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Spark SQL实战(08)-整合Hive
Apache Spark 是一个快速、可扩展的分布式计算引擎,而 Hive 则是一个数据仓库工具,它提供了数据存储和查询功能。在 Spark 中使用 Hive 可以提高数据处理和查询的效率。
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2023-03-27
9850
Spark SQL实战(07)-Data Sources
DataFrame可使用关系型变换进行操作,也可用于创建临时视图。将DataFrame注册为临时视图可以让你对其数据运行SQL查询。
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2023-03-26
8550
如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
大多系统初生时就是这样,只是随业务不但发展变得复杂,架构迭代。系统上线后,虽用户量不大,但运行一切正常。不过领导觉得用户量太少,紧急调动运营做了某音的推广。带来大波流量,系统访问速度突然开始变慢。
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2023-01-16
1.4K0
记录一次Spring事务线上异常
为简便,本文使用注解方式。Spring初始化时,会通过扫描拦截对事务的方法进行增强。若目标方法存在事务,Spring就会创建一个Bean对应的代理(Proxy)对象,并进行相关的事务处理操作。
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2023-01-11
4990
DB性能跟不上,加缓存就够了?
服务端软件开发时,通常会把数据存储在DB。而服务端系统遇到的第一个性能瓶颈,往往发生在访问DB时。 这时大部分开发会拿出“缓存”,通过使用Redis在DB前提供一层缓存数据,缓解DB压力,提升服务端性能。
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2023-01-11
6050
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华为软件开发工程师
订单数据越来越多,如何优化数据库性能?
“增删改查”都是查找问题,因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题,其实就是查找快慢问题。
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2023-01-08
8400
MySQL读写分离
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统,效果特别的好。因为在这些系统中,每个人看到的内容都是一样的,也就是说,对后端服务来说,每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下,Redis缓存的命中率非常高,近乎于全部的请求都可以命中缓存,相对的,几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
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2023-01-08
2.1K0
SQL如何在数据库中执行
数据库的服务端,可分为执行器(Execution Engine) 和 存储引擎(Storage Engine) 两部分:
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2023-01-06
3K0
NewSQL如何解决高可用、分片?
无论你其他方面做的比Old SQL好再多,SQL和ACID是刚需,这个命你革不掉的。你不支持SQL,就不会有多少人用。所以近几年很多之前不支持SQL的数据库,都开始支持SQL了,甚至于像Spark、Flink这样的流计算平台,也都开始支持SQL。当然,虽然说支持SQL,但这里面各个产品的支持程度是参差不齐的,多多少少都有一些缩水。对于ACID的支持,基本上等同于就没有。
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2023-01-04
4610
不停机更换数据库解决方案
整个迁移过程,既不能长时间停服,也不能丢数据。如何不停机安全地迁移数据更换数据库。
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2023-01-03
9120
跨系统实时同步数据解决方案
数据分片后,对数据的查询就没那么自由。如订单表按用户ID作为Sharding Key,就只能按用户维度查询。我是商家,我想查我店铺的订单,做不到。(强行查也不是不行,在所有分片上都查一遍,再把结果聚合,又慢又麻烦,实际意义不大)
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2023-01-02
1.1K0
分布式对象存储设计原理
保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能,还可通过水平扩展实现近乎无限容量,并兼顾服务高可用、数据高可靠。
JavaEdge
2023-01-02
1.1K0
金融业务的数据存储选型
为什么用关系型数据库?最常见的理由是别人在用,所以我也得用,但是这个并不是理由,而是借口。
JavaEdge
2022-12-31
2K0
阿里资深工程师教你门面模式
Facade Design Pattern,也叫外观模式,在GoF的《设计模式》中定义:
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2022-12-20
2040
互联网电商大厂的分布式事务使用案例
事务的原子性、持久性可确保在一个事务内,更新多条数据都成功/失败。在一个系统内部,我们可以使用数据库事务来保证数据一致性。那如果一笔交易,涉及到跨多个系统、多个数据库的时候,用单一的数据库事务就没办法解决了。
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2022-12-15
7070
大厂如何打造可扩展的高并发系统?
高可扩展性是个设计指标:表示可通过加机器线性提高系统处理能力,承担更高流量和并发。
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2022-12-13
3200
基于RabbitMQ消息队列的分布式事务解决方案
一款分布式消息中间件,基于erlang开发, 具备语言级别的高并发处理能力。和Spring框架是同一家公司。支持持久化、高可用。
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2022-11-30
5270
MySQL的各种语句是如何加锁的?
表名:t 新增数据:(0,0,0),(5,5,5),(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25)
JavaEdge
2022-11-30
7530
你是如何更新缓存的?看懂这篇缓存读写策略
针对不同的业务场景,实际选用的缓存的读写策略也不同。为方便讨论,这里假定更新数据库、缓存都成功。
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2022-11-30
9110
分布式事务实战---XA两阶段提交(2PC)方案详解
XA,2PC,two-phase commit protocol,两阶段事务提交采⽤的是 X/OPEN 组织定义的DTP 模型所抽象的:
JavaEdge
2022-11-30
4600
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