缓存和页面静态化 缓存：将从数据库中获取的结果暂时保存起来，在下次使用时无需重新到数据库中获取。 页面静态化：将程序最后生成的页面保存起来。 数据库优化 表结构优化。 SQL语句优化。...分区：将一张表的数据按照一定规则分到不同区来保存。 分表：将一张表分成多张表。 索引优化。 使用存储过程代替直接操作。 分离活跃数据。 批量读取，延迟修改。 读写分离。
基于以上背景，对HBase数据增量同步到数仓的场景，给出了通用的解决方案，解决了以上这些痛点。...同时，能够有效监控业务方对HBase表字段的新增情况，避免业务方未及时通知而导致的数据缺失问题，能够最大限度的减少数据回溯的频率。 综上，采用方案三作为实现HBase海量数据入仓的解决方案。...通过该解决方案，主要解决了数据同步过程中的几大痛点问题，能够较好的保证数据入仓的质量问题，为后续的数仓建设打下一个较好的基础。...另外，通过多次实验对比，及对各种方案的可行性分析，将数据同步方案同步给一站式大数据开发平台，推动大数据开发平台支持基于timeRange的增量同步功能，实现此功能的平台化、配置化，解决了HBase海量数据入仓的痛点...同时，除了以上这几种解决方案之外，还可以尝试结合Phoenix使用二级索引，然后通过查询Phoenix表的方式同步到数仓，这个将在后期进行性能测试。
关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache 前面已经讲过Mysql实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，M-S，...分库是如何将海量的Mysql数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。...常用解决方案如下： MySQL master/slave:只适合大量读的情形，未必适合海量数据。MySQL cluster:提供的可能不是大家想要那种功能。...MySQL对于海量数据按应用逻辑分表分数据库，通过程序来决定数据存放的表。但是 跨区查询是一个问题，当需要快速查找一个数据时你得准确知道那个数据存在哪个地方。...海量数据查询时，还有很重要的一点，就是Cache的应用。不过是不是Cache在任何时候都是万能贴呢？不一定。Cache也命中率，维护等问题。
现在无论是企业的业务系统还是互联网上的网站程序都面临着数据量大的问题，这个问题如果解决不好将严重的影响系统的运行速度，下面就针对这个问题的各种解决解决方案进行介绍。 1....缓存和页面静态化 1.1 缓存 数据量大这个问题最直接的解决方案就是使用缓存，缓存就是将数据库中获取的结果暂时保存起来在，在下次使用的时候无需从数据库中提取，这样可以大大降低数据库压力。...分离活跃数据 有些数据总数据量非常大，但是活跃数据并不多，这种情况就可以将活跃数据单独保存起来从而提高处理效率。...延迟修改主要针对高并发而且频繁修改（包括新增）的数据，如一些统计数据。可以先将需要修改的数据暂时保存到缓存中，然后定时将缓存中的数据保存到数据库中，程序读取数据可以同时读取数据库中的数据和缓存的数据。...不过由于数据库的特殊性－－每台服务器所保存的数据都需要一致，所以数据同步就成了数据库集群中最核心的问题了。 一般的解决方案是：将写操作交给专门的一台服务器，这台专门负责写操作的服务器叫做主服务器。
除了数据量大，另外一个常见的问题就是并发量高，很多架构就是针对这个问题设计出来的。...页面缓存主要是使用在数据很少发生变化的页面，但是很多页面是大部分数据都很少发生变化，而其中很少一部分数据变化频率却非常高，比如说一个显示文章的页面，正常来说完全可以静态化，但是如果文章后面有“顶”和“踩...”的功能而且显示的有响应的数量，这个数据的变化频率就比较高了，这就会影响静态化。...这个问题可以用先生成静态页面然后使用Ajax来读取并修改响应的数据，这样就可以一举两得来，既可以使用页面缓存也可以实时显示一些变化频率高的数据来。...小结 网站架构的整个演变过程主要是围绕大数据和高并发这两个问题展开的，解决方案主要分为使用缓存和多资源两种类型。
这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。...如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据...那么我们如何做数据切分呢？ 数据切分 数据切分，简单的说，就是通过某种条件，将我们之前存储在一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，从而达到降低单台数据库负载的效果。...这样，原本存在一个数据库中的订单数据，被水平的切分成了两个数据库。...无论是垂直切分，还是水平切分，它们解决了海量数据的存储和访问性能问题，但也随之而来的带来了很多新问题，它们的共同缺点有： 分布式的事务问题； 跨库join问题； 多数据源的管理问题 针对多数据源的管理问题
