然后右键jxl包,Build Path》》》Configure Build Path,把jxl包添加一下
导读:Doris是一种MPP架构的分析型数据库,主要面向多维分析、数据报表、用户画像分析等场景。自带分析引擎和存储引擎,支持向量化执行引擎,不依赖其他组件,兼容MySQL协议。
一个频繁被问及的问题,在存储数据的世界里面,将"大数据" 存储到POSTGRESQL 中的 binary data 字段的类型, 同时Postgresql 有两个方法来存储binary data ,
1、将项目软件工具包导入 2、项目思路: 2.1、读取 HDFS 数据进行 ETL 清洗操作,并将最终结果写入到 HBase 中。 2.2、从 HBase 中读取数据,进行新增用户统计分析操作,并将结果写入到 Mysql。 3、细节实现 数据清洗: 3.1、LoggerUtil.java 3.1.1、主要作用:将字符串数据解析成 HashMap 键值对集合。 3.1.2、重要细节: 字符串的截取 不合法数据的过滤 字符串的解码(就是将%相关的字符串编码转换成可读类型的数据) 错误数据的 Logger
我们都知道在 Java 中为了保证一些操作的安全性,就会涉及到使用锁,但是你对 Java 的锁了解的有多少呢?Java 都有哪些锁?以及他们是怎么实现的,今天了不起就来说说关于 Java 的锁。
jxl操作excel包括对象Workbook(工作簿),Sheet(工作表) ,Cell(单元格)。
1、数据采集过程繁琐,重复的脚本编写太多。从不同的数据库抽取数据,需要为不同的数据库写卸数脚本,再传输到数据集市文件服务器,再入库,每一环节都需要调度。
与Phoenix带来的SQL on HBase易用性相比,它带来的负面影响也是巨大的, 大表Join大表,或者全表OrderBy等消耗的资源随数据量呈至少线性增长, 并发直线下降,甚至低到只有百级别,扩容带来的收益下降很快。 另外,Phoenix表查询通过多个独立协调器(Query Server),互相不管对方, 玩命占用HBase资源,在高并发的大查询下就会容易造成HBase整个集群过载。 而像Presto系统所有的请求都是走同一个协调器,可以总控资源使用,优雅的处理过载。 让现有HBase集群聚焦在线KV Store,聚焦作为在线业务的温存储层。
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1. Sqoop的导入过程 在开始导入之前,Sqoop会通过JDBC来获得所需要的数据库元数据 1.导入表的列名、数据类型等; 2.接着这些数据库的数据类型(varchar、number等)会把映射成
有过多年应用开发经验的同学大都会体验过数据库 IO 比较慢的情况,但到底会慢到什么程度,特别是和其它读写数据的手段相比的差距,可能很多人还没有感性认识。 Java 是普遍采用的应用开发技术,我们来实际测试一下,Java 程序从 Oracle 和 MySQL 这两种典型数据库中读数的性能,并和读文本文件对比。 用国际标准 TPCH 的工具生成数据表,选用其中的 customer 表,3000 万行,8 个字段。生成的原始文本文件有 4.9G。将这些数据导入到 Oracle 和 MySQL 中。 硬件环境是单台 2CPU 共 16 核的服务器,文本文件和数据库都在 SSD 硬盘上。所有测试都在本机完成,没有实质上的网络传输时间。
在很多场景下,如果能够生成Java代码中方法之间的调用链,是很有帮助的,在代码审计及漏洞分析等场景中也是。
目前Flink支持使用DataStream API 和SQL API 方式实时读取和写入Iceberg表,建议大家使用SQL API 方式实时读取和写入Iceberg表。
如果你对Flink CDC 还没有什么概念,可以参考这里:Flink CDC 原理及生产实践。
关于Java并发 从创建起,Java已经支持核心的并发概念,如线程和锁。本指南帮助Java开发人员使用多线程程序来了解核心并发概念以及如何应用它们。本指南涵盖的主题包括内建的Java语言功能,如Thread,synchronized和volatile,以及JavaSE 5中添加的新构造,如Locks,Atomics,并发集合,线程协调抽象和Executors。使用这些构建块,开发人员可以构建高度并发和线程安全的Java应用程序。 概念 本节介绍经常使用的关键Java并发概念. 表 1: Java并发概念
MySQL常见的性能瓶颈一般都是出现在CPU和I/O上,即在数据装入内存中或磁盘上读取数据时,CPU发生了饱和或装入数据过大,内存容量不足,磁盘I/O性能被限制。这时候就要使用到Explain关键字来进行分析和调优。
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在编程语言里哈希表结构(例如 Go 中的 Map,Python 中的 Dict,Java 中的 HashMap 等)要比有序索引的数据结构(例如Tree)更常见。作者提到了,Google 对 C++ 哈希表结构的优化总体上减少了1% CPU 使用率和4% 内存的使用。然而在数据库中,最常见的是默认使用像B树一样的有序索引。
Java面试通关手册(Java学习指南,欢迎Star,会一直完善下去,欢迎建议和指导):https://github.com/Snailclimb/Java_Guide
1 . 线程安全问题引入 : 使用 Java 集合时 , 不可避免的要在多线程访问集合 , 如果线程安全处理不当 , 就会造成不可预知的故障 ;
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秒杀的场景有很多,比如:抢购、抢票、抢红包等等。总之,就是在极短时间内有大量的请求。
在设计一个读写程序,基于eclipse中SWT插件作为可视化,其中包括Excel表的读取、写入和拆分功能时,可以按照以下步骤进行:
下面是一演示如何使用 Apache POI 导入(读取)和导出(写入)Excel 文件(.xlsx 格式)
Kettle 是 PDI 以前的名称,PDI 的全称是Pentaho Data Integeration,Kettle 本意是水壶的意思,表达了数据流的含义。Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。Kettle这个ETL工具集,它允许你管理来自不同数据库的数据,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么,而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制。作为Pentaho的一个重要组成部分,现在在国内项目应用上逐渐增多。
