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    MongoDB大量集合启动加载优化原理

    背景 启动数据加载时间对于很多数据库来说是一个不容忽视的因素,启动加载慢直接导致数据库恢复正常服务的RTO时间变长,影响服务可用性。...比如Redis,启动时要加载RDB和AOF文件,把所有数据加载到内存中,根据节点内存数据量的不同,加载时间可能达到几十分钟甚至更长。...MongoDB在启动时同样需要加载一些元数据,结合阿里云MongoDB云上运维的经验,在集合数量不多时,这个加载时间不会很长,但是对于大量集合场景、特别是MongoDB进程资源受限的情况下(比如虚机、容器...经测试,在MongoDB 4.2.0之前(包括)的版本,加载10W集合耗时达到10分钟以上。 MongoDB 在最新开发版本里针对这个问题进行了优化,尤其是对于大量集合场景,效果非常明显。...延迟打开cursor优化 MongoDB最新版本中,还有一个针对大量集合/索引场景的特定优化,那就是『延迟打开Cursor』。

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    Silverlight DataGrid使用WCF RIA Service实现Load-on-demand的数据加载

    所谓Load-on-demand就是在最初表格数据加载时只加载当前表格中用户可以看到的行数,当用户向下滚动或拖拽纵向滚动条时,再将需要显示的数据通过某种方式动态加载进来。...Load-on-demand数据加载 -         在Silverlight工程中添加Service引用 如下图通过给Silverlight工程添加Service reference来操作WCF..._employees.Add(employee); } } } -         在DataGrid上实现数据Load-on-demand Silverlight...通过这个事件我们就可以实现数据的按需加载,在这个事件中我们可以拿到该Row的RowIndex,如果发现当前将要显示的Row已经接近末尾(当前定义为距离末尾小于5),那么就需要向服务器端请求数据。 ?...该程序中不满意的地方就是ScrollBar的Thumb button会随着加载数据的增多而变小,如果您有更好的方式我们可以继续探讨。

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    通过load->model()加载数据模型:在数据采集中实现动态数据处理

    引言在现代网络爬虫技术中,动态数据处理是一个关键环节。本文将介绍如何通过load->model()加载数据模型,实现动态数据处理,并以采集小红书短视频为案例,详细讲解相关技术和代码实现。1....动态数据处理的必要性动态数据处理是指在爬虫过程中,实时加载和处理数据。这对于处理需要频繁更新或依赖用户交互的数据尤为重要。...传统的静态爬虫无法应对动态网页的复杂性,而通过load->model()加载数据模型,可以有效解决这一问题。2....->model()加载数据模型在爬虫过程中,通过load->model()动态加载数据模型,实现数据的实时处理和存储:import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdef...结论通过本文的介绍,我们了解了如何通过load->model()加载数据模型,实现动态数据处理,并结合代理IP技术,成功采集小红书短视频数据

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    大量加载器创建导致诡异FullGC

    首先查看机器上的日志,有调用第三方接口超时,查询数据库超时。立马查看第三方接口监控和数据库监控,一切正常。...Metaspace Metaspace 元数据空间,专门用来存储类的元数据,它是 JDK8 中用来替代 Perm 的特殊数据结构。...可以用 java -XX:+PrintFlagsFinal -version 来查看 JVM 的默认参数值 在 Java 虚拟机中,每个类加载器都有一个 ClassLoaderData 的数据结构,ClassloaderData...MinMetaspaceFreeRatio) 上面说到 commited 的内存,这里还有几个概念 :used、capacity、reserved,如下图所示 used: chunk 中已经使用的 block 内存,这些 block 中都加载了类的数据...jmap -clstats pid 这里 classes 是加载类的数量,从输出中可以看到有大量 GroovyClassLoader 类加载器。

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    java大量数据加载时resultSetType参数的设置 TYPE_FORWARD_ONLY

    https://blog.csdn.net/10km/article/details/50404694 这两天的工作是将一1000万条数据库记录(10GB)加载到内存中,加载到500多万条记录的时候...解决了所有可能造成内存使用不当的外围问题后,再运行还是这个问题,无法加载全部数据。于是只好沉下心仔细研究了之前很少碰的底层访问数据库的代码(这部分代码是第三方的ORM软件通过模板生成的)。.../** * Load each the elements using a SQL statement specifying a list of fields to be retrieved and...我加载这么大量数据到内存过程中,只是顺序读取每一条记录,TYPE_FORWARD_ONLY就够了,游标用不着前后移动,于是将改为TYPE_FORWARD_ONLY,重新生成ORM代码,遂加载成功。...所以大量数据加载的时候,就OOM了。

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    WordPress 中部署真正的懒加载(Lazy Load

