要对数据库里面的数据数量进行统计使用,数据库的大概有2000w多的数据.数据库是mysql5.6 用的是远程连接测试 ELECT COUNT(*) 执行语句: select count( *) from t_banlong_push_regdev 执行5次,平均耗时17.5s SELECT COUNT(1) select count( 1) from t_banlong_push_regdev 执行5次,平均耗时 18.2s SELECT COUNT (0) select count( 0) f

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT

首先我们得搞清楚几个概念,即什么是网速?什么是带宽? 举两个个例子: 1.家里装网线,宽带提供商说我们的带宽是100兆. 2.用迅雷下载电影,迅雷显示实时的下载速度是每秒3兆,或者说是3MB/s. 这我们就奇怪了,为什么带宽是100兆,我们下载的速度才3MB/s呢,这是因为宽带提供商所说的100兆其实是100Mb,如果换算成我们常说的网速MB是需要除以8的,即1MB=8Mb. 同理,1KB=1Kb. 打开nmon监控的分析结果文件,并切换到sheet页的NET页,我们会发现这个图. 蓝色read

private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { LogMessage("绿色"); 4 LogError("红色"); 5 LogWarning("粉色"); } #region 日志记录.支持其他线程访问 public delegate void LogAppendDelegate(Color color, string text); public void LogAppendM

2020-04-16 14:05:01 --Edit by yangray 按横轴刻度的种类不同,分为数值类刻度和日期类刻度. 数值类刻度 需求:x轴数据间隔为2,显示最后24条数据. #!/usr/bin/python # _*_ Coding: Utf-8 _*_ import random import matplotlib.pyplot as plt xs = [i*2 for i in range(200)] ys = [10 + random.randint(1, 8) for i

摘要:随着数据体积的越来越大,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战.Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视,为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析.CSDN在此编译.整理. 简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快. 当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据.数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站.社交媒体.交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时处理成为了许多机

当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据.数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站.社交媒体.交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战.我们经常用的一个非常有效的开源实时计算工具就是Storm —— Twitter开发,通常被比作“实时的Hadoop”.然而Storm远比Hadoop来的简单,因为用它处理大数据不会带来新老技术的交替. Shruthi Kumar.Siddharth Patankar共同效力于In

原文链接:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/8454368 简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快. 当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据.数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站.社交媒体.交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战.我们经常用的一个非常有效的开源实时计算工具就是Storm —— Twitter开发,通常被比作“实时的Hadoop

RabbitMQ是一个开源的消息中间件,自带管理界面友好.开发语言支持广泛.没有对其它中间件的依赖,而且社区非常活跃,特别适合中小型企业拿来就用.这篇文章主要探讨提升RabbitMQ消费速度的一些方法和实践,比如增加消费者.提高Prefetch count.多线程处理.批量Ack等. 增加消费者 这个道理比较容易理解,多个人搬砖的速度肯定比一个人要快很多. 不过实际情况中还需要面对一些技术挑战,比如后端处理能力.并发冲突,以及处理顺序. 后端处理能力:比如多个消费者都要操作数据库,那么数据库连接

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就

yocs_velocity_smoother是一个速度.加速度限制器,用来防止robot navigation的速度/转速过快,加速度/快减速过大.Bound incoming velocity messages according to robot velocity and acceleration limits. The velocity smoother nodelet runs together with the kobuki_node to apply robot's velocity

http://www.chinaitlab.com/cisco/RIP/832426.html 1.简介 目前,在IP网络中实现实时语音.视频通信和应用已经成为网络应用的一个主流技术和发展方向,本文详细介绍IP协议族中用于实时语音.视频数据传输的标准协议RTP( Real-time Transport Protocol)和RTCP(RTP Control Ptotocol)的主要功能. 2.RTP/RTCP协议简介 RTP 由 IETF(www.ietf.org)定义在 RFC 3550和355

应用层级时空记忆模型(HTM)实现对实时异常流时序数据检测 Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics Subutai Ahmad SAHMAD@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Redwood City, CA 94063 USA Scott Purdy SPURDY@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Red

