一:OpenXml Sdk 简介 Open XML标准的简单介绍:Ecma Office Open XML(“Open XML”)是针对字处理文档.演示文稿和电子表格的国际化开放标准,可免费供多个应用程序在多个平台上实现.Microsoft Office(2007.2003.XP.2000).OpenOffice Novell Edition.开源项目 Gnumeric.Neo-Office 2.1 和 PalmOS (Dataviz) 已经支持 Open XML.Corel 已经宣布在 Wor

Silveright调用WCF保存大数据时,直接在客户端报“ 远程服务器返回了错误:Not Found ”问题,少量是没问题,如下图: 后面在这个文章中找到解决办法: http://www.cnblogs.com/yjmyzz/archive/2011/06/29/2093829.html 顺道贴出来一下,有需之则取之. ServiceReferences.ClientConfig 客户配置文件: <configuration> <system.serviceModel> <

大家好,我是「码哥」,大家可以叫我靓仔. 这次码哥跟大家分享一些优化神技,当你面试或者工作中你遇到如下问题,那就使出今天学到的绝招,一招定乾坤! 如何用更少的内存保存更多的数据? 我们应该从 Redis 是如何保存数据的原理展开,分析键值对的存储结构和原理. 从而继续延展出每种数据类型底层的数据结构,针对不同场景使用更恰当的数据结构和编码实现更少的内存占用. 为了保存数据, Redis 需要先申请内存,数据过期或者内存淘汰需要回收内存,从而拓展出内存碎片优化. 最后,说下 key.value 使

DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.Add("UserName", typeof(string)); dt.Columns.Add("Age", typeof(int)); dt.Rows.Add("zzq1", 19); dt.Rows.Add("zzq2", 20); using (System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy bcp = new Sy

基于简单sql语句的sql解析原理及在大数据中的应用 李万鸿 老百姓呼吁打土豪分田地.共同富裕,总有一天会实现. 全面了解你所不知道的外星人和宇宙真想:http://pan.baidu.com/s/1c1utFDQ http://blog.sina.com.cn/s/blog_89436e570102w8qs.html http://blog.sina.com.cn/contn 8年后,  中国2024年将统一世界! 呵呵,地球正在从黑暗进入光明.外星人在帮助地球村民! 呵呵,外星人是客观存在的

关于tomcat的一个优化问题: 有时候保存大数据量的数据时.tomcat不优化的话,页面会没反应.tomcat后台并不报错,仅仅是提示以下内容: 警告: More than the maximum number of request parameters (GET plus POST) for a s ingle request ([10,000]) were detected. Any parameters beyond this limit have be en ignored. To c

问题描述:给一个5G的大文件,保存的数据为32位的整型,找到所有出现次数超过两次的数字 大数据操作: 解决方法一: 依次遍历文件数据, 开始32二进制清0 每次读取一个数,先和二进制位与,如果为0 则没有,再把数字与二进制数位或.如果为1,则输出这个数 直到读取文件最后一个数字 举例说明: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 开始的二进制位 倘若第一个数为2 那么0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0010  开始位与

对文件进行词频统计,是一个大数据领域的hello word级别的应用,来看下实现有多简单: 1 Linux单机处理 egrep -o "\b[[:alpha:]]+\b" test_word.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -10 2 Spark分布式处理(Scala) val sparkConf = new SparkConf() val sc = new SparkContext(sparkConf) sc.textFile("test_wo

黑马程序员_超全面的JavaWeb视频教程vedio\黑马程序员_超全面的JavaWeb教程-源码笔记\JavaWeb视频教程_day17-资料源码\day17_code\day17_1\ 大数据 目标:把mp3保存到数据库中! 在my.ini中添加如下配置! max_allowed_packet=10485760 1 什么是大数据 所谓大数据,就是大的字节数据,或大的字符数据.标准SQL中提供了如下类型来保存大数据类型: 类型 长度 tinyblob 28--1B(256B) blob 216

PHPExcel 是一个php语言读取导出数据.导入生成Excel的类库,使用起来非常方便,但有时会遇到以些问题,比如导出的数据超时,内存溢出等. 下面我们来说说这些问题和解决办法. PHPExcel 版本:@version    1.8.0, 2014-03-02 能遇到这样的问题一般都是因为数据量大导致 1.PHPExcel 报错 报错提示: 'break' not in the 'loop' or 'switch' context 严格的讲这个不是PHPExcel的错误,是PHP版本的问题

Java可用org.apache.poi包来操作word文档.org.apache.poi包可于官网上下载,解压后各jar作用如下图所示: 可根据需求导入对应的jar. 一.HWPFDocument类的使用 用HWPFDocument类将数据写到指定的word文档中,基本思路是这样的: - 首先,建立一个HWPFDocument类的实例,关联到一个临时的word文档: - 然后,通过Range类实例,将数据写入这个word文档中: - 接着,将这个临时的word文档通过write函数写入指定的w

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar

什么是Spark?可能你很多年前就使用过Spark,反正当年我四六级单词都是用的星火系列,没错,星火系列的洋名就是Spark. 当然这里说的Spark指的是Apache Spark,Apache Spark™is a fast and general engine for large-scale data processing: 一种快速通用可扩展的数据分析引擎.如果想要搞清楚Spark是什么,那么我们需要知道它解决了什么问题,还有是怎么解决这些问题的. Spark解决了什么问题? 在这里不得不

Hadoop是一个开源框架,它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据.它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展,每一个台机都可以提供本地计算和存储. “90%的世界数据在过去的几年中产生”. 由于新技术,设备和类似的社交网站通信装置的出现,人类产生的数据量每年都在迅速增长.美国从一开始的时候到2003年产生的数据量为5十亿千兆字节.如果以堆放的数据磁盘的形式,它可以填补整个足球场.在2011年创建相同数据量只需要两天,在2013年该速率仍在每十分钟极大地增长.虽然生产

http://blog.51cto.com/yixianwei/2047886 为什么使用SpringBoot 1.web工程分层设计,表现层.业务逻辑层.持久层,按照技术职能分为这几个内聚的部分,从而促进技术人员的分工2.需要各种XML配置,还需要搭建Tomcat或者jetty作为容器来运行,每次构建项目,都需要经历此流程3.一个整合良好的项目框架不仅仅能实现技术.业务的分离,还应该关注并满足开发人员的“隔离”springBoot是什么Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

Spark 简介 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce).这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度. Hadoop只是实现Spark的方法之一.Spark以两种方式使用Hadoop - 一个是存储,另一个是处理.由于Spark具有自己的集群管理计算,因此它仅使用Hadoop进行存储. Apache Spark是一种快速的集群计算技术,专为快速计算而设计.它基于Hadoop Ma

分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理.聚合和分析.它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别.这类系统一般采用有向无环图(DAG). DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑.如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks.单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况. 关注点 当选择不同的流处理系统时,有以下几点需要注意的: 运行时和编程模型:平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能,编程模型要足够处理各种

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基

八月迷情,这个月会对大数据进行一个快速的了解学习. 一.所需工具简介 首先我是在大数据实验一体机上进行集群管理学习,管理五台实验机,分别为master,slave1,slave2,slave3,client. 此外,学习还涉及到以下工具的使用: 先来介绍下每个工具的作用之处: 1‘ google浏览器,JDK,eclipse,IDEA就不说明了(你们懂得): 2’ OPENVPN用来从操作的本机连接到服务器(下载注意操作系统的匹配),安装完成后,将下载的客户端配置压缩包解压,将其中的client