    不少WordPress 主题(包括DeveWork.com目前的主题)都有部署jquery 插件“懒加载”(Lazy Load),但其实很多都不能产生真正的懒加载(包括本站主题),充其量只是有个“淡入淡出...注:最近在折腾 Jeff的阳台 新的主题,已经在上面部署真正的Lazy Load,本站主题的“伪懒加载”暂时搁着先;如果要查看效果,过几天前往Jeff的阳台看看吧~ 懒加载(Lazy Load)的一些入门导航...关于懒加载(Lazy Load)插件的介绍,本文不再累赘。...可以参考mg12 的《Lazy Load, 延迟加载图片的 jQuery 插件》,该文章已经非常较详细了。一些难理解的知识点可以参考该文。...当Lazy Load 运行时候,便会将src 修改为data-original 的图片地址,以此达到懒加载的目的。

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    2021年大数据HBase(十五):HBase的Bulk Load批量加载操作

    HBase的Bulk Load批量加载操作 一、Bulk Load 基本介绍         很多时候,我们需要将外部的数据导入到HBase集群中,例如:将一些历史的数据导入到HBase做备份。...此时,在需要将海量数据写入到HBase时,通过Bulk load(大容量加载)的方式,会变得更高效。可以这么说,进行大量数据操作,Bulk load是必不可少的。        ...Bulk Load就是直接将数据写入到StoreFile(HFile)中,从而绕开与HBase的交互,HFile生成后,直接一次性建立与HBase的关联即可。...region集群会经历大量的写入请求操作,HBase集群需要调度大量资源来满足本次的数据写入工作,如果这个时候, 又出现大量的读取数据请求也去访问这个表, 会发生什么问题呢?...对一批数据, 提前按照HBase的Hfile文件格式存储好, 然后将Hfile文件格式数据直接放置到Hbase对应数据目录下, 让Hbase直接加载, 此时不需要Hbase提供大量的写入资源, 即可完成全部数据写入操作

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    Spark读写HBase之使用Spark自带的API以及使用Bulk Load大量数据导入HBase

    数据的优化:Bulk Load 以上写数据的过程将数据一条条插入到Hbase中,这种方式运行慢且在导入的过程的占用Region资源导致效率低下,所以很不适合一次性导入大量数据,解决办法就是使用 Bulk...Load 方式批量导入数据。...Bulk Load 方式由于利用了 HBase 的数据信息是按照特定格式存储在 HDFS 里的这一特性,直接在 HDFS 中生成持久化的 HFile 数据格式文件,然后完成巨量数据快速入库的操作,配合...Bulk Load 的实现原理是通过一个 MapReduce Job 来实现的,通过 Job 直接生成一个 HBase 的内部 HFile 格式文件,用来形成一个特殊的 HBase 数据表,然后直接将数据文件加载到运行的集群中...与使用HBase API相比,使用Bulkload导入数据占用更少的CPU和网络资源。 接下来介绍在spark中如何使用 Bulk Load 方式批量导入数据到 HBase 中。

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    hive 插入大量数据

    Hive 插入大量数据简介在大数据领域中,Hive是一个常用的数据仓库工具,可以方便地对大规模数据进行管理和分析。当需要将大量数据插入到Hive表中时,我们需要考虑一些优化策略,以提高插入性能和效率。...使用分区表在向Hive表中插入大量数据时,可以考虑使用分区表。通过对数据进行合理的分区,可以减少单个分区数据量,提高查询性能。同时,在插入数据时,Hive会并行处理不同分区的数据,加快插入速度。...启用动态分区插入动态分区插入是一种优化策略,可以让Hive自动根据数据中的字段值进行分区,避免手动指定分区,简化操作。在插入大量数据时,动态分区插入可以提高效率。...调整参数设置在插入大量数据时,可以通过调整Hive的参数设置来优化性能。...我们可以利用Hive来存储和分析这些大量的用户行为数据

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    如何快速处理大量数据

    在Excel中快速处理大量数据,你可以尝试以下几种方法: 1. 使用筛选功能 1.1自动筛选:点击列标题旁的下拉箭头,选择筛选条件,即可快速显示出符合特定条件的数据。...数据分列和合并 5.1如果数据格式不统一,可以使用“数据”菜单中的“分列”功能来快速将一列数据拆分成多列。 5.2使用“合并单元格”功能将多个单元格合并为一个,便于展示或计算。 6....数据验证 8.1在输入数据之前,使用“数据验证”功能来限制数据的输入范围,确保数据的准确性和一致性。 9....保持良好的数据组织结构 10.1在处理大量数据之前,确保你的数据结构清晰、有逻辑,这样在使用上述工具时会更加高效。...记得在进行任何操作之前,尤其是处理大量数据时,最好先备份原始数据,以防万一出现误操作导致数据丢失。

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