1.资源准备 1.数据文件:accounts.json 2.索引名称:bank 3.数据类型:account 4.批量操作API:bulk 2.导入数据 curl -XPOST 'localhost:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary @accounts.json 3.确认是否导入成功,查看索引,并响应 curl 'localhost:9200/_cat/indices?v' health index pri rep docs.count

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还

作者:依乐祝 原文地址:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9941208.html 主讲人:大石头 时间:2018-11-10 晚上20:00 地点:钉钉群(组织代码BKMV7685)QQ群:1600800 内容:Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享 记录人:依乐祝 热场准备 熟悉的开场白,大家晚上好啊,今天给大家分享的是Redis在大数据中的使用,可能真正讲的是一些redis的使用技巧,Redis基本的一些东西. 首先给大家个地址,源码以及实例都在里

[翻译] C# 8.0 新特性 2018-11-13 17:04 by Rwing, 1179 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑 原文: Building C# 8.0[译注:原文主标题如此,但内容大部分为新特性介绍,所以意译标题为 "C# 8.0 新特性"] C# 的下一个主要版本是 8.0.我们已经为它工作了很长一段时间,即使我们构建并发布了次要版本 C# 7.1, 7.2 和 7.3,我仍然对 8.0 将带来的新特性感到非常兴奋. 目前的计划是 C# 8.0 将与 .NET C

一.Redis封装架构讲解 实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议功能的实现,但是Redis的核心功能并没有在这里面,而是在NewLife.Core里面. 这里可以打开看一下,NewLife.Core里面有一个NewLife.Caching的命名空间,里面有一个Redis类,里面实现了Redis的基本功能:另一个类是RedisClient是Redis的客户端. Redis的核心功能就是有这两个类实现,RedisClient代表着Redis客户端对服务器的一个连接.Redis真

Golang可以通过Gorm包来操作数据库,所谓ORM,即Object Relational Mapping(数据关系映射),说白了就是通过模式化的语法来操作数据库的行对象或者表对象,对比相对灵活繁复的SQL语句,ORM上手简单,通用性较高,但是在性能层面略有损耗,Gorm的底层是结构体对象,关于结构体,请移玉步至:你有对象类,我有结构体,Go lang1.18入门精炼教程,由白丁入鸿儒,go lang结构体(struct)的使用EP06. Gorm的安装与配置 首先如果要使用Gorm操作数据库

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

第三百六十七节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)scrapy写入数据到elasticsearch中 前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增.删.改.查等操作都是用的elasticsearch的语言命令,就像sql命令一样,当然elasticsearch官方也提供了一个python操作elasticsearch(搜索引擎)的接口包,就像sqlalchemy操作数据库一样的ORM框,这样我们操作elasticsear

NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 938+) XCode是重度充血模型,以单表操作为核心,不支持多表关联Join,复杂查询只能在where上做文章,整个

Hello,大家好,我是楼下小黑哥~ 如果给你一个包含一亿行数据的超大文件,让你在一周之内将数据转化导入生产数据库,你会如何操作? 上面的问题其实是小黑哥前段时间接到一个真实的业务需求,将一个老系统历史数据通过线下文件的方式迁移到新的生产系统. 由于老板们已经敲定了新系统上线时间,所以只留给小黑哥一周的时间将历史数据导入生产系统. 由于时间紧,而数据量又超大,所以小黑哥设计的过程想到一下解决办法: 拆分文件 多线程导入 欢迎关注我的公众号:小黑十一点半,获得日常干货推送.如果您对我的专题内容感兴

前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增.删.改.查等操作都是用的elasticsearch的语言命令,就像sql命令一样,当然elasticsearch官方也提供了一个python操作elasticsearch(搜索引擎)的接口包,就像sqlalchemy操作数据库一样的ORM框,这样我们操作elasticsearch就不用写命令了,用elasticsearch-dsl-py这个模块来操作,也就是用python的方式操作一个类即可 elasticsearch-dsl-p

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 795+) 大数据投名状 先来看看“大数据演示平台”:http://bigdata.newlifex.com SQLite单表4亿行

