本人在做项目实施时,我们使用的是mysql数据库,在不到一个月的时间已经有了2千万条数据,查询的时候非常慢,就写了一个数据迁移的小项目,将这两千万条数据存放到MongoDB中看效率怎么样,再读取数据时老是出现内存溢出,查了好多资料才找到原因,解决方法: 在jdbc的URL上加两个参数就OK,成功解决内存溢出的问题.例如: "jdbc:mysql://10.20.100.86:3306/jsdb?useCursorFetch=true&defaultFetchSize=100";

总结下这周帮助客户解决报表生成操作的mysql 驱动的使用上的一些问题,与解决方案.由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后在 生成大量的汇总数据然后写入到数据库.基本流程是 读取->处理->写入. 1 读取操作开始遇到的问题是当sql查询数据量比较大时候基本读不出来.开始以为是server端处理太慢.但是在控制台是可以立即返回数据的.于是在应用 这边抓包,发现也是发送sql后立即有数据返回.但是执行ResultSet的next方法确实阻塞的.查文档翻代码原来mysql驱动默

一.前言 java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作,通过设置几个参数,就可以避免一次返回数据过大导致 OOM. 二.如何使用 2.1 之前查询 public void selectData(String sqlCmd) throws SQLException { validate(sqlCmd); Connection conn = null; PreparedStatement stmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = petad

#!/usr/bin/env python #encoding=utf-8 import codecs count =0L #for line in file("./search_click.data.20130501-20130814").readlines(): #for line in file("./search_click.data.20130501-20130814").xreadlines(): for line in codecs.open(&quo

一.前言 程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM). 其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询,允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM:本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试. 二.JDBC实现流式查询 使用JDBC的 PreparedStatement/Statement 的 setFetchSize 方法设置为 Integer.MIN_VALUE 或

对于MapReduce等框架来说,需要有一套更底层的API来获取某个指定文件中的一部分数据,而不是一整个文件 因此使用流的方式来操作 HDFS上的文件,可以实现读取指定偏移量范围的数据 1.客户端测试类代码: package cn.bigdata.hdfs; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Confi

使用过java读取mysql大数据量的人应该都知道,如果查询时不开游标不设置一次性区大小的话,会一次性的把所有记录都拉取过来再进行后续操作,数据量一大就很容易出现OOM 如果用python去读取mysql也会遇到同样的问题 那么这么在python中来设置使用游标呢 也很简单 这里使用pymysql来举例子 普通创建mysql链接是这样的 import pymysql db = pymysql.connect("localhost","user","pass

JDK1.5需要添加jar包,1.6以后就不需要了<dependency> <groupId>stax</groupId> <artifactId>stax-api</artifactId> <version>1.0.1</version> </dependency><dependency>    <groupId>javax.xml.bind</groupId>    &l

背景:一个窗体.一个pictureBox.一个lable[没有选择图片,lable的text为"图片未选择"],在pictureBox1的Click事件中添加如下代码: private void pictureBox1_Click(object sender, EventArgs e) {             //实例化一个打开文件对话框             OpenFileDialog op = new OpenFileDialog();             //设置文件

Java解决大文件读取的内存问题以及文件流的比较 传统方式 读取文件的方式一般是是从内存中读取,官方提供了几种方式,如BufferedReader, 以及InputStream 系列的,也有封装好的如Guava和Apache commons IO提供了如下快速读取文件的方式 Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 其实现上都是利用了BufferedReader或者其

在上一集的讨论里我们介绍并实现了强类型返回结果行.使用强类型主要的目的是当我们把后端数据库SQL批次操作搬到内存里转变成数据流式按行操作时能更方便.准确.高效地选定数据字段.在上集讨论示范里我们用集合的foreach方式模拟了一个最简单的数据流,并把从数据库里批次读取的数据集转换成一串连续的数据行来逐行使用.一般来说完整的流式数据处理流程包括了从数据库中读取数据.根据读取的每行数据状态再对后台数据库进行更新,包括:插入新数据.更新.删除等.那么在上篇中实现的流式操作基础上再添加一种指令行类型就可

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现 更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算 流式计算 流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算

