另外，阿里巴巴也曾创建过一个开源项目叫作Druid（简称阿里Druid），它是一个数据库连接池的项目。阿里Druid 和本问讨论的Druid 没有任何关系，它们解决完全不同的问题。...1.2.1 快速查询（Fast Query） 对于数据分析场景，大部分情况下，我们只关心一定粒度聚合的数据，而非每一行原始数据的细节情况。...Druid通常部署在数十到数百台服务器的集群中，并且提供数百万条/秒的摄取率，保留数百万条记录，以及亚秒级到几秒钟的查询延迟。 大规模的并行处理。Druid可以在整个集群中进行大规模的并行查询。...实时或批量摄取。Druid可以实时摄取数据（实时获取的数据可立即用于查询）或批量处理数据。 自愈，自平衡，易操作。集群扩展和缩小，只需添加或删除服务器，集群将在后台自动重新平衡，无需任何停机时间。...对于仅影响少数Druid服务器的更有限的故障，复制确保在系统恢复时仍然可以执行查询。 用于快速过滤的索引。
在Druid数十台分布式集群中支持每秒百万条数据写入，对亿万条数据读取做到亚秒到秒级响应。此外，Druid支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析，在时序数据处理分析场景中也可以使用Druid。...这里说的Apache Druid与阿里巴巴的Druid没有关系。...可扩展的分布式架构Druid在生产环境中可以部署到数十台多数百台服务器组成的集群中，可以提供每秒百万条数据的写入，针对万亿条记录做到亚秒到秒级查询。支持并行计算Druid可以在集群中并行执行一个查询。...支持实时或者批量读取数据Druid支持实时获取数据，实时获取的数据可以实时查询，也支持批量读取数据。...Druid主要的优点在于支持流式和批量数据的导入、高并发亚秒级查询、存储索引优化。
作为所有流式数据集成解决方案的起点，需要实时持续收集数据。 这被称为“流优先”方法，如果没有此初始步骤，流式数据集成和流分析解决方案都无法执行。...此方法仅检索自上次提取数据以来已更改的行。此方法中的数据完整性可能存在问题;例如，如果删除了表中的一行，那么这一行将没有DATE_MODIFIED列，并且不会捕获删除操作。...但是对于实时处理，需要在写入新记录时立即收集新记录，以使传播延迟的粒度低于文件大小。 在正在进行的文件生成过程中，实时流处理中出现了几个常见的模式，这些模式需要支持，并且会带来重大的技术挑战。...不可能总是有一个可以生成所有文件的中央存储库。 支持使用静态和动态记录分隔符进行数据解析。 支持在文件和目录级别使用通配符进行数据收集。 当文件按顺序排列并翻转到基本顺序时，支持数据收集。...由于异构集成和来自任何企业（或云系统）的数据收集是流式数据集成的重要部分，因此您需要考虑所有这些不同类型的消息传递系统。鉴于大多数此类系统每秒可处理数万至数百万条消息，因此连续收集的可伸缩性是关键。
ORA-1403无记录的提示，退出此逻辑。...、块和行上，即可以快速定位这条记录的物理位置，在RBO模式下，他的成本优先级是最优的，高于索引。...但是对于update来说opcode没有相关操作，提升应该不会那么明显。...语句，一次性删除1万条记录，使用游标和BULK效率要高些，使用forall比for效率要高些。...(6) 一次性删除100万条记录，insert_time是索引，删除两天的数据(即100万)， ? ? 有索引和无索引相比，有一些需要维护索引的消耗。
w=107&h=150] 在数百万以及更少的边的范围内，确实没有特别的加载策略可以遵循，因为图可以完全载入内存，加载时间也相当快。...在这种情况下，表中将只包含存在于每个用户顶点的userId。始终在类型创建结束时以及在将数据加载到图形实例之前进行提交。...w=112&h=150] 加载数千万条边的方法与上一节没有太大区别。Gremlin脚本仍然是最直接的加载方法，但是需要考虑一些差异。...在数百万和数千万条边的规模上，我们通常需要Gremlin脚本和REPL来批量加载活动。对于那些刚刚开始使用TinkerPop和Titan的人来说，需要掌握最基本的堆栈知识。...致谢 Vadas Gintautas博士最初预见到需要更好地记录批量装载策略，并且这样的策略似乎很好地将自己分成十的次方。
来自作者：bug菌 这篇文章作者主要围绕Z 垃圾收集器，它是一种高效的内存管理工具，旨在提供低延迟和高吞吐量。它的设计理念充分考虑了现代应用程序的需求，能够在高并发场景中保持稳定的性能。...并发处理：如何利用多线程或并行处理加快数据处理的效率？关键技术点：使用合适的数据结构如ArrayList、HashMap、ConcurrentHashMap等来存储和处理大数据。...应用场景案例场景 1：日志分析系统在大规模日志分析系统中，通常需要实时处理数百万到数亿条日志记录。...场景 2：金融交易系统金融交易系统处理的交易数据往往高达数亿条。在这种情况下，Java开发者通常会使用分布式缓存（如Redis）来暂存数据，结合批量处理和定期刷新缓存的方式，确保系统的实时性和稳定性。...小结：这个程序的目的是测试将大量数据（五千万条）加载到 ArrayList 中所花费的时间，以此来评估程序处理大数据量的能力。通过记录加载数据前后的时间，并计算差值，可以得到加载数据所花费的毫秒数。
