基本概念 流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器,应用每次从迭代器取一条查询结果.流式查询的好处是能够降低内存使用. 如果没有流式查询,我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时,就不得不分页查询,而分页查询效率取决于表设计,如果设计的不好,就无法执行高效的分页查询.因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能. 流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自

基本概念流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器,应用每次从迭代器取一条查询结果.流式查询的好处是能够降低内存使用.如果没有流式查询,我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时,就不得不分页查询,而分页查询效率取决于表设计,如果设计的不好,就无法执行高效的分页查询.因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能.流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自己关闭

流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器,应用每次从迭代器取一条查询结果.流式查询的好处是能够降低内存使用. 流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自己关闭. MyBatis 流式查询接口MyBatis 提供了一个叫 org.apache.ibatis.cursor.Cursor 的接口类用于流式查询,这个接口继承了 java.io.Closeable 和 java.lan

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

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

功能描述:做数据导出 功能分析:1.采用csv的格式,因为csv的格式比excel小 2. 3W条数据,100个字段需要全部导出 开始 直接查询 //此处使用的laravel框架,具体含义一看就懂 tableModel::orderby("id","asc")->get()->toArray(); 为什么会执行这么长时间?还没有返回结果 猜测出现的问题 1.查询时间过长,mysql断开连接. 2.php内存溢出. 测试 1.先测试mysql :在Navi

flink 中自身虽然实现了大量的connectors,如下图所示,也实现了jdbc的connector,可以通过jdbc 去操作数据库,但是flink-jdbc包中对数据库的操作是以ROW来操作并且对数据库事务的控制比较死板,有时候操作关系型数据库我们会非常怀念在java web应用开发中的非常优秀的mybatis框架,那么其实flink中是可以自己集成mybatis进来的. 我们这里以flink 1.9版本为例来进行集成. 如下图为flink内部自带的flink-jdbc. 创建一个flin

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

查询Emp的同时,查出emp对应的部门Department 方法1:联合查询,使用级联属性封装结果集 <!-- 联合查询,使用级联属性封装结果集 type:要自定义规则的javaBean类型 id:唯一标识,方便引用 column:指的是数据库表中的列名 property:列名对应的javaBean中的属性名称 --> <resultMap type="cn.bdqn.mybatis.been.Emp" id="myDifemp"> <

最近要做一个实时查询系统,初步协商后系统的框架 1.流式计算:数据都给spark 计算后放回HBase 2.查询:查询采用HBase+Solr/ES

linq的延时执行是指枚举时才去一个个生成结果元素. 流式处理是linq延时执行的一种,在生成元素前不需要获取所有源元素,只要获取到的源元素足够计算时,便生成结果元素. 流式处理的标准查询运算符返回值通常是个普通序列. ToAsEnumerable namespace ConsoleApp4 { class Program { static void Main(string[] args) { Clump<string> fruitClump = new Clump<string>

项目中有一处功能需求是:需要在历史数据查询页面进行查询字段的选择,然后由后台数据库动态生成对应的excel表格并下载到本地. 如果文件较小,解决办法是先将要传送的内容全生成在内存中,然后再一次性传入Response对象中: 如果文件较大时,我们可以考虑向HttpResponse传递一个迭代器,流式的向客户端传递数据. view.py视图 @csrf_exempt def exportData(request): format = request.GET.get('format') pk = re

为什么需要流式操作 集合API是Java API中最重要的部分.基本上每一个java程序都离不开集合.尽管很重要,但是现有的集合处理在很多方面都无法满足需要. 一个原因是,许多其他的语言或者类库以声明的方式来处理特定的数据模型,比如SQL语言,你可以从表中查询,按条件过滤数据,并且以某种形式将数据分组,而不必需要了解查询是如何实现的——数据库帮你做所有的脏活.这样做的好处是你的代码很简洁.很遗憾,Java没有这种好东西,你需要用控制流程自己实现所有数据查询的底层的细节. 其次是你如何有效地处理包

为什么需要流式操作 集合API是Java API中最重要的部分.基本上每一个java程序都离不开集合.尽管很重要,但是现有的集合处理在很多方面都无法满足需要. 一个原因是,许多其他的语言或者类库以声明的方式来处理特定的数据模型,比如SQL语言,你可以从表中查询,按条件过滤数据,并且以某种形式将数据分组,而不必需要了解查询是如何实现的——数据库帮你做所有的脏活.这样做的好处是你的代码很简洁.很遗憾,Java没有这种好东西,你需要用控制流程自己实现所有数据查询的底层的细节. 其次是你如何有效地处理包

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

Apache Flink是一个分布式流式和批量数据处理的开源平台. Flink的核心是一个流式数据流动引擎,它为数据流上面的分布式计算提供数据分发.通讯.容错.Flink包括几个使用 Flink引擎创建应用程序的编程接口: 1. DataStream API  集成在Java和Scala中中的流数据格式: 2.DataSet API 集成在JAVA.Scala.Python中的静态数据: 3. Table API 在JAVA.Scala中使用的类SQL的表达式: Flink 也包含为特定用户场景

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

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/kafka_stream/ Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature.它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能. Kafka Stream的特点如下: Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方

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

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本