Spark SQL - 对大规模的结构化数据进行批处理和流式处理 大体翻译自:https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql.html 如同一般的 Spark 处理,Spark SQL 本质上也是大规模的基于内存的分布式计算. Spark SQL 和 RDD 计算模型最大的区别在于数据处理的框架不同.Spark SQL 可以通过多种不同的方式对结构化的数据和半结构化的数据进行处理.它既可以使用

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

一 前言 看了一下,距离上一篇博客的发表已经过去了4个月,时间过得好快啊.本篇博客是JDFS系列的第三篇博客,JDFS的目的是为了实现一个分布式的文件管理系统,前两篇实现了基本的上传.下载功能,但是那还不能算作分布式文件管理.本篇博客将在前两篇的基础上增加一系列分布式的功能,比如流式云存储,就是客户端把本地的文件切分成若干片后,以冗余的方式存储到分布式数据结点上:所谓的流式传递读者可以在网上搜索一下HDFS的流式传递,基本上就是那个意思,正文中会详细介绍这个,此处不再赘述.除了分布式存储外,当然

源码地址:https://github.com/Tinywan/PHP_Experience HTTP Live Streaming(HLS)是由Apple Inc.实施的非常强大的流视频协议.HLS使用穿过防火墙,代理的HTTP事务,并可以轻松地通过CDN进行分发.因此,该技术能够比RTP或其他基于UDP的协议达到更大的观众观众.今天在线直播的许多视频都是由使用HLS的昂贵系统进行托管,但它们通常很昂贵,需要大量的服务器资源.本教程将向您展示如何设置一个非常实惠的Ubuntu 14.04 VU

上篇的内容,我们探讨了分布式计算中的MapReduce与批处理.所以本篇我们将继续探索分布式计算优化的相关细节,并且分析MapReduce与批处理的局限性,看看流式计算是否能给我们在分布式计算层面提供一个更好的解决方案. 1.MapReduce的局限 MapReduce作业是独立于其他作业,输入与输出目录通过分布式存储系统串联.MapReduce作业的存在相互的依赖关系,前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录,工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业. 依

一.概述 今天起就正式进入了流式计算.这里先解释一下流式计算的概念 离线计算 离线计算:批量获取数据.批量传输数据.周期性批量计算数据.数据展示 代表技术:Sqoop批量导入数据.HDFS批量存储数据.MapReduce批量计算数据.Hive批量计算数据.***任务调度 ,hivesql .调度平台 .Hadoop集群运维 .数据清洗(脚本语言) .元数据管理 .数据稽查 .数据仓库模型架构 相关技术栈与应用 流式计算 流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示 代表技术:Fl

centos 正则,grep,egrep,流式编辑器 sed,awk -F 多个分隔符  通配符 特殊符号. * + ? 总结  问加星 cat -n  nl  输出文件内容并加上行号 alias放~/.bash_profile 2015-4-10 第十三节课 第一节课 grep. * + ? 特殊符号总结 问加星egrep 第二节课 sed 第三节课 awk nl命令和cat -n grep命令只支持基本正则! 通配符glob模式和正则不一样,例如 find命令 只能使用通配符,grep命令用

文件下载(StreamingHttpResponse流式输出) HttpResponse会直接使用迭代器对象,将迭代器对象的内容存储成字符串,然后返回给客户端,同时释放内存.可以当文件变大看出这是一个非常耗费时间和内存的过程. 而StreamingHttpResponse是将文件内容进行流式传输,数据量大可以用这个方法. 参考: http://blog.csdn.net/gezi_/article/details/78176943?locationNum=10&fps=1 https://yq.

本文来自网易云社区 作者:汪建伟 前言 前一段时间参与哨兵流式监控功能设计,调研了两个可以做流式计算的框架:storm和spark streaming,我负责storm的调研工作.断断续续花了一周的时间看了官网上的doc和网络上的一些资料.我把所学到的总结成一个文档,发出来给对storm感兴趣的同事做入门引导. storm背景 随着互联网的更进一步发展,从Portal信息浏览型到Search信息搜索型到SNS关系交互传递型,以及电子商务.互联网旅游生活产品等将生活中的流通环节在线化.对效率的要求