当今世界，互联网、大数据应用迅猛发展，物联网、人工智能、云计算 技术日新月异，随之而来的是各种企业和个人应用持续不断地产生亿级甚至是百亿级的海量小文件。...为此，杉岩数据推出了强大的对象存储产品，解决企业对海量图片、视频等非结构数据存储需求，以便更好的挖掘非结构化数据的价值。...支持二到六个数据中心的数据容灾，包括双中心或者是更复杂的方式建立存储集群，不同数据中心之间进行数据异步传输。 · 第三级： 建立主存储和备份存储机制。...提供高效的数据流转与访问架构 通过进行分支机构到主数据中心的数据汇聚，新增数据自动汇聚到主数据中心，实现数据统一管理和运维。当分支机构需要访问数据时，可实现CDN内容分发网络效果，提升数据传输速率。...对象存储+AI，创造无限可能 在完成大量非结构化数据积累后，企业可以通过结合AI先进的数据分析与挖掘技术，发挥海量数据背后的价值，为更多智能化的新业务系统提供强劲助力，支撑企业业务发展。
Json海量数据解析 前言 在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候，当商品的数量很大的时候，客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...因为是读的文件流，边读边解析数据。基本解决了问题。但通过Android Studio的Monitors发现，解析时候内存不断的在被消耗（汗。。还好没有爆掉）。...20W条数据，内存不断的被消耗。
2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。 而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。 为什么谷歌能做得到？
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！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据 所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...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。
使用场景 1.海量数据； 2.读取压力大而更新操作的场景少； 3.保障高可用，最终一致性； 架构图 ? 节点功能 1....，该节点并不保存所有数据，只是在需要更新时，将需要的数据从对应的查询库中获取到数据，然后在本机做事务更新，完成后，也是提交到本机。...Data Transfer Station获取到数据，并从Gate中获取空闲的、未同步过该数据的Query Server，并将该Query Server标记为同步数据中，然后同步数据，同步完成后，将同步日志记录...这里获取更新数据时，应该是全量的，即Update Master里的数据+Query Server的数据+Dispatcher未分发完成的数据；举例来说，假设查询到的某个账户余额100，000元，需要做一个转账业务...另外，如果查询要做到强一致性，也应该这样做一个差异性数据合并，再转发给业务服务，这样就能做到信息的一致性和实时性。 以上仅提供一种思路，实现可结合自己的业务，对该解决方案做一些更改，具体选取技术。
海量数据处理是基于海量数据上的存储、处理、操作。 所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。...像电子邮件、 超文本、标签（Tag）以及图片、音视频等各种非结构化的海量数据。 2）关系模型束缚对海量数据的快速访问能力： 关系模型是一种按内容访问的模型。...3）在海量规模下， 传统数据库一个致命弱点， 就是其可扩展性差。...主要特性： ● 分布式 ● 基于column的结构化 ● 高伸展性 2 海量数据处理 海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息，然后提供给用户...并行计算解决方案： 解决大规模数据处理的方法之一就是并行计算。将大量数据分散到多个节点上，将计算并行化，利用多机的计算资源，从而加快数据处理的速度。
关于BitSet BitSet是java.util下包下，JDK1.0中就已经引入这个数据结构。 如果你对数据结构的"位图"比较熟悉，那么BitSet就很好理解了。...位图定义了数据的存在性可以用bit位上的1和0来表示，一个bit有两个值，0或1。而BitSet正是因为采用这种数据结构，在判断“数据是否存在”的场景会经常出现。...因为BitSet内部定义来long数组，而long在内存中占用8个字节，即64bit，BitSet中每一个bit都可以保存一个int数据(准确的说是用0和1来说明int数据是否存在)，那么也就是我们用了...使用BitSet 写这篇文章，也是因为遇到了相关的问题: 我需要获取某一天没有登陆的用户列表 最初我的解决方案:用户活跃数据是存在hive中,通过调用接口返回到List中。...然后遍历全部用户，通过list.contains()来进行判断(这可能就是一直没有接触过海量数据造成的)，那么效果就不用说了，挺低的。