可扩展的分布式系统，Druid通常部署在数十到数百台服务器的集群中，并且可以提供每秒数百万条记录的接收速率，数万亿条记录的保留存储以及亚秒级到几秒的查询延迟。...大规模并行处理，Druid可以在整个集群中并行处理查询。实时或批量摄取，Druid可以实时（已经被摄取的数据可立即用于查询）或批量摄取数据。...自修复、自平衡、易于操作，作为集群运维操作人员，要伸缩集群只需添加或删除服务，集群就会在后台自动重新平衡自身，而不会造成任何停机。如果任何一台Druid服务器发生故障，系统将自动绕过损坏。...对于仅影响少数Druid服务的有限故障，副本可确保在系统恢复时仍然可以进行查询。用于快速过滤的索引，Druid使用CONCISE或Roaring压缩的位图索引来创建索引，以支持快速过滤和跨多列搜索。...较传统方案提升近百倍的效率Druid创新地在架构设计上吸收和结合了数据仓库、时序数据库以及检索系统)的优势，在已经完成的基准测试中展现出来的性能远远超过数据摄入与查询的传统解决方案。
由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度，在写入了1700条记录后，hbase出现了宕机，提交后无响应。查看hbase日志，出现 out of memory异常。...，可以将记录较好的散列在各个region上，对热点写有一定的减缓作用。...继续写入，但是写入速度很慢，维持在数百条/秒的样子，同时写入了20几万条后响应速度越来越慢。...之后，将单条put到Hbase改为一次put多条记录到hbase，即批量提交，同时限制一秒内提交的频次。最后顺利写入。...总结：在hbase涉及一次性写入大量数据时，有几个地方可以考虑进行优化： (1)建表的同时进行预分区 (2)修改Hbase本身的配置(能够优化写入和读取的配置项远不止修改堆内存这一项，在此不表了)
当旧索引与新索引在同一节点时，效率相当高，万条数据瞬间完成（ 大约只需0.4s）。数百万数据也只需几分钟即可完成 操作，是不是很溜呢？快来学习一下吧。...可以提升批量操作的文档数大小，如下： { "source": { "index": "要备份的索引名", "size" : 5000 }, "dest": { "index..." : "新建的索引名", "routing": "=cat" } } 批量操作大小是如何确定的呢？...它的原理可以简单的理解为将每次的 Scroll 请求分解，分解后并行化请求，从而提升效率。方式为： POST _reindex?..."字段值" } } } 方法便是先查出指定数据再删除。
，主要适合于批量数据处理和即时查询。...它们非常适合大规模并行处理(MPP)，这涉及到将数据分散到一个大的机器集群中——通常是数千台机器。 快速查询和写入：可以非常快地加载。可以在几秒钟内加载十亿行表。几乎可以立即开始查询和分析。...默认情况下，时间戳表示写入数据时在 RegionServer 上的时间，也可以在将数据放入计算单元时指定不同的时间戳值。 Druid（德鲁依） 德鲁依是一个高性能的实时分析数据库。...可扩展分布式系统：德鲁依通常部署在数十到数百台服务器的集群中，可以提供每秒数百万条记录的吞吐率，上万亿条记录的保存率，以及亚秒到几秒的查询延迟。...大规模并行处理：德鲁依可以在整个集群中并行处理一个查询。 实时或批量摄取：德鲁依可以实时或者批量的获取数据。
公开的数据包括来自106个国家和地区的超过5.33亿Facebook用户的个人信息，其中包括超过3200万条美国用户记录，1100万条英国用户记录和600万条印度用户记录。...2015年9月，英国咨询公司剑桥分析公司在未经Facebook用户同意的情况下获取数百万Facebook用户的个人数据，而这些数据的主要用途则是政治广告，史称Facebook-剑桥分析数据丑闻。...该应用通过提问来收集用户的回答，并能通过Facebook的Open Graph平台收集用户的Facebook好友的个人数据。 该应用获取了多达8700万份Facebook个人用户资料。...亿条，英国1800万条和越南5000万条。...近年来，联邦学习不断火热，联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。 ?
