因此，要合理选择桶的个数。 桶排序应用 桶排序可以解决海量数据的排序问题，比如： 有10亿个浮点数，数值在[0, 100000]区间内几乎均匀分布，内存有限的条件下，该如何排序呢？...很显然，由于内存有限，又是海量数据，所以没法把所有的数据一次加载到内存中，一些常规的排序方法无法达到排序目的。...可以看到，桶排序很适合处理海量数据排序问题。...这是典型的海量数据的中位数问题，在各种笔试面试中也是经常碰到，我们当然可以采用桶排序来处理。 然而，完全不必要如此。目的是找中位数，压根不需要对所有文件桶中的数据进行排序。...根据每个文件桶内实际数据的多少，我们可以计算出中位数在哪个文件桶，然后可以对这个文件桶进行排序一下就行。 桶是一种分而治之的思想，化大为小，在处理海量数据问题时，尤其有优势。
本地有一个小的环境，今天照例登上sqlplus，突然发现报了如下的错误。一看原来归档满了。我记得前几天做一个批量操作临时把temp文件resize了很大，限于本地空间有限。准备改回去。...把多余的归档删除了。 sqlplus n1/n1 .... ERROR: ORA-00257: archiver error....这个时候sysdba的权限发挥作用了，它可以照常登录。然后开始做resize操作。...我想是不是有系统级的问题了。 决定重启 ，重启以后，Mount状态过后就很不留情的报了一个03113的错误。 SQL> startup ORACLE instance started....Instance terminated by USER, pid = 8220 因为是测试环境，所以采用了如下的方法，启动到Mount阶段之后 SQL> startup mount ORACLE instance
大数据开发需要学哪些项目？从哪里入手比较好？大数据时代的兴起，带起了批量先进技术的发展，于大数据技术而言，核心就是数据，包括我们的个人信息、浏览记录和购买详单等等，都是庞大的数据库中的一个数据。...而大数据程序员在学习过程中，就会跟这些数据打交道，接触到不同的项目，从而不断升级自己的技术库。 大数据一般有哪些项目?...大数据项目有很多，所用到的技术也是不同的，下面先给大家介绍一个在大数据中的典型项目。...如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料 它们依靠计算机算法运行，根据顾客的浏览、搜索、下单和喜好，为顾客选择他们可能会喜欢...这串数字描述了你所看过的每一样东西，你点击的每一个链接以及你在亚马逊网站上买的每一件商品，表格里的其余部分则代表了其他数百万到亚马逊购物的人，你每次登陆网站，你的数字就会发生改变在此期间，你在网站上每动一下
本文将带来直播回顾第五篇《银行核心海量数据无损迁移：TDSQL数据库多源异构迁移方案》。...； l 二是TDSQL异构迁移能力有哪些比较好的特性，以及在实现这些特性的过程中的难点问题和我们提出的特色的解决方案； l 三是结合TDSQL现在在国产数据库的一些推广以及应用的经验，我们针对在异构数据迁移或者同步的领域场景最佳实践...事实上，作为国产自研的成熟的分布式数据库产品，TDSQL对内稳定支撑腾讯海量计费业务，对外开放5年来也通过云服务为微众银行等超过600家金融政企机构提供高性能、高可用、高可靠、强一致的分布式数据库服务。...当然，除了支持数据库迁移，多源异构迁移方案也支撑数据汇总、分发等业务场景，这也是TDSQL具备完善的产品服务体系的体现。...接下来，我们如何确定主机从哪里开始解析日志？我们会从消息队列上读取最后一条消息——最后一条消息包含GTID的信息。
对于大型项目中海量数据使用sqlloader是一种全新的方式，不过很明显,sqlloader的可扩展性更强，但是基于oracle平台的数据迁移来说，外部表的性能也不错。...对于数据迁移来说也是一个很好的方案。...使用外部表来做数据迁移，可以“动态”加载数据，能够很方便的从数据库中加载数据，对于数据校验来说就显得很有优势了，而对于sqlloader来说，可能得等到数据加载的时候才知道是不是有问题，如果对于数据的准确性要求极高...，可以使用外部表动态加载数据到备库，和现有的数据做比对，减少在升级过程中带来的灾难。...还有关于数据类型，对于clob,blob的加载，大家都比较头疼，在sqlloader中可能需要做一些额外的工作，来外部表中就和操作普通的表没有什么区别。 先来说说数据抽取的部分。
