在日常大数据生产环境中,经常会有集群数据集和关系型数据库互相转换的需求,在需求选择的初期解决问题的方法----数据同步工具就应运而生了.此次我们选择两款生产环境常用的数据同步工具进行讨论 Sqoop 通常数据开发岗位的朋友都会较早的接触这款工具,因为Sqoop的设计初衷就是在Hadoop和DB(关系型数据库).大型机(Oracle服务机)之间搭建桥梁,斩断数据同步的隔阂.该项目起步于2009年,最早是Hadoop的一个三方模块的存在,后来社区开发者为了能够快速部署和使用,同时也为了开发人员能够更

原文地址:http://www.cnblogs.com/verrion/p/redis_structure_type_selection.html  Redis分布式集群几点说道 Redis数据量日益增大,使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这一块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,保证单实例内存增大带来的一系列问题,下面所列出的codis方案目前正在不断测试过程中,测试过程没有展示出来,主要从

Redis数据量日益增大,使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这一块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,保证单实例内存增大带来的一系列问题,下面所列出的codis方案目前正在不断测试过程中,测试过程没有展示出来,主要从以下几点出发. 测试架构和性能: 1.keepalived+haproxy故障测试 2.Zookeeper集群节点测试 3.Codis-proxy集群节点测试 4.Codis-se

HTTP的基本操作 3月17资源子网和通信子网套接字:两类    socket:IP port             IP:port            Ip.port unix sock:基于文件系统通信实现 BSD发明:    MTU:最大传输单元 传输层协议:    面向连接的:TCP        虚连接(95%)    无连接的:UDP 套接字的类型:    TCP套接字    UDP套接字    raw套接字(由程序自身维护) 物理层=硬件数据链路层=驱动 通信:点对点     

浏览器内核 支撑浏览器运行的最核心的程序 IE 浏览器内核            Trident内核,也是俗称的IE内核Chrome 浏览器内核            统称为 Chromium 内核或 Chrome 内核,以前是 Webkit 内核,现在是 Blink 内核Firefox 浏览器内核            Gecko 内核,俗称 Firefox 内核Safari 浏览器内核            Webkit 内核Opera 浏览器内核            最初是自己的 Pre

原贴地址:https://www.oschina.net/translate/showdown-mysql-8-vs-postgresql-10?lang=chs&page=2# 英文原版地址:http://rachbelaid.com/introduction-to-postgres-physical-storage/ 既然 MySQL 8 和 PostgreSQL 10 已经发布了,现在是时候回顾一下这两大开源关系型数据库是如何彼此竞争的. 在这些版本之前,人们普遍认为,Postgres 在

Mysql 和 Postgresql(PGSQL) 对比 转载自:http://www.oschina.net/question/96003_13994 PostgreSQL与MySQL比较 MySQL使用太广泛了,以至于我不得不将一些应用从mysql 迁移到postgresql, 很多开源软件都是以Mysql 作为数据库标准,并且以Mysql 作为抽象基础的,但是具体使用过程中,发现Mysql 有很多问题,所以都迁移到postgresql上了,转一个Mysql 和Postgresql 对比的文

单线程 500+w条数据,插入时间:1小时,13分钟. 脚本: [root@10 hurl]# cat insert-mongo2.py #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import time,datetime import pymongo from pymongo import MongoClient client = MongoClient('mongodb://test:test123@172.16.100.26:27019/test') db =

既然 MySQL 8 和 PostgreSQL 10 已经发布了,现在是时候回顾一下这两大开源关系型数据库是如何彼此竞争的. 在这些版本之前,人们普遍认为,Postgres 在功能集表现更出色,也因其"学院派"风格而备受称赞,MySQL 则更善长大规模并发读/写. 但是随着它们最新版本的发布,两者之间的差距明显变小了. L LinuxTech 翻译于 2018/05/28 21:26 顶 1 特性比较 让我们来看看我们都喜欢谈论的"时髦"功能. 特性 MySQL 8

[源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler 0x00 摘要 0x01 数据加载 1.1 加速途径 1.2 并行处理 1.3 流水线 1.4 GPU 0x02 PyTorch分布式加载 2.1 DDP 2.2 分布式加载 0x03 DistributedSampler 3.1 初始化 3.2 迭代方法 3.3 shuffle数据集 3.3

[源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 0x00 摘要 0x01 前情回顾 0x02 DataLoader 2.1 初始化 2.2 关键函数 2.3 单进程加载 2.3.1 区分生成 2.3.2 迭代器基类 2.3.3 单进程迭代器 2.3.4 获取样本 2.4 多进程加载 2.4.1 总体逻辑 2.4.2 初始化 2.4.3 业务重置 2.4.4 获取 inde

