MySQL里面直接对大表执行drop table删除有可能导致mysql hang住。必须使用些特殊的方法。 先搞一个大表出来，如下图： ? 可以看到t2表的ibd大小为2.7GB了 ?...这种对线上mysql的影响降到很低。
常用的 MySQL 数据库恢复工具（也能进行备份操作）是 phpMyAdmin，这是一个开源、免费的工具，大多数主机商（例如 Hawkhost）都会免费提供 。...对于超大 MySQL 数据库备份的恢复，你必须换一个专用的恢复工具，那就是：BigDump！...这个文件是独立运行的，因此与你的网站核心程序无关，不管是 WordPress，Drupal 还是 Joomla，只要你使用的是 MySQL 数据库，都可以用 BigDump 来恢复超大的 .sql 格式备份文件...2、上传 MySQL 数据库备份文件现在需要将数据库备份文件上传到 bigdump.php 所在的 /tmp 目录中。...BigDump 已经成功地将你的 SQL 备份文件导入到你所指定的 MySQL 数据库里面了。注意：数据库恢复成功结束后，不要忘记删除 bigdump.php 备份工具和你的 SQL 文件！
问题排查 这张表是一个简单的接口服务在使用，每天大数据会统计一大批信息，然后推送给小A，小A将信息更新到数据库中，如果是新数据就插入，旧数据就更新之前的数据，对外接口就只有查询了。...小A又仔细观察了这1000多万已有的数据，将插入时间、id作为主要观察字段，很快，发现了个问题，每天第一条插入的数据总是比前一天多1000多万，有时候递增的多，有时候递增的少，小A又将矛头指向了DBA小...原来，REPLACE INTO ...每次插入的时候如果唯一索引对应的数据已经存在，会删除原数据，然后重新插入新的数据，这也就导致id会增大，但实际预期可能是更新那条数据。...查了资料之后，小A得知，原来，mysql主键自增有个参数innodb_autoinc_lock_mode，他有三种可能只0,1,2，mysql5.1之后加入的，默认值是1，之前的版本可以看做都是0。...id是7 delete from t1 where id in (2,3,4); -- 此时数据表只剩1，5，6了，自增id还是7 insert into t1 values(2, 106,
快速清空超大数据表 作者：matrix 被围观: 1,412 次 发布时间：2020-08-31 分类：Python 零零星星 | 无评论 » 这是一个创建于 730 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变...第一次drop超过GB的数据表，没想到竟然会执行的这么慢。尝试过TRUNCATE和DROP都不满意。...#codeing=utf-8 """ 快速清空超大数据表 保留想要数据 """ import pymysql import os mysql_data_dir = '/mnt/mysql_data/...db_name/' #数据库文件所在路径 # 数据库连接配置 db_config = {'host': '127.0.0.1', 'port': 3306, 'user': 'user', 'password...mysql_data_dir,table_name)) print('succeed: {}'.format(table_name)) 具体步骤 ### 找到frm，ibd文件 根据数据库存储路径找到需要删除的表名的
#!/bin/bash /// ./flowdata.log 2017-02-02 15:29:19,390 [views:111:ebitpost] [INF...
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- /// ./flowdata.log 2017-02-02 15:...
4、需要大数据计算和存储能力的应用： 典型代表：搜索服务。 特征：经济性、灵活性、共享性、可靠性、可扩展性。 三、云计算数据中心网络需求 图 3 云计算数据中心网络 云计算的主要载体是数据中心。...数据中心云化对网络提出了新需求： 1、超大规模，平滑扩展：支持数万甚至更高量级的服务器接入。 2、虚机动态迁移：虚机可在不同物理机之间漂移。...7、高效的网络协议：根据数据中心结构和流量特点设计网络协议。 但是在传统数据中心网络中难以满足上述需求。...图 12 粗放型Heatsink网络 粗放型网络Spine在Group内相连，以提升网络接入规模，适用于超大规模数据中心网络。...本文是作者团队面向公、私有云构建数据中心网络的相关研究与实践，主要特点有超大规模网络、白盒交换设备、虚拟与物理网络设备统一管理等，Overlay网络解决方案的本质在于将传统数据中心网络SDN化，无可否认
1.直接用命令 2.用分割器分割，再用导入 最后要commit，不然没有真的导入数据库中。...其中出现的问题：The MySQL server is running with the –secure-file-priv option so it cannot execute this statement...解决方法： 【我的做法】【必须SQL文件和数据表都要在指定目录中】指定路径查询：show variables like ‘secure_file_priv%’; 查询到的value值就是指定路径。...【方法2】在my.ini中修改路径，secure_file_priv=‘你想要的路径’，—-可以从指定路径导入导出数据 【方法3】在my.ini中修改路径，secure_file_priv=
这里演示的是安全狗apache3.5.12048版本超大数据包绕过，后面还会分享4.0版本的一些教程，教程难免有纰漏，请各位谅解 测试版本：apache3.5.12048版本 ?...成功 0x05 对应视频 微信在线观看(腾讯视频上传的视频好像不可以上传作为一个系列的教程)： 01_sql注入之安全狗超大数据包bypass 02_sql注入之安全狗超大数据包bypass 03_...sql注入之安全狗超大数据包bypass B站地址： https://www.bilibili.com/video/BV1JK4y1P7cC/ 0x04 后话 1.
