告文,但整体可读性尚可.