自动驾驶是最近几年的热门领域,专注于自动驾驶技术的创业公司.新造车企业.传统车厂都在这个领域投入了大量的资源,推动着 L4.L5 级别自动驾驶体验能尽早进入我们的日常生活. 自动驾驶技术实现的核心环节是自动驾驶模型的训练,训练数据是由汽车实际采集回来的真实道路驾驶视频,数据规模有数 PB 到数十 PB 之多.在模型训练之前,先要对这些原始视频进行处理,截取其中的关键帧保存为照片.然后再由专业数据标注团队在图片上标记关键信息,比如红绿灯.道路标记等.最终经过标记的数十亿图片和标记数据成为真正要「喂

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map

http://www.36dsj.com/archives/33417 鲍忠铁:大家下午好! 今天我会讲三个议题,一是用18亿数据解读现在移动互联网的生态圈.二是看看数据有什么样的应用.三是大数据的隐私保护问题. 我们的数据提及了三次,我们移动互联网的设备是12.4亿,去年年底的时候是10.6亿,半年的时间增加1.8亿.参考中国人口的比例,15-60岁移动互联网分布用户中9亿,跟后台拿到的所有移动互联网的手机设备数字很相近,大概9亿.平均下来,从中国移动互联网中心拿到的数据,智能手机用户为6.7

集群的结构,大家可以查看我的另一遍文章,Mongodb的三种集群  在最后一种集群中,介绍到. 目前使用的数据就是最后一个测试集群,留下的数据. 简单介绍一下,四个分片的配置 192.168.99.6 双核 2G 500G(机械硬盘) 192.168.99.7 双核 4G 500G(机械硬盘) 192.168.99.8 双核 4G 500G(机械硬盘) 192.168.99.11 双核 4G 500G(机械硬盘) mongos和conf服务器的配置也是差不多,就不贴出来了,不是很重要. 很遗憾的

通过hive向写elasticsearch的写如数据 hive 和 elasticsearch 的整合可以参考官方的文档: ES-hadoop的hive整合 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/hive.html#hive ES-hadoop的配置说明 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/configuration.h

百亿数量级的大数据项目,软硬件总体预算只有30万左右,需求是进行复杂分析查询,性能要求多数分析请求达到秒级响应.        遇到这样的项目需求,预算不多的情况,似乎只能考虑基于Hadoop来实施. 理论上Hadoop撑住百亿数量级没问题,但想要秒级响应各种查询分析就不行了.我们先大概分析一下Hadoop的优缺点. Hadoop        Hadoop目前几乎是大数据的代名词,很多企业都基于Hadoop搭建自己的大数据业务.        以下是Hadoop的主要优点:        1.

作者|李好福布斯杂志中文版采编 阿里巴巴前高管.滴滴打车天使投资人王刚近日在杭州接受了<福布斯>独家专访,讲述了集齐“阿里的人.百度的技术.腾讯的钱”的滴滴如何从八十万启动资金,在三年内成长为百亿美金级移动互联网公司. 滴滴创始人程维此前曾把创业历程比喻为“桥段丰富的韩剧”,王刚在采访时也把滴滴的故事形容为“跌宕起伏, 天天都是高潮”,他描述了眼中的程维和柳青,并分享了 BAT 力量齐聚滴滴的过程,公司狙击对手.补贴大战等关键节点的战略考量以及与快的两次合并谈判的幕后故事. 作为阿里元老,王刚

今天给大家介绍给一款性能卓越的 RPC 开源框架,其作者就是我推荐每个 Java 程序员都应该看的<Java 生态核心知识点整理>的原作者张玉龙. 说实话我第一次看到这个资料的时候,就感觉作者是一位真正的技术爱好者,后来通过朋友介绍终于认识了他.交谈之中得知他在美团工作,最初和朋友一起整理这份资料的初衷是为了面试,估计每天需要面试太多的应聘者,这份资料成了助手.强烈建议没有看这份资料的同学学习下,作为 Java 生态知识体系构建也是一份不错的资源. 后来得知业余时间他在研发一款开源的 RPC