CPU花费了282.66/8*50.97*100%=69%在处理Oracle的操作上(主要指非空闲等待和运算上(例如逻辑读))，这不包含一些后台进程。...进一步分析下，这条SQL语句的执行计划，提示使用索引预计返回了1条记录，回表找出了1条记录，这么看效率很高啊？ ?...，当出现批量数据变化的情况下，应该立即手工收集统计信息，顺带插一句，每天22:00自动进行的统计信息收集，也不是所有的表都会进行，只会根据user_tab_modifications中记录的增删改数据量超过...立即手工收集一下这张表和对应这个索引的统计信息，另外，根据和开发人员的咨询，了解到这条SQL的三个where条件字段关系，其中ID是一个单键值的非唯一索引，但每一个ID值，由于测试数据的问题，会有1万条匹配的记录...优化这条SQL降低逻辑读的目标，就是要避免读取无用的数据，刚才我们说了，测试环境下，一个ID会对应1万条记录，但根据ABO一个条件，就限制了结果集只有一条，既然如此，若建立一个ID和ABO的复合索引，岂不第一步
使用JConsole查看单服务器Metrics 使用JConsole通过JMX，是在不安装其它工具（既然已经安装了Kafka，就肯定安装了Java，而JConsole是Java自带的工具）的情况下查看Kafka...它支持如下功能： 管理多个集群 方便查看集群状态 执行preferred replica election 批量为多个Topic生成并执行Partition分配方案 创建Topic 删除Topic（只支持...由上图可知，在每秒接收约117万条消息（3个Producer总共每秒发送350万条消息，平均每个Broker每秒接收约117万条）的情况下，一个Broker的CPU使用量约为248%，内存使用量为601...测试项目：分别测试1到3个Consumer时的集群总吞吐率。 测试结果：在集群中已有大量消息的情况下，使用1到3个Consumer时的集群总吞吐量如下图所示： ?...由上图可知，单个Consumer每秒可消费306万条消息，该数量远大于单个Producer每秒可消费的消息数量，这保证了在合理的配置下，消息可被及时处理。
这个原则在很多情况下都适用，比如ADO.NET相比原来的ADO数据访问，由于采用了断开式连接，极大地提高了系统的处理能力，又比如商业贸易中的“批发”模式，分销商每次从批发商那里批量进货，可以得到更高的价格折扣...因此，在实际工作中，“批量少次”原则，也是我极力推崇的一个原则。 我们通常情况下手工收发邮件，如果有很多文件或者内容，也是希望对方一次发过来的，这也符合“批量少次”的原则。...发送超过1M大小的邮件，对于现在的网络系统和大多数邮件系统而言，发送速度都有点慢了，我测试使用FoxMail发送4M以上的邮件，大概有10%-40%的失败率，要么我这边的网络速度太慢，邮件服务器提示处理超时...每次发送多大的邮件速度和成功率最高？经过很多次试验，我发现如果内容在1M内成功率接近100% ，2M以内有95%左右，3.5M以后成功率大幅下降，只有60%左右。...； 数据情况： 待同步的表：基金净资产值表； 记录数量：57万条； 记录大小：每2万条约4M（非压缩），总共约 1032M； 单次发送邮件的记录条数：2万条（数据经过自定义压缩）； 测试结果： 自开始发送到全部导入的时间
这个原则在很多情况下都适用，比如ADO.NET相比原来的ADO数据访问，由于采用了断开式连接，极大地提高了系统的处理能力，又比如商业贸易中的“批发”模式，分销商每次从批发商那里批量进货，可以得到更高的价格折扣...因此，在实际工作中，“批量少次”原则，也是我极力推崇的一个原则。 我们通常情况下手工收发邮件，如果有很多文件或者内容，也是希望对方一次发过来的，这也符合“批量少次”的原则。...发送超过1M大小的邮件，对于现在的网络系统和大多数邮件系统而言，发送速度都有点慢了，我测试使用FoxMail发送4M以上的邮件，大概有10%-40%的失败率，要么我这边的网络速度太慢，邮件服务器提示处理超时...每次发送多大的邮件速度和成功率最高？经过很多次试验，我发现如果内容在1M内成功率接近100% ，2M以内有95%左右，3.5M以后成功率大幅下降，只有60%左右。...数据情况： 待同步的表：XX净资产值表； 记录数量：57万条； 记录大小：每2万条约4M（非压缩），总共约 1032M； 单次发送邮件的记录条数：2万条（数据经过自定义压缩）； 测试结果： 自开始发送到全部导入的时间
