大数据是指大于32K或者64K的数据. 大数据的发送和接收通过TSTREAM对象来进行是非常方便的. 我们把大数据分割成一个个4K大小的小包,然后再依次传输. 一.大数据的发送的类语言描述: 1)创建流对象,用流对象一次性地加载完大数据 2)移动流的POSITION,一次将流的4K大小的一块内存读进一块BUF里面 3)SOCKET发送这块大小为4K的BUF 4)重复执行二.三步骤,直至发完 二.大数据的接收的类语言描述: 1)创建一个流对象 2)接收方一次接收4K大小的数据暂存一块4K大小的BU

一:什么是socket大数据包发送问题 socket服务器端或者客户端在向对方发送的数据大于对方接受的缓存时,会出现第二次接受还接到上次命令发送的结果.这就出现象第一次接受结果不全,第二次接果出现第一次结果. 比如send 1900 数据,recv 只接受1024.多于数据900放在缓存区里,第二次命令来的时候,调用send会先把900发回去,在把新数据放到缓存区,等到1024在系统会自动发送过去. 发送数据,一是缓存区满,二是超时 解决办法: 在发送数据前,计算发送数据的大小,把大小发给对方.

简单的c# TCP通讯(TcpListener) C# 的TCP Socket (同步方式) C# 的TCP Socket (异步方式) C# 的tcp Socket设置自定义超时时间 C# TCP socket发送大数据包时,接收端和发送端数据不一致 服务端接收Receive不完全 在发送端,一次发送200k个字节,在接收端,一次接收200k个字节, 但是在接收端,经常会出现 socket.receive 接收不全的情况 , 偶尔接收的包也是正常的,用Wireshark抓包发现,每次发送都分成

本节内容 1.概述 2.socket接收大数据 3.中文字符的坑 一.概述 上篇博客写到了,就是说当服务器发送至客户端的数据,大于客户端设置的数据,则就会把数据服务端发过来的数据剩余数据存在IO缓冲区中,那我们如何解决这个问题呢? 有的同学就说了: 改大客户端接收的数据的大小=>这个方案并不能解决问题,因为官方建议最多只能接收8k的数据,那服务端发送过来的数据大于8K咋办,很显然不行 客户端可以多收几次=>客户端需要收多少次,才能把这个命令返回的结果全部收回来呢?并且怎么确定这条命令返回的结果

Socket接收大数据 上一篇博客中的简单ssh实例,就是说当服务器发送至客户端的数据,大于客户端设置的数据,则就会把数据服务端发过来的数据剩余数据存在IO缓冲区中,这样就会造成我们想要获取数据的完整性. 解决思路: 1.改大客户端接收的数据的大小,因为官方建议最多只能接收8k的数据,那服务端发送过来的数据很容易就会大于8K,这个思路并不能从根本上解决问题(不建议使用) 2.客户端可以多收几次,服务端给客户端发数据之前,先计算一下要发给客户端数据大小(len()判断文件长度) ,比如说要发给客户

本节内容 概述 linux下运行效果 sleep解决粘包 服务端插入交互解决粘包问题 一.概述 刚刚我们在window的操作系统上,很完美的解决了,大数据量的数据传输出现的问题,但是在Linux环境下执行会出现什么状况呢?接下来我们拭目以待. 客户端和服务端的代码还是在 day8-接收大数据  中的代码 二.linux下运行效果 2.1.客户端的效果图 我擦咧,出错了,我们来看看出得什么错误?我们先看看服务端的代码: 终于明白了,原来是服务端两次发送给客户端的数据粘在一起了,为什么会造成粘包呐?

Java在处理大数据的时候一些小技巧 发布时间:2013-05-09 00:00:00 来源:中国IT实验室 作者:佚名   关键字:Java 众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法; 例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内

在日常的linux运维工作中,大数据量备份与还原,始终是个难点.关于mysql的备份和恢复,比较传统的是用mysqldump工具,今天这里推荐另一个备份工具innobackupex.innobackupex和mysqldump都可以对mysql进行热备份的,mysqldump对mysql的innodb的备份可以使用single-transaction参数来开启一个事务,利用innodb的mvcc来不进行锁表进行热备份,mysqldump备份是逻辑备份,备份出来的文件是sql语句,所以备份和恢复的

大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.Xtrabackup介绍 1,Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品. Xtrabackup有两个主要的工具:xtrabackup.innobackupex 1.xtraback

第六章 网络通信 Laxcus大数据管理系统网络建立在TCP/IP网络之上,从2.0版本开始,同时支持IPv4和IPv6两种网络地址.网络通信是Laxcus体系里最基础和重要的一环,为了能够利用有限的网络资源,获得最大化的使用效率,我们根据大数据网络环境的特点,设计了一套专属网络通信协议,以及在此协议基础上实现的多套网络通信方案,它们共同组成了Laxcus集群的网络通信基础.本章将以TCP/IP协议为起点,介绍与网络通信有关的各个组成部分. 6.1 FIXP协议 Laxcus采用FIXP协议通信