有这么一种迁移海量文件的运维场景：由于现有网站服务器配置不够，需要做网站迁移（就是迁移到另一台高配置服务器上跑着），站点目录下有海量的小文件，大概100G左右，图片文件居多。...目测直接拷贝过去的话，要好几天的时间。那么问题来了，这种情况下的网站数据要怎么迁移呢？另外，此网站还在运行中，白天是断然不能停止了，只能运行深夜停掉几个小时。...并迁移网站代码。 2.如果网速快，网络稳定，可以考虑tar打包(压缩)后传输。不过打包后，要在一个停站周期内完成迁移，对于100G的量的文件传输，这种方法不太靠谱。...3.可以分块打包，比如根据图片大小适当的分块筛选(find)打包，然后再传输。 4.如果数据不重要，通过HTTP(wget)传输会更快些。...操作思路： 直接用rsync把文件一个一个的迁移过去，因为文件数量比较大，如果一下子在循环脚本里操作，会非常慢。 所以决定用分批操作，采用化整为零的方法。
在优化的过程中，就涉及到了迁移的问题。 一般来说，业界针对升级和迁移，会提供热迁移和冷迁移两种方案： 冷迁移：冷迁移需要对数据库先进行停机，等迁移完成后，再重启数据库。...云开发作为基础服务提供商，是无法进行冷迁移的，因此，对于云开发来说，思考如何在现有的架构基础之上做好热迁移势在必行。 想要对云开发的数据库进行热迁移，首先，需要理解云开发数据库的底层架构。...在了解了云开发底层的数据库架构以后，就可以来讨论迁移的具体实现。...热迁移的基础是数据库底层的迁移能力，而数据库底层的迁移分为三个状态： 数据同步：对快照和数据库的 oplog 进行拷贝和追踪； 数据割接：在 oplog 几乎追上时，进行数据割接； 目标集群可用：完成割接后...通过上述操作，即可成功的完成云开发数据库的热迁移。值得注意的是，在割接过程中，被迁移数据库的连接池是被 block 住的，直到割接流程结束，因此，整个割接的过程需要尽可能的短，以免影响用户请求。
在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...所谓的大数据其实比海量数据稍微升级了一点点，大数据其实就是把海量数据按一定的方法将其分解，再对其分解的每一个数据进行逐一的解决，并分别找出其结果，再组成最终的结果。...2、海量数据与大数据的关系 海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。
对于数据迁移来说，无论准备工作准备的多么充分，在测试和正式生产环境中，心里还是会对冲突的数据有一些疑虑，心里感觉没底，因为生产的数据也是在不断变化的，要迁移的数据也在做相应的改动，在这样的环境中，其实数据抽取的工作还是顾虑比较少的...，只要侧重考虑性能的提升，而在于数据加载的过程中，如果出现主键冲突的字段，不仅会严重拖慢加载的速度，关键对于这些数据的处理，让开发和dba都很头疼，开发需要dba来提供详尽的信息，dba则需要多个team...可能会有一些紧急的数据更改任务，数据的稽核等等。。 对于主键相关的数据排查，如果在数据迁移前能够发现，是最好的了，这样可以极大的减少dba的工作量。...个人就是在这种窘境中这样设想了一个方法，首先通过查询主键信息，得到主键索引相关的列，然后通过Intersect来查询那些主键字段的数据在生产和迁移库上有冲突，这个过程可以创建一个临时的用户来加载外部表，...排查的过程中因为走了索引扫描，所以查询比较的时候速度还是比较可观的。 基本思路就是通过如下的sql语句来找到冗余的数据。
域名现在也被列入了一种无形资产，也被国家越来越重视，很多域名都不能随便使用了，那么我们在选择创办网站的时候，服务器和域名是必不可少的，域名在哪里买比较好呢？在购买的时候还需要注意哪些事项呢？...域名在哪里买比较好 域名在哪里买比较好，最好是选择那些大型靠谱的交易平台，如果是注册域名的话就去那种大型的域名注册商。...当然，在交易的时候去专业正规的交易平台购买域名，我们的权益就会有所保证，而且在后期维护的时候他们也会更加地负责。...购买域名的时候有哪些要注意的 在域名购买之前我们要考虑的因素也有很多，首先就是域名的长度。...以上就是域名在哪里买比较好的相关信息，我们在注册或购买域名时候需要注意的一些内容，大家如果还有什么疑问的话，也可以上网自行搜索。
在之前的博文中分享了关于数据抽取流程的一些思路，整体来说，数据的抽取是辅助，数据的加载是关键。加载的过程中每一步需要格外关注，稍有偏差就可能造成数据的损坏或者丢失。...把一些潜在的数据冲突问题提前发现，提前修复，如果在大半夜的数据加载中发现了问题，再去修复似乎就晚了很多，而且带着疲惫去尝试修复数据真实苦不堪言。 右边的图是数据加载的一个流程图。...通过比较只读用户（即目标数据）和外部表用户中的外部表数据(源数据)，可以灵活的匹配主键列，非唯一性约束列可以很有效的进行数据的冗余比较。...有了这种方式，在多次的数据迁移中，都可以在数据加载前提前进行数据检查。着实让人放心不少，对于提升自信心是很有帮助的。一旦发现了数据问题，就可以及时发现，提前发现，让专门的团队及时修复数据。...至于最关键的数据加载，就是外部表用户和目标数据用户之间的数据关联了。可以通过insert append的方式进行数据的导入。可以根据数据情况进行切分粒度的控制。
