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spark分析网吧同行朋友思路

你好,我们现在正好遇到一个spark的问题。 在mysql库中有2.5kw网吧轨迹数据, 需要计算同行关系:计算两人在相同网吧十分钟前后上下网三次及以上 (如:a和b在19号十分钟前后出现在了A网吧,又在21号十分钟前后出现在了B网吧, 再在22号十分钟前后出现在了D网吧) 就需要保留他们的身份ID和一起上下网的次数。 2.5kw轨迹中有8k+网吧请问有什么思路吗? 如果flink有更好的处理方式也可以。 使用用一个mysql的连接器,但是这东西需要配置一个分区列。 直接用的网吧编号。这样会分8000多分区(而且后面的逻辑也没有用到这个分区列), 是不是有问题?今天测试了一下。 两个网吧,3w多数据,两个小时没跑完。。 (我们是先用连接器抽出数据,按照网吧分组计算单次然后聚合筛选3次及以上的) 网吧数据从几条到几万条不等。

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Spring+SpringMVC+MyBatis+easyUI整合进阶篇(八)线上Mysql数据库崩溃事故的原因和处理

前文提要 承接前文《一次线上Mysql数据库崩溃事故的记录》,在文章中讲到了一次线上数据库崩溃的事件记录,建议两篇文章结合在一起看,不至于摸不着头脑。 由于时间原因,其中只讲了当时的一些经过以及我当时的一些心理活动,至于原因和后续处理步骤并没有在文章中很清晰的写出来,以致于很多朋友说看得不清不楚的,这里向他们道个歉,主要是上周真的没有足够的时间将两篇文章同时准备好,不然也不会草草结尾了,而且上篇文章中主观因素占了较大的比重,因为回忆起这件事的时候确实有很多想法,因此显得有些个人化、日记化了。 这篇文章就不再

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脏读、不可重复读和幻读现象

对于软件开发人员来说,有时候我们需要面对瞬时海量的并发请求,例如阿里双十一等活动,当处理并发流程时需要我们通过各种机制保持数据一致性,其中,最有效的一种机制就是锁机制。而对于数据库管理人员来说,并发问题同样存在。并发问题的本质在于一条逻辑代码在机器层面可能需要几条指令来完成,也就是说这条逻辑代码可能在多个机器周期内完成,如果在顺时执行时这样执行是不会存在问题的,而在并发执行时就会出现数据不一致的情况。这种最小的逻辑指令对应到数据库中就是事务,事务包含原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、一致性(Consistency)和持久性(Durability)。而由于一个事务在机器层面可能需要几条指令完成,这也意味着它在并发时会出现如下问题:脏读、不可重复读和幻读,下面以MySQL为例详细介绍在什么情况下可能会出现上述问题。

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