感谢 北京大学公共卫生学院生物统计系系列学术讲座 大数据统计学习理论与分布式计算及其应用 演讲者：周勇 教授 ---- 在大数据的研究中，往往研究的数据量极大，我们并不需要使用其全部数据。...但问题是我们应当使用哪些数据作为研究对象呢？ 可以采用从数据中提取有用信息的子抽样方法(Subsampling Method)，与随机森林思想相似。...当数据容量极大时，数据类型和来源的多样性必然导致数据异方差性的出现，因此需要考虑最优加权或杠杆子抽样方法，提取代表性的样本，通过子抽样方法从整体中抽出部分数据进行建模及计算。...这种做法可以有效降低数据容量，从而降低数据分析的计算成本，提高分析的时效性和计算的有效性。 在风险度量和风险管理，分位数回归和Expectile回归具有作为重要的应用。...因此，将在此两模型下对大数据进行分析。我们提出了几类最优杠杆子抽样方法，给出最优权重，获得参数的估计并给出与全体数据获得的估计一样好的理论结果。同时，杠杆子抽样方法对异方差数据具有稳健性。
本文链接：https://blog.csdn.net/linzhiqiang0316/article/details/100864935 前段时间遇到这样一个需求，解析csv文件数据，将数据封装批量插入数据库中...所以为了能够成功解析这个超大文件，博主查阅了大量的博客，终于攻克这个问题了。因为这个坑相对比较大，所以这边给大家分享一下，博主的心路历程，希望大家以后可以不掉到这个坑里面。...方案研究： 万能的钱 其实基于这种超大文件解析，有很多方案，最实在的办法就是加钱，把自己服务器内存怼上去，但是很可惜，我们公司没钱，所以只能从代码层面解决了。...核心问题点 解析超大csv文件且不会内存溢出，最常见的方案就是按行解析。这样的好处就是不仅可以快速解析，而且不会有内存溢出的风险。 传统流解析 那我们该如何实现按行解析的功能呢？...通过MQ异步解析方案流程如上所示，这种方案的好处非常明显， 每次消费消息只解析一部分的数据，如果消费完毕之后，发现不是最后一条数据，则接着发送MQ消息，等待下次解析。
压缩并非指将数据打包为 ZIP 文件，而是以压缩格式在内存中存储数据。 换句话说，数据压缩就是一种使用更少内存表示数据的方法。数据压缩有两种类型，即无损压缩和有损压缩。...这两种类型只影响数据的加载，不会影响到处理代码。 无损压缩 无损压缩不会对数据造成任何损失，即原始数据和压缩后的数据在语义上保持不变。执行无损压缩有三种方式。...如果我们只需要数据集中的两列，即州名和病例数，那么为什么要加载整个数据集呢？加载所需的两列数据只需 36MB，可降低内存使用 32%。...第二种技术：数据分块（chunking） 另一个处理大规模数据集的方法是数据分块。将大规模数据切分为多个小分块，进而对各个分块分别处理。在处理完所有分块后，可以比较结果并给出最终结论。...本文使用的数据集中包含了 1923 行数据。 假定我们需要找出具有最多病例的州，那么可以将数据集切分为每块 100 行数据，分别处理每个数据块，从这各个小结果中获取最大值。
简介 项目中，请求时发送超大 json 数据外；响应时也有可能返回超大 json 数据。...《Springboot 之 Filter 实现 Gzip 压缩超大 json 对象》实现了请求数据的 gzip 压缩。本篇通过 filter 实现对响应 json 数据的压缩。...，进行压缩，在输出数据之前先设置响应头Content-Encoding : gzip。...gzip压缩,提高响应速度 * 实现说明: * 要对response对象的输出数据进行gzip压缩,首先得拿到后面servlet(controller)进行业务处理后往response对象里写入的数据...,这样就可以截获响应数据 * 然后就可以对截获的响应数据通过Gzip输出流进行压缩输出即可; * 因为响应数据是gzip压缩格式,不是普通的文本格式所以需要通过response对象(
作者：Itamar Turner-Trauring 翻译：老齐 与本文相关的图书推荐：《跟老齐学Python：数据分析》 ---- 让我们想象，你有一个非常大的数据集，以至于读入内存之后会导致溢出，但是你想将它的一部分用...如果你担心索引数据也会超出内存，那么数据库则能作为保存它们的容器，例如PostgreSQL、MySQL等数据库都能实现。哦，你不喜欢安装和维护那些讨厌的服务，好吧，SQLite应运而生了。...SQLite是一个功能齐全的关系型数据库，它能够像其它数据库一样运行，但是不需要服务器。Pyhton默认就支持这种数据库。...SQLite将数据保存在独立的文件中，你必须管理一个SQLite数据文件，而不是CSV文件了。 用SQLite存储数据 下面演示一下如何用Pandas操作SQLite： 1....将数据载入SQLite，并创建索引 SQLite数据库能够保存多张数据表，首先将voters.csv文件的数据载入SQLite，并保存为voters.sqlite文件，在这个文件中，我们创建一个名为voters