在之前的一些博文中花了大篇幅介绍了采用外部表抽取的一些细节，可能细节到了，基本原理的内容还希望再补充补充。...采用外部表抽取数据的流程图如下： 大体标注了一下抽取的基本结构，我们会尽量保证不去碰原本的数据源，会创建两个临时的用户，一个是只读用户，这个用户上只有同义词，只具有数据源中的select权限。...这就对应上面红色标注的1，而另外一个用户是外部表用户，所有通过创建外部表都会在这个用户下进行，生成了dump文件之后，我们可以随时删除外部表，这个时候为了保证相关的drop操作不会牵扯到数据源，外部表用户会继承只读用户中的...当开始抽取数据的时候，会去查找是否有权限读取数据，会找到只读用户，最终能够读取数据源的数据，这就对应红色标注的3,4 当满足了基本的条件，就开始生成外部表的dump，可以为一个表生成多个dump，而且这个过程是并行的...，这就对应红色标注的5 对于步骤5，是抽取的关键，基本的原理可以参考下面的伪代码，黄色标注的重点部分。
计算机互联网的世界丰富多彩，在互联网领域有很多我们看不见摸不着，但是又的确存在的东西，就拿互联网网站的域名来讲，这里边就有很多的知识，我们在个人做网站的时候少不了购买的就是域名和服务器，那么一般来讲去哪里买域名更加靠谱呢...去哪里买域名比较好 去哪里买域名其实现如今我们普通人在购买域名的时候，只需要找到靠谱的域名交易平台就可以了，一般来讲这些交易平台都是非常正规的，选择那些大型可靠的平台，在交易之前想清楚自己想要什么，然后联系卖方进行交易就可以了...在购买域名的时候要注意些什么 在购买域名的时候，其实也是有很多需要注意的点。...首先我们一定要清楚我们购买域名的地点是哪里，可以通过朋友推荐也可以是自己通过官方渠道购买，千万不要贪图便宜去那些小的商家购买，毕竟购买域名不是一次性的，它可以用好久，不能贪小便宜而损失了自己，其次在购买域名的时候...以上这些就是去哪里买域名以及购买域名时需要注意的那些点，其他再有什么不懂的地方也都可以上网查询。
背景 分页应该是极为常见的数据展现方式了，一般在数据集较大而无法在单个页面中呈现时会采用分页的方法。...各种前端UI组件在实现上也都会支持分页的功能，而数据交互呈现所相应的后端系统、数据库都对数据查询的分页提供了良好的支持。...然而万事皆不可能尽全尽美，尽管上述的数据库、开发框架提供了基础的分页能力，在面对日益增长的海量数据时却难以应对，一个明显的问题就是查询性能低下！...小结 随着物联网，大数据业务的白热化，一般企业级系统的数据量也会呈现出快速的增长。而传统的数据库分页方案在海量数据场景下很难满足性能的要求。...在本文的探讨中，主要为海量数据的分页提供了几种常见的优化方案(以MongoDB作为实例)，并在性能上做了一些对比，旨在提供一些参考。
2、海量数据: 存储与查询痛点2.1 存储成本: 存储量大，SSD价格高昂一份数据在ES的存储通常是Hive的2～4倍（单副本对比），存储膨胀系数非常大；且ES的底层存储基本使用SSD磁盘，存储成本相当昂贵...二、统一存储字段由于ES使用SSD存储介质，在海量数据的场景中存储成本十分高昂。本章节对ES的存储和数据进行分析，寻求优化的突破口。...数据的字段数越多，字段名字符数越多。在海量的ES数据量情况下，冗余存储的字段名数据就会越大。根据不同的data、schema特点，字段名的存储能占行存文件的10%~40%不等，这是存储的冗余浪费。...3.1.3 海量数据存储瓶颈ES集群规模节点数不宜过多，会导致元数据过多导致集群不稳定。在海量的非检索数据的存储中，单集群规模变得非常庞大，集群健康度会下降，甚至一个集群根本无法容纳如此海量的数据。...针对频繁的大批量数据拉取场景，可以考虑使用nosql数据库来实现海量数据集的实时读写，代表产品有列存数据库、kv数据库、对象存储等。本文主要介绍列存数据库结合ES构建二级索引的优化。