原文:http://blog.51yip.com/mysql/1650.html 作者:海底苍鹰 大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.Xtrabackup介绍 1,Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品. Xtra

[阿里云产品公测]大数据下精确快速搜索OpenSearch 作者:阿里云用户小柒2012 相信做过一两个项目的人都会遇到上级要求做一个类似百度或者谷歌的站内搜索功能.传统的sql查询只能使用like 或者FIND_IN_SET来实现.后者性能稍微好点但是必须要逗号分隔才可以实现匹配.甚至多条件的话还可能用到OR这是极影响系统性能的. 最近公司项目需要.主要是系统查询缓慢.并且查询精度不敢恭维.一开始想到的是Lucene 毕竟是一个开放源代码的全文检索引擎工具包 并且官方还在持续更新中.当时闲暇时

掌握Android从底层开发到框架整合技术到上层App开发及HTML5的全部技术: 一次彻底的Android架构.思想和实战技术的洗礼: 彻底掌握Andorid HAL.Android Runtime.Android Framework.Android Native Service.Android Binder.Android App.Android Testing.HTML5技术的源泉和精髓等核心技术,不仅仅是技术和代码本身,更重要的是背后的设计思想和商业哲学. 一.课程特色 l  贯通And

柯南君:看大数据时代下的IT架构(4)消息队列之RabbitMQ--案例(Helloword起航) 二.起航 本章节,柯南君将从几个层面,用官网例子讲解一下RabbitMQ的实操经典程序案例,让大家重新回到经典“Hello world!”(The simplest thing that does something )时代,RabbitMQ 支持N多种客户端(client),这里无法一一讲解,暂定java client,有时间的情况下,在弥补一下. 事先,先普及一下图标(我们会在下面的事例中,会

Java Java IO/NIO JVM原理与配置.调优 Socket 网络套接字技术 Java Collection java Reflection 多线程与并发编程 设计模式 Collection深入 流式计算 流式计算原理及应用场景 Storm Kafka Redis 实战案例 离线计算框架Hadoop及其生态圈 离线计算原理及应用场景 Hadoop基础 MapReduce HDFS HBase Zookeeper Hive Flume(数据采集) OOZIE(任务调度) sqoop(数据

poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200.POPTEST是国内最早在大数据测试领域中探索的机构,已经形成了先进的行业课程体系和教学方法.poptest陆续会推出大数据方面的知识分享. Hadoop主要由HDFS和MapReduce引擎两部分组成. •http://hadoop.apache.org/ 从0.20.X分支发展出hadoo

本课主题 Linux 休系结构图 Linux 系统启动的顺序 Linux 查看内存和 CPU 指令 环境变量加载顺序 Linux 内存结构 Linux 休系结构图 Linux 大致分为三个层次,第一层是就是 用户空间层,就是离我们最近的层,它一般有Shell和应用程序,大数据基乎所有的应用软件都在用户空间层,另外就是核心层,它是 Linux 的内核,它负责与硬件进行交互,为系统的用户空间提供服务.为了不让用户空间直接访问内核的地址空间,它做了限制,加了一层 System Call,防止系统当机.

第1章 Flume概述1.1 Flume定义1.2 Flume组成架构1.2.1 Agent1.2.2 Source1.2.3 Channel1.2.4 Sink1.2.5 Event1.3 Flume拓扑结构1.4 Flume Agent内部原理1.5 Hadoop三大发行版本第2章 Flume快速入门2.1 Flume安装地址2.2 安装部署第3章 Flume企业开发案例3.1 监控端口数据官方案例3.2 实时读取本地文件到HDFS案例3.3 实时读取目录文件到HDFS案例3.4 单数据源多

偶尔讨论到了socket发送数据时是否应该加锁的问题,就在网上查了一下,下面是大神陈硕的答案 对于 UDP,多线程读写同一个 socket 不用加锁,不过更好的做法是每个线程有自己的 socket,避免 contention,可以用 SO_REUSEPORT 来实现这一点. 对于 TCP,通常多线程读写同一个 socket 是错误的设计,因为有 short write 的可能.假如你加锁,而又发生 short write,你是不是要一直等到整条消息发送完才解锁(无论阻塞IO还是非阻塞IO)?如果

一.概述 1.HDFS中的角色 Block数据: HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,之前的版本中是64M 基本存储单位,一般大小为64M(配置大的块主要是因为:1)减少搜寻时间,一般硬盘传输速率比寻道时间要快,大的块可以减少寻道时间:2)减少管理块的数据开销,每个块都需要在NameNode上有对应的记录:3)对数据块进行读写,减少建立网络的连接成本) 一个大文件会被拆分成