运行环境:Python3 in win10 先生成200个测试文件 # generate.py i = 0 while i < 200: o = open("test\\" + str(i) + ".py", "w") content = str(i) o.write(content) o.close() i += 1 多进程拷贝文件 # multi-pool-copy.py from multiprocessing import Pool

知识点:1.使用多线程,多进程,协程完成web并发服务器 2.单进程-单线程-非堵塞也可以实现并发服务器 1.多进程和协程的代码在下面注释掉的部分,我把三种写在一起了 import socket import re import threading import multiprocessing import gevent """服务器收发数据""" def web_server(new_socket): datas = new_socket.re

公司在做游戏服务器合并的时候,对大批量数据表做了合并操作,难免会出现数据格式不一致问题.根据玩家反映BUG排查,是因为某个模块下日志表出现了数据格式问题导致. 目前想到的是有两种方案解决,第一种就是把所有的日志表数据修复:第二种就是把程序逻辑修改一下,保证查找格式正确. 我的做法是想把所有数据修复一下,就从线上数据库拿了7000条数据在本地修改测试,保证无误再执行下一步计划. 由于想到数据量会很大,我这里也顺便实验了一下多进程效率和单进程效率的对比.下面看下代码,有很多需要优化的地方....这里

单进程编程:顺序执行 数据同步 复杂度低 用途单一 多进程编程:同时执行 数据异步 复杂度高 用途广泛 1. 多进程的优势在于任务的独立性,比如某个任务单独作为一个进程的话,崩溃只影响自己的服务,其他任务不受影响.如果是多个任务在同一个进程内部利用多个线程进行处理,某个线程发生了未处理的异常的话,会导致整个进程完蛋,所有的任务跟着遭殃 2. 从资源分配上来说,多进程方案比多线程方案更加灵活和自由 3. 不过任务间的通信方面多进程要比多线程复杂些,编一个好的多进程通信方案要比多线程间的通信方案困难

转载:https://www.cnblogs.com/frank-yxs/p/5925603.html 在同一个进程中,实现文件共享的方法有两种: 多次使用open函数打开相同文件 使用dup/dup2函数或者fcntl函数 ======================================================== 对于第一种方法:     每次使用open函数打开文件时,操作系统内核中都会创建一个不同的文件表项(struct file结构体),但是这些不同的struct

由于经常被抓取文章内容,在此附上博客文章网址:,偶尔会更新某些出错的数据或文字,建议到我博客地址 :  --> 点击这里 我们可以通过这样子的方式去理解apache的工作原理 1 单进程TCP服务(堵塞式) 这是最原始的服务,也就是说只能处理个客户端的连接,等当前客户端关闭后,才能处理下个客户端,是属于阻塞式等待 from socket import * serSocket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) #重复使用绑定的信息 serSocket.setsockop

本文将会简单介绍Linux下如何利用C库函数与系统调用编写一个完整的.初级可用的C-S模型. 一.基本模型: 1.1   首先服务器调用socket()函数建立一个套接字,然后bind()端口,开始listen()监听,此时,套接字变成了被动的套接字,用于侦听客户端的请求.然后accept(),开始阻塞监听客户端的请求. 1.2   客户端以服务端的参数为参数,用socket()建立套接字,然后connect()连接服务端. 1.3  服务端收到连接请求,accept()返回一个标识符,继续执行

了解http协议 http请求头 GET / HTTP/1.1 Host: www.baidu.com Connection: keep-alive Pragma: no-cache Cache-Control: no-cache Upgrade-Insecure-Requests: 1 User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.

[转] http://www.syyong.com/db/Redis-why-the-use-of-single-process-and-single-threaded-way-so-fast.html Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的KV数据库,由C语言编写.官方提供的数据是可以达到100000+的qps.这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的KV数据库Memcached差. Redis快的主要原因是: 完全基于内存 数据结构简单,对数据操作也简单 使用多路 I/O

PHP使用PCNTL系列的函数也能做到多进程处理一个事务.比如我需要从数据库中获取80w条的数据,再做一系列后续的处理,这个时候,用单进程?你可以等到明年今天了...所以应该使用pcntl函数了. 假设我想要启动20个进程,将1-80w的数据分成20份来做,主进程等待所有子进程都结束了才退出: $max = 800000; $workers = 20; $pids = array(); for($i = 0; $i < $workers; $i++){ $pids[$i] = pcntl_for