在海量的数据迁移中，如果某个表特别大，可以考虑对表中的分区进行切分，比如某个表有100g,还有100个分区，那么可以考虑针对这100个分区，那么可以考虑把这100个分区看成100个表进行并行抽取，如果某个分区数据比较多...如何对这上千个dump进行最快的加载呢。 可以考虑基于分区的并行切分，里面可能还涉及一些算法的知识。 目前生成了如下的数据报告，我们需要基于这个报告来对如下的表/分区进行切分。...REEMENT这个表不是分区表，所以在分区信息的地方填写了默认值'x',在数据加载的时候会进行过滤。...在数据加载的时候就可以先加载21号dump，然后22号dump,23号dump MEMO partition(P0_A1000_E3) 3 21..23 MEMO partition(P0_A1000...使得启用的多个并行进程能够最大程度的达到平衡。 我们可以使用如下的脚本来进行表、分区的并行切分。 比如我们考虑启用6个并行的进程，生成的日志类似下面的形式。可以看到切分还是很均匀的。
在之前的章节中分享过一些数据迁移中并行抽取的细节，比如一个表T 很大，有500G的数据，如果开启并行抽取，默认数据库中并行的最大值为64，那么生成的dump文件最50多为64个，每个dump文件就是7.8G...，还是不小，况且在做数据抽取的时候，资源被极大的消耗，如果资源消耗紧张，可能可用的并行资源还不到64个。...生产中500G的大表肯定是做了分区操作，而且分区数可能还比较多。我们就设定为100个吧。 分区表的数据基本都是分散在各个分区的，考虑数据的不均匀分布，那么每个分区的数据可能在5~10G吧。...参照这个思想，假设开启并行，比如200M为一个基准点来切分分区表，比如分区表的某个分区含有5G的数据，那么需要开启25个并行即可，文件就会被切分为200M的很多细粒度的dump文件。...目前我设定的基准为1G，比如一个分区表T，大小在1.5G,那么可以考虑开启分区+并行，如果分区表的大小为500M，那么就可以不用考虑使用分区+并行了，因为在每个分区中的数据可能相对比较少。
在前几篇中讨论过海量数据的并行加载，基本思路就是针对每一个物理表都会有一个对应的外部表，在做数据迁移的时候，如果表有上百G的时候，一个物理表对应一个外部表性能上会没有任何提升。...如果需要做数据插入的时候，对undo是极大的挑战，从某种程度上而言，性能应该要比datapump要差。这个时候可以考虑一个物理表对应多个外部表，比如一个表有100G。...可以考虑生成100个external dump 文件，然后加载生成100个外部表，每个dump文件对应一个外部表，这样做数据的插入的时候就相对容易控制了。...每一个外部表的数据加载到目标库之后，commit一次，就能及时的释放Undo资源，提高性能。...比如表T生成了两个dump文件（t_1.dmp,t_2.dmp)，就可以考虑如下的方式来加载，黄色部分是对应的dump文件。
“ 在大数据时代面对海量的本地文件时，随着云存储的普及，越来越多的用户需要把海量数据从传统的本地存储迁移到新的分布式云基础设施上，这就需要快速高效安全的迁移方法。”...原文发布于微信公众号：腾讯云存储（关注有惊喜） 操作场景 对于拥有本地 IDC 的用户，对象存储 COS 在不同迁移类型上支持以下迁移方式，帮助用户将本地 IDC 的海量数据快速迁移至对象存储 COS。...下图展示的是使用线上迁移时预估的时间消耗，可以看出，若此次迁移周期超过10天或者迁移数据量超过50TB，我们建议您选择线下迁移，否则，请选择线上迁移。...[qdamd5y3k2.jpeg] 注意： 1MB 以下的小文件数量较多、磁盘 IO 性能不足等也会影响到数据的迁移进度。...用户可以考虑使用多台机器安装 COS Migration 并分别执行不同源数据的迁移任务。 二、云数据迁移CDM 线下迁移 迁移操作步骤： 1.前往云数据迁移 CDM 控制台提交申请。
文章目录 Python海量数据的生成与处理 概述 生成1亿条数据 直接读取测试 加载数据 查看占用内存大小： 确定重复次数的最大值 生成10亿条数据 直接读取测试 加载数据 通过分块加载数据 加载每个块的统计结果...通过分组聚合重置排序获取IP数量的值 Python海量数据的生成与处理 参考：https://blog.csdn.net/quicktest/article/details/7453189 概述 生成...生成的文件大小为： 1.4GB 直接读取测试 加载数据 代码如下： import pandas as pd from time import ctime print(ctime()) df =...qq，关掉钉钉，关掉不用的浏览器，结果。。。...7286 11341 10.197.138.168 7282 校验结果是否正确 df22["IP"].sum() 输出如下： 500000000 与原始数量一致，表示过程没有问题，到此，基于pandas的海量数据处理顺利完成
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