转载地址:http://www.yunweipai.com/archives/9037.html 最近由于公司业务关系,需要一个在公网上能实时互动超清视频的架构和技术方案.众所周知,视频直播用 CDN + RTMP 就可以满足绝大部分视频直播业务,我们也接触了和测试了几家 CDN 提供的方案,单人直播没有问题,一旦涉及到多人互动延迟非常大,无法进行正常的互动交谈.对于我们做在线教育的企业来说没有互动的直播是毫无意义的,所以我们决定自己来构建一个超清晰(1080P)实时视频的传输方案. 先来解释下

再来当一次技术搬运工,内容来自高可用框架,学霸君工程师袁荣喜的如何实现1080P延迟低于500ms的实时超清直播传输技术. 导语:视频直播是很多技术团队及架构师关注的问题,在实时性方面,大部分直播是准实时的,存在 1-3 秒延迟.本文由袁荣喜向「高可用架构」投稿,介绍其将直播延迟控制在 500ms 的背后的实现. 袁荣喜,学霸君工程师,2015 年加入学霸君,负责学霸君的网络实时传输和分布式系统的架构设计和实现,专注于基础技术领域,在网络传输.数据库内核.分布式系统和并发编程方面有一定了解. 最

不多说,直接上干货! 什么是实时流计算?    1.实时流计算背景 2.实时计算应用场景 3.实时计算处理流程 4.实时计算框架 什么是实时流计算? 所谓实时流计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理.这种实时计算的应用实例有金融服务.网络监控.电信数据管理. Web 应用.生产制造.传感检测,等等.在这种数据流模型中,单独的数据单元可能是相关的元组(Tuple),如网络测量.呼叫记录.网页访问等产生的数据.但是,这些数据以大

上一章完毕了对图片的磨皮处理.经过简单算法流程优化,能够达到非常快的速度.可是不能用于实时美颜.经实验,若採用仅仅处理Y信号的方案.半径极限大约是5-10,超过10则明显感受到卡顿.但对于1920X1080的预览分辨率来说.取10为半径非常难得到理想效果.即使将分辨率减少到1280X720也差强人意.所以非常难简单的直接应用在移动端实时处理上. 还有一方面,人物的正常肤,色应该是偏红.所以则会导致人物图像的红色通道偏亮,使红色通道保留的细节成分较少,相比之下.绿色通道保留很多其它细节,所以.普通

初识kafka https://www.cnblogs.com/wenBlog/p/9550039.html 简介 Kafka经常用于实时流数据架构,用于提供实时分析.本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用. kafka的增长是爆炸性的.2017年超过三分之一的世界五百强公司在使用kafka.这其中很多公司每天通过kafka处理超过TB级别的数据.kafka被用于实时数据流.收集大数据或者做一些实时分析.kafka是也为基于内存的微服务提供数据持久化并把数据传输给复杂的事件流系统和I

1.简介 目前,在IP网络中实现实时语音.视频通信和应用已经成为网络应用的一个主流技术和发展方向,本文详细介绍IP协议族中用于实时语音.视频数据传输的标准协议RTP( Real-time Transport Protocol)和RTCP(RTP Control Ptotocol)的主要功能. 2.RTP/RTCP协议简介 RTP 由 IETF(www.ietf.org)定义在 RFC 3550和3551中. RTP被定义为传输音频.视频.模拟数据等实时数据的传输协议,与传统的注重的高可靠的数据传

一.前言 这个问题是今天朋友提出来的,关于查询一个1200w的数据表的总行数,用count(*)的速度一直提不上去.找了很多优化方案,最后另辟蹊径,选择了用explain来获取总行数. 二.关于count的优化 网上关于count()优化的有很多.博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系,然后使用count(1)或者count(*)来提升速度.这两个函数默认使用的是数据表中最短的那个索引字段.我朋友这边因为表中只有一个索引字段,所以使用count(1)和count(*)没什么区别. MySQL中

最近由于公司业务关系,需要一个在公网上能实时互动超清视频的架构和技术方案.众所周知,视频直播用 CDN + RTMP 就可以满足绝大部分视频直播业务,我们也接触了和测试了几家 CDN 提供的方案,单人直播没有问题,一旦涉及到多人互动延迟非常大,无法进行正常的互动交谈.对于我们做在线教育的企业来说没有互动的直播是毫无意义的,所以我们决定自己来构建一个超清晰(1080P)实时视频的传输方案. 先来解释下什么是实时视频,实时视频就是视频图像从产生到消费完成整个过程人感觉不到延迟,只要符合这个要求的视频