ApachePhoenix的DML命令，UPSERT VALUES，UPSERT SELECT和DELETE，在客户端批量挂起HBASE表的变化。...1 主键 底层的Rowkey是Phoenix性能中最重要的一个因素，在设计阶段正确设置是非常重要的，因为在不重写数据和索引表的情况下，以后无法进行更改。...如果所有右侧表的总大小超过内存大小限制，请使用/ * + NO_STAR_JOIN * /提示。 6 写入 6.1 批量处理大量记录 使用UPSERT写入大量记录时，请关闭自动提交和批处理记录。...在Phoenix 4.12中，我们添加了一个新的配置phoenix.use.stats.parallelization，控制是否应该使用统计来驱动并行化。请注意，仍然可以运行统计信息收集。...收集到的信息用于估计查询在为其生成EXPLAIN时将扫描的字节数和行数。
大数据处理可分为批式大数据（又称为“历史大数据”）处理和流式大数据（又称为“实时大数据”）处理两类。在大多数情况下，流数据在处理持续生成的动态新数据方面具有显著优势。...在上述性能记录中，第一次检索时间指的是每次有新增数据导入后的检索时间，第二次检索时间是在第一次检索后没有新的数据导入前的检索时间。...该示例适用于对数据实时性要求不那么高的场景。该过程流程如图： ? 配置：该示例的配置同示例一。 性能：在导入新的数据之前，查询耗时约 0.027 秒。在后续导入过程中，每次批量插入 10 万条数据。...数据导入过程中，数据导入后的第一次检索时间以及第二次检索时间和示例一的表中显示时间差不多。由于没有频繁的数据导入操作，所以在检索时，大多数时候的检索时间都对应上述表中的第二次检索时间。...在本示例持续批量导入数据的过程中（累计导入约 100 万），每隔 5 秒采样查询一次，并记录其查询时间。整个过程查询性能趋势如下图所示，纵坐标表示查询耗时，横坐标表示整个查询过程的时刻，以秒为单位。
对单个电话号码来说，平均每月的通话记录只有数百条，每年也不超过一万条。即使是网站的活跃用户，他们每天最多也只能产生上百条行为记录，每年不超过十万条。 用户行为的计算较为复杂。...MapReduce支持大数据并行计算，同时它是用程序性的JAVA语言来编写的，这一点和存储过程有相似性。...针对组内计算复杂，集算器具有完备的批量化数据计算类库，可以轻松实现各类复杂的有序计算。。 集算器支持灵活自由的多节点并行计算，可以进一步优化性能。...或者将网站日志按照用户ID的首字母和年份分段，每段存储几百万用户的数据。或者将通话记录按照区号和用户数量合并为30段，每段存储一个州或几个州的用户。...经过分段处理后，每段数据都是排好序的，可被节点机的一个线程独立处理，这样的并行计算性能更高。 针对上面的难点，下面用”每个用户在每种产品上的累积在线时间”为例来说明集算器的一般解决办法。
1.3 使用JConsole查看单服务器Metrics 使用JConsole通过JMX，是在不安装其它工具（既然已经安装了Kafka，就肯定安装了Java，而JConsole是Java自带的工具）的情况下查看...它支持如下功能 管理多个集群 方便查看集群状态 执行preferred replica election 批量为多个Topic生成并执行Partition分配方案 创建Topic 删除Topic（只支持...由上图可知，在每秒接收约117万条消息（3个Producer总共每秒发送350万条消息，平均每个Broker每秒接收约117万条）的情况下，一个Broker的CPU使用量约为248%，内存使用量为601... 测试结果：在集群中已有大量消息的情况下，使用1到3个Consumer时的集群总吞吐量如下图所示 ? ...由上图可知，单个Consumer每秒可消费306万条消息，该数量远大于单个Producer每秒可消费的消息数量，这保证了在合理的配置下，消息可被及时处理。
然后我们演示了基于 Apache Kafka 和 MemSQL 来构建实时的、交互式的数据管道的方法。这些数据管道能为数百万用户采集、处理，并输出海量的数据。...在直播期间，我们还分享了这些方法： 使用新型工具构建数据管道 让数据工作流能够为基于数据管道的机器学习和预测分析提供支持 在 5 分钟内用 Apache Kafka 和 MemSQL Pipelines...在生产环境中的大型 Apache Kafka 集群能够以按每秒数百万条消息的高速度有序地传递消息。...MemSQL 是一个新式的、实现了内存级别的优化的、能进行大规模并行处理的，无共享的实时数据库，MemSQL Pipeline 和 Apache Kafka 可以以极高的容量和极高的速率轻松地消费并导入消息...给定主题的 MemSQL 数据库分区数量与 Kafka 代理分区数量之间的并行性决定了最佳性能，因为这一并行性决定了总批量大小。
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