下边整理的是一些针对海量数据和高并发情况下的解决方案，技术水平有限，欢迎留言指导。...二、针对海量数据和高并发的主要解决方案 海量数据的解决方案： 使用缓存； 页面静态化技术； 数据库优化； 分离数据库中活跃的数据； 批量读取和延迟修改； 读写分离； 使用NoSQL和Hadoop等技术；...分布式部署数据库； 应用服务和数据服务分离； 使用搜索引擎搜索数据库中的数据； 进行业务的拆分； 高并发情况下的解决方案： 应用程序和静态资源文件进行分离； 页面缓存； 集群与分布式； 反向代理； CDN...； 三、海量数据的解决方案 （1）使用缓存 网站访问数据的特点大多数呈现为“二八定律”：80%的业务访问集中在20%的数据上。...当然对于大型网站应用之海量数据和高并发解决方案不局限于这些技巧或技术，还有很多成熟的解决方案，有需要的可以自行了解。
# 海量数据TopK问题 在大规模数据处理中，经常会遇到这类问题：在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数 本文主要提供这类问题的基本解决方法 假设这样一个场景，一个问题阅读量越高，说明这个问题越有价值...，越应该推送给用户 假设数据量有1亿，取Top100 最容易想到的方法是将全部数据进行排序，但如果数据量太大 ，这显然是不能接受的。...第三种方法是分治法，将1亿个数据分成100份，每份100万个数据，找到每份数据中最大的100个(即每份数据的TopK)，最后在剩下的100*100个数据里面找出最大的100个。...如果100万数据选择足够理想，那么可以过滤掉1亿数据里面99%的数据。...100万个数据里面查找最大的100个数据的方法如下：用快速排序的方法，将数据分为2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成
针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法...hash数据结构中的数据对外是杂乱无章的，因此其具体的存储位置以及各个存储元素位置之间的相互关系是无法得知的，但是却可以在常数时间里判断元素位置及存在与否。...上面的数据排序后的结果为1101001011。 ...位图法排序的时间复杂度是O(n)，比一般的排序快，但它是以时间换空间（需要一个N位的串）的，而且有一些限制，即数据状态不是很多，例如排序前集合大小最好已知，而且集合中元素的最大重复次数必须已知，最好数据比较集中...4.数据库优化法 这种方法不细致说，因为不是直接的算法，而是通过优化数据库（优化数据库其实也是用的算法）的方式。
海量数据，不能一次加载到内存中 海量数据topK(最大和最小k个数)，第k大，第k小的数 海量数据判断一个整数是否存在其中 海量数据找出不重复的数字 找出A,B两个海量url文件中共同的url 10亿搜索关键词中热度最高的...k个 海量数据topK 最大K使用最小堆，最小K使用最大堆，这里以最大K为例 海量数据hash分块 维护最小堆的K个数据的数据容器 堆中数据是topK大的数据，堆顶的数据是第K大数据 先将海量数据hash...* K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆 变形 第K大不只是topK，此时堆顶数据即是 只求最大或最小 海量数据不仅仅是整数，也可以是字符串 海量数据按照出现的次数或者频率排序，...topK 海量数据按照出现的次数或者频率排序，topK 先将海量数据hash再取模m，分成m个小文件，hash(num)%m 扫描每个小文件的数据，通过hash_map建立值和频率的键值对 以出现的频率维护最小堆的...K个数据的数据容器 遍历每个小文件中剩余的数据，与堆顶的数据进行比较，更新最小堆中的数据 生成m * K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆 找出A,B两个海量url文件中共同的url
这样一来，文章数据就很自然的被分到了各个数据库中，达到了数据切分的目的。接下来要解决的问题就是怎样找到具体的数据库呢？...为什么要切分数据？ 1) 像Oracle这样成熟稳定的DB可以支撑海量数据的存储和查询，但是价格不是所有人都承受得起。 2) 负载高点时，Master-Slaver模式中存在瓶颈。...数据切分也可以是数据库内的，对数据通过一系列的切分规则，将数据分布到一个数据库的不同表中，比如将article分为article_001,article_002等子表，若干个子表水平拼合有组成了逻辑上一个完整的...优点：数据分布均匀 缺点：数据迁移的时候麻烦，不能按照机器性能分摊数据 (3) 在认证库中保存数据库配置 就是建立一个DB，这个DB单独保存user_id到DB的映射关系，每次访问数据库的时候都要先查询一次这个数据库...4) 接下来对分布式数据库解决海量数据的存访问题做进一步介绍 分布式数据方案提供功能如下： （1）提供分库规则和路由规则（RouteRule简称RR），将上面的说明中提到的三中切分规则直接内嵌入本系统
这次就是基于上述的场景，分享下我们内部的解决方案——CRN-WEB，希望能够帮助到大家。 ? 什么是CRN-WEB 背景 最早是React Native实现了用一种方式开发APP。
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