这是一个超大屏幕（Jumbotron）的实例。
超大的分页一般从两个方向上来解决....数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的....这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢....解决超大分页,其实主要是靠缓存,可预测性的提前查到内容,缓存至redis等k-V数据库中,直接返回即可. 【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。...： mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5; //检索前 5 个记录行 1 换句话说，LIMIT n 等价于 LIMIT 0,n。
在机器学习项目中，如果使用的是比较小的数据集，数据集的处理上可以非常简单：加载每个单独的图像，对其进行预处理，然后输送给神经网络。...但是，对于大规模数据集(例如ImageNet)，我们需要创建一次只访问一部分数据集的数据生成器(比如mini batch)，然后将小批量数据传递给网络。...其实，这种方法在我们之前的示例中也有所涉及，在使用数据增强技术提升模型泛化能力一文中，我就介绍了通过数据增强技术批量扩充数据集，虽然那里并没有使用到超大规模的数据集。...对于个人开发者而言，收集超大规模数据集几乎是一个不可能完成的任务，幸运的是，由于互联网的开放性以及机器学习领域的共享精神，很多研究机构提供数据集公开下载。...需要注意的是，正则化只针对训练数据集，目的是让训练出的模型具有更强的泛化能力。 构建数据集用时最长的是训练数据集，用时大约两分半，而验证集和测试集则比较快，大约20秒。
在日常开发维护过程中，我们经常会遇到数据库的导出导入，在导出是没有太多的限制，只要合理化的选择工具就可以实现，下面说一下在导入时会遇到超大文件该怎么处理？超大的数据库文件如何进行导入呢？...phpmyadmin最大支持一次导入200M文件，如果我们的数据库文件是2G，肯定是没有办法实现一次性导入，有的伙伴可能说了我的文件刚好200M，可以一次性导入，但是是否考虑到网络情况呢，如果你的网站及服务器配置并不是很好...一、工具介绍 SQLDumpSplitter是一款数据库文件切割软件，优点：切割速度快，软件小，免费及易操作。 二、使用方式 超级简单，只需四步：选择文件、选择大小、存储目录、切割。 ?
[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 0x00 摘要 0x01 简介 1.1 FAIR & FSDP 1.2 大规模训练计算能力需求...它将AI模型的参数在数据并行worker之间进行切分，并且可以选择将部分训练计算卸载到CPU。顾名思义，FSDP是一种数据并行训练算法。...2.2 比对 下图显示了标准DDP训练（上半部分）和FSDP训练（下半部分）： 在标准的数据并行训练方法中，每个GPU上都有一个模型副本，向前和向后传递的序列只在自己的数据分片上进行运行。...在每个训练步骤结束时，我们会执行一个跨数据并行进程的all-gather操作，以获得跨所有数据并行进程的完全更新的参数。...假设数据并行度为 n，则有 n 个GPU，那么每个GPU之上保存总模型参数的 1/n，同时梯度，优化器状态就自然被分区了，每个GPU之上还有数据并行。 起始状态：每个GPU之上是 。
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 ZeRO 1.1.1 ZeRO...Parameter sharding 之 ZeRO [论文翻译] 分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding [源码分析] Facebook如何训练超大模型...Model Parameter: 模型参数，即在训练过程中通过数据“学习”到的信息。...每个worker依据自己rank来找到在一维参数之中的起始和终止位置，然后拷贝自己对应的数据。...因为后期有填充和分区操作，为了放置原始数据特性丢失，FSDP利用了 PyTorch的 data.size() 方法，把原始数据特性记录在 p._orig_size 之中。
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