思考:在Reduce 端处理过多的表,非常容易产生数据倾斜。怎么办? 在Map端缓存多张表,提前处理业务逻辑,这样增加Map 端业务,减少Reduce 端数据的压力,尽可能的减少数据倾斜。
本文介绍了如何利用Spark JDBC驱动和PostgreSQL数据库进行数据存储,并实现Spark程序对PostgreSQL数据库的增删改查操作。通过一个简单的示例,展示了如何使用Spark SQL进行读取和写入操作,并介绍了Spark JDBC和PostgreSQL的连接配置方法。
我自己总结的Java学习的一些知识点以及面试问题,目前已经开源,会一直完善下去,欢迎建议和指导欢迎Star: https://github.com/Snailclimb/Java_Guide
最近,在学习将PDF文件中的数据表转换到Excel中时,安装所需要的库后,不能正常运行。后来,经过一番折腾,终于解决!特将此过程记录下来,供遇到类似问题时参考。
【导读】笔者(许鹏)看Spark源码的时间不长,记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式,就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来,Spark中的线索就是如何让数据的处理在分布式计算环境下是高效,并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后,当然希望将其应用到实际的工程实践中,这时候会面临许多新的挑战,比如选取哪个作为数据仓库,是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后,在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
MySQL 是一种关系型数据库,在Java企业级开发中非常常用,因为 MySQL 是开源免费的,并且方便扩展。阿里巴巴数据库系统也大量用到了 MySQL,因此它的稳定性是有保障的。MySQL是开放源代码的,因此任何人都可以在 GPL(General Public License) 的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL的默认端口号是3306。
使用外部的其它高级语言(如JAVA)拼接后再交由数据库运行也是一种选择,其灵活性较高,但因为JAVA缺乏对集合计算的支持。完毕这些准备工作并不轻松。
这是为数据开发人员使用的辅助工具,用于数据库之间的表同步,说同步并不严谨,因为不是实时更新的,更确切的说法是复制,可以方便的从一个数据库复制表到另一个数据库,以下遇到同步的词请理解为复制。
聚簇索引 索引和数据存储在一块( 都存储在同一个B*tree 中)。 一般主键索引都是聚餐索引 Mysql中InnoDB引擎的主键索引为聚簇索引,MyISAM存储引擎采用非聚集索引 非聚簇索引 索引数据和存储数据是分离的。 二级索引(辅助索引) 二级索引存储的是记录的主键,而不是数据存储的地址。 以Mysql的InnoDB为例 主键是聚集索引 唯一索引、普通索引、前缀索引等都是二级索引(辅助索引) 示例 下面我们通过一个具体的示例进行演示聚集索引和二级索引 pl_ranking(编程语言排行榜表
最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL?
CSV文件是一种纯文本文件,其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑,简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。CSV文件将在Excel中打开,几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外,每行以换行符终止,以开始下一行。同样在行内,每列用逗号分隔。
最近在写一个私人项目,名字叫做ClassAnalyzer,ClassAnalyzer的目的是能让我们对Java Class文件的设计与结构能够有一个深入的理解。主体框架与基本功能已经完成,还有一些细节功能日后再增加。实际上JDK已经提供了命令行工具javap来反编译Class文件,但本篇文章将阐明我实现解析器的思路。
原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性 (isolation)和持久性(durability)
知识学而不用,就等于没用,到真正用到的时候还得重新再学。最近在看几款开源模拟器的源码,里面涉及到了很多关于Properties类的引用,由于Java已经好久没用了,而这些模拟器大多用Java来写,外加一些脚本语言Python,Perl之类的,不得已,又得重新拾起。本文通过看《Java编程思想》和一些网友的博客总结而来,只为简单介绍Properties类的相关操作。 一、Java Properties类 Java中有个比较重要的类Properties(Java.util.Properties)
id: select查询的序列号(是一组数字),表示查询中执行select子句或操作的顺序。分为三种情况
Flink SQL 在操作Iceberg时,对应的版本为Flink 1.11.x 与Iceberg0.11.1版本,目前,Flink1.14.2版本与Iceberg0.12.1版本对于SQL API 来说兼容有问题,所以这里使用Flink1.11.6版本与Iceberg0.11.1版本来演示Flink SQL API 操作Iceberg。
导读:DBus是我们要介绍的在敏捷大数据(Agile BigData)背景下的第一个平台。企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中,为同时解决数据同步的一致性和实时性问题,DBus(数据总线)平台应运而生。
Spark可以从外部存储系统读取数据,比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据,这也是企业中常常使用,如:
在接下来的几个练习中,我们将返回到网页搜索引擎的构建。为了回顾,搜索引擎的组件是:
02、java7中的基本设计理念就是切分成多个Segment块,默认是16个,也就是说并发度是16,可以初始化时显式指定,后期不能修改,每个Segment里面可以近似看成一个HashMap,每个Segment块都有自己独立的ReentrantLock锁,所以并发操作时每个Segment互不影响;
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