当有业务需求需要一次性循环n条数据,插入或更新数据库时,如果单纯的循环,插入/更新,会消耗太多的数据库资源   一下是一种简单的解决方案   数据库的insert 是可以批量更新的,当有大量数据循环insert时,可以将数据先保留不执行插入命令,到最后一条时一次性插入,例如tp的addAll()方法;   数据库的update 如果使用case when 的话,也是可以批量更新的,本人在百度上找到了一个基于tp的saveAll()方法,用于更新数据 本文主要讲关于批量insert; 例:   生

preface 在上一章节我们聊了python大数据分析的基本模块,下面就说说2个项目吧,第一个是进行淘宝商品数据的挖掘,第二个是进行文本相似度匹配.好了,废话不多说,赶紧上车. 淘宝商品数据挖掘 数据来源: 自己写个爬虫爬吧,爬到后入库(mysql). 数据清洗: 所谓的数据清洗,就是把一些异常的.缺失的数据处理掉,处理掉不一定是说删除,而是说通过某些方法将这个值补充上去,数据清洗目的在于为了让我们数据的可靠,因为脏数据会对数据分析产生影响. 拿到数据后,我们进行数据清洗分为两方面: 缺失值发

数据清洗: 所谓的数据清洗,就是把一些异常的.缺失的数据处理掉,处理掉不一定是说删除,而是说通过某些方法将这个值补充上去,数据清洗目的在于为了让我们数据的可靠,因为脏数据会对数据分析产生影响.拿到数据后,我们进行数据清洗分为两方面: 缺失值发现:可以查找 异常值发现:画图分析 缺失值:在下载数据.搜集数据的时候刚好就缺失.可以通过查找的方法去发现. 异常值:不一定就是异常,可能就是客观存在,但是这个值对于总的数据来说是一个就比较特殊点.可以通过画散点图发现. 这两方面的处理方法如下: 缺失值处理

引子 大文件拆分问题涉及到io处理.并发编程.生产者/消费者模式的理解,是一个很好的综合应用场景,为此,花点时间做一些实践,对相关的知识做一次梳理和集成,总结一些共性的处理方案和思路,以供后续工作中借鉴. 本文将尝试由浅入深的方式表述大文件拆分的问题及不同解决方案,给出的方案不一定是最优解,也并非线上环境论证过的靠谱方式,目的只是在于通过该问题融会贯通io.多线程等基础知识理论.生产环境请慎用. 本文不会逐行讲解代码实现,而注重在方案设计及思路探讨上,但会在文末附上源码demo git地址. 问

结合最近Disruptor的学习,和之前一直思考解决的大文件拆分问题,想到是否可以使用Disruptor作为生产者/消费者传递数据的通道呢?借助其高效的传递,理论上应当可以提升性能.此文便是此想法的落地实现. 问题描述 将大文件按照指定大小拆分为若干小文件.具体可参考:大文件拆分方案的java实践(附源码). 方案设计 设计简图 如下: 核心组件 FileReadTask —— Disruptor的生产者线程,负责读取源文件,: Disruptor —— FileReadTask和FileLin

引子 大文件拆分问题涉及到io处理.并发编程.生产者/消费者模式的理解,是一个很好的综合应用场景,为此,花点时间做一些实践,对相关的知识做一次梳理和集成,总结一些共性的处理方案和思路,以供后续工作中借鉴. 本文将尝试由浅入深的方式表述大文件拆分的问题及不同解决方案,给出的方案不一定是最优解,也并非线上环境论证过的靠谱方式,目的只是在于通过该问题融会贯通io.多线程等基础知识理论.生产环境请慎用. 本文不会逐行讲解代码实现,而注重在方案设计及思路探讨上,但会在文末附上源码demo git地址. 问

文件组的基本知识点介绍完毕后,根据场景引入中的内容,我们将利用SQL Server文件组技术来实现冷热数据隔离备份的方案设计介绍如下. 设计分析 由于payment数据库过大,超过10TB,单次全量备份超过20小时,如果按照常规的完全备份,会导致备份文件过大.耗时过长.甚至会因为备份操作对I/O能力的消耗影响到正常业务.我们仔细想想会发现,虽然数据库本身很大,但是,由于只有当前年表数据会不断变化(热数据),历史年表数据不会修改(冷数据),因此正真有数据变化操作的数据量相对整个库来看并不大.那么,

不要做一些没有意义的事情,就比如说你要离职并不打算吃回头草,离职理由中完全没有必要说明“领导的水平太渣,人品太差”此类的原因,而是“个人原因”,当然实在不批准辞职另说. oracle表类型 表的类型分为: 堆表,heap table:数据存储时,行是无序的,对它的访问采用全表扫描. 分区表 表>2G 索引组织表 簇表 临时表 压缩表 嵌套表 其实我们开发要关注的也就是前两种表. 我们日常开发使用的分表分库问题,其实是基于OLTP和OLAP的业务前提,然后对数据做切分,例如储值切分.水平切分.在o

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从

通过Hadoop安全部署经验总结,开发出以下十大建议,以确保大型和复杂多样环境下的数据信息安全. 1.先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略,最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略. 2.确定哪些数据属于企业的敏感数据.根据公司的隐私保护政策,以及相关的行业法规和政府规章来综合确定. 3.及时发现敏感数据是否暴露在外,或者是否导入到Hadoop中. 4.搜集信息并决定是否暴露出安全风险. 5.确定商业分析是否需要访问真实数据,或者确定是否可以使用这些敏感数据.然后,选择

转自:https://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3504380.html?utm_source=tuicool SQLSERVER将数据移到另一个文件组之后清空文件组并删除文件组 总结: ()如果是一个文件组内只有一个文件 ~~把所有在该文件组内的表删除聚集索引,然后新建聚集索引至新的文件组 ()如果是一个文件组内多个文件 []把某个文件清空转移到其他文件:使用DBCC SHRINKFILE(要移动数据的数据文件逻辑名称,EMPTYFILE) []把该文件组内所有文件内数

奉上100多个按字母顺序排列的开源自然语言处理文本数据集列表(原始未结构化的文本数据),快去按图索骥下载数据自己研究吧! 数据集 Apache软件基金会公开邮件档案:截止到2011年7月11日全部公开可用的Apache软件基金会邮件档案.(200 GB) http://aws.amazon.com/de/datasets/apache-software-foundation-public-mail-archives/ 博主原创语料库:包含2004年8月从blogger.com网站收集的19,32

比如说有表devicedata: 问题: 现在我想将devicedata这个表中的数据,先按device_id这个字段分组,然后每组中的数据按时间字段ts从大到小的排列, 如何解决呢? 错误的sql:首先分组,然后order by 排序, select * from devicedata GROUP BY device_id, id ORDER BY ts DESC, 但是这条sql查询得到的结果是: 结果是不仅没排序,而且也没分组. 再尝试一下:用子查询 先用order by将数据排序 然后将

[大数据技巧]日均2TB日志数据在线快速处理之法 http://click.aliyun.com/m/8958/

利用SQl对数据库实行数据拆分与组合实现提供以下几种方案: 方法一: WITH CTE AS (SELECT A.Id,A.[Uid],UserName FROM (SELECT A.[id], REPLACE(Split.a.value('.', 'NVARCHAR(max)'),'''','') AS [Uid]FROM (SELECT [id], CAST ('<M>' + REPLACE(Uid, ',', '</M><M>') + '</M>' A

java大文件拆分工具(过滤掉表头) import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; public class SplitTools { public static void main(String[] args) throws IOException { /

使用std::map和std::list存放数据,消耗内存比实际数据大得多 场景:项目中需要存储一个结构,如下程序段中TEST_DATA_STRU,结构占24B.但是使用代码中的std::list<DataListMap>类存储4000个DataListMap,每个DataListMap中有4个pairs,每个pair中的DataList中有6000个items时,消耗掉的内存几乎是我们存放TEST_DATA_STRU的2倍. #include <iostream> #includ

MAC地址组成 网络设备的MAC地址是全球唯一的.MAC地址长度为48比特,通常用十六进制表示.MAC地址包含两部分:前24比特是组织唯一标识符(OUI,OrganizationallyUniqueIdentifier),由IEEE统一分配给设备制造商. 例如,华为的网络产品的MAC地址前24比特是0x00e0fc.后24位序列号是厂商分配给每个产品的唯一数值,由各个厂商自行分配(这里所说的产品可以是网卡或者其他需要MAC地址的设备). MAC地址有单播.广播.组播之分 单播 局域网上的帧可以通

随机拆分,简直机智. 关于过程可以看http://wenku.baidu.com/link?url=JPlP8watmyGVDdjgiLpcytC0lazh4Leg3s53WIx1_Pp_Y6DJTC8QkZZqmiDIxvgFePUzFJ1KF1G5xVVAoUZpxdw9GN-S46eVeiJ6Q-zXdei 看完后,觉得随机生成数然后和n计算gcd,可以将随机的次数根号一下.思想很叼. 对于里面说的birthday trick,在执行次数上我怎么看都只能减一半.只是把平均分布,变成了靠近0

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n

oracle分组后取每组第一条数据   '数据格式     分组取第一条的效果   [sql] SELECT * FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY x ORDER BY y DESC) rn, test1.* FROM test1) WHERE rn = 1 ;