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情人节“”透:百度大数据图谱揭秘各地浪漫指数

通过新鲜出炉的中国情人节大数据图谱——百度浪漫指数显示,截止到2月14日12:30分实时数据,北京、浙江、上海浪漫指数位居前三,其中,北京浪漫指数为169,浙江上海紧随其后。 ?   ...TOP10省市;同时,搜索“情人节”、“情人节怎么过最浪漫”等情人节相关词,搜索结果页右侧也会显示情人节大数据图谱的入口级排行榜。   ...不过,百度方面透露,浪漫指数排名会随着搜索量的增多发生实时、动态变化,如果有你的参与,说不定会让你的城市成为又一个浪漫之都。   此外,百度浪漫指数还出炉了“去哪儿吃饭?”“送什么礼物?”...对此,有业内人士指出,“互联网时代,大数据已成为最重要的资源之一。百度浪漫指数为网友展示了数据分析的好玩和新意。...通过对大数据的分享,让更多人洞察到数据之美,意识到数据的价值,并对个人生活和企业决策提供重要的驱动作用。”

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.NET Core下ES查询驱动PlainElastic

一、背景 由于历史原因,笔者所在的公司原有的ES查询驱动采用的是 PlainElastic.Net, 经过询问原来是之前PlainElastic.Net在园子里文档较多,上手比较容易,所以最初作者选用了该驱动...联想到 ElasticSearch 查询服务是基于HTTP 请求的,脑子里马上联想到 .NET Core 下 HttpClient 如果每次访问都创建新实例,则会每次都建立新的TCP连接,而 Linux...基于此猜测,立马去扒了一下PlainElastic.Net源代码: 源码地址:https://github.com/Yegoroff/PlainElastic.Net/blob/master/src/...MatchPhrase 则可以理解为短语匹配,只有当数据包含“长宁区”完整短语的数据,才会被查询命中 增加分页查询接口 public async Task<PagedResult<People[]...利用 Kibana 提供的 Dev Tools 验证/测试 查询条件 三、总结 从.NET Framework 平台转向 .Net Core 平台,其实不仅仅是开发框架的升级,或者从 Windows

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大数据量查询容易OOM?试试MySQL流式查询

其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询,允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM;本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试。...三、性能测试 创建了一张测试表 my_test 进行测试,总数据量为 27w 条,分别使用以下4个测试用例进行测试: 大数据量普通查询(27w条) 大数据量流式查询(27w条) 小数据量普通查询(10...测试大数据量普通查询 @Test public void testCommonBigData() throws SQLException { String sql = "select * from...测试大数据量流式查询 @Test public void testStreamBigData() throws SQLException { String sql = "select * from...查询耗时 10 条数据量用时 1 秒 ? 四、总结 MySQL 流式查询对于内存占用方面的优化还是比较明显的,但是对于查询速度的影响较小,主要用于解决大数据量查询时的内存占用多的场景。

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mysql子查询和连接查询(大数据联合计算)

不能直接使用,需要对查询语句使用括号才行;另外,要orderby生效: 必须搭配limit: limit使用限定的最大数即可. ** 三、子查询 ** 子查询: 查询是在某个查询结果之上进行的....子查询分类 子查询有两种分类方式: 按位置分类;和按结果分类 按位置分类: 子查询(select语句)在外部查询(select语句)中出现的位置 From子查询: 子查询跟在from之后 Where...子查询: 子查询出现where条件中 Exists子查询: 子查询出现在exists里面 按结果分类: 根据子查询得到的数据进行分类(理论上讲任何一个查询得到的结果都可以理解为二维表) 标量子查询...: 子查询得到的结果是一行一列 列子查询: 子查询得到的结果是一列多行 行子查询: 子查询得到的结果是多列一行(多行多列) (1,2,3出现的位置都是在where之后) 表子查询: 子查询得到的结果是多行多列...FROM t11 WHERE name='科技') 列子查询 行子查询 表子查询 Exists子查询 参考文章:MySQL数据高级查询之连接查询、联合查询、子查询 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处

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用中文进行大数查询

我实现了一个简版的中文查询的DSL,下面我们通过一个实例,来讲解一下这个DSL,以及他是如何实现的! 实例 从技术上讲,这也是一门DSL,只是用中文来做了关键字。...,这其实是在构建一个查询对象,在这个查询对象的作用域内,本次代表当前的查询。...现在支持的查询谓词: 表、字段、条件、聚合、排序、截取 支持的动作谓词: 画(线图、饼图、表)、转 (CSV、HTML、JSON) 其他: 组、到 表:用来设置查询的表,输入 表名,必填属性,需要使用双引号括起来...字段:用来设置查询字段,输入 表名.字段名 ,必填属性,需要使用双引号括起来。可与组联用。 条件:用来设置查询条件表达式,暂时只能将所有条件一起输入, 可选属性,需要使用双引号括起来。...聚合:用来设置查询的聚合字段,输入 表名.字段名, 可选属性,需要使用双引号括起来。可与组联用。 排序:用来设置查询的排序字段,输入 表名.字段名, 可选属性,需要使用双引号括起来。可与组联用。

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大数据分析查询引擎Impala

一、Impala概述 准实时分析系统Impala,提供SQL语义,能够为存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据提供快速、交互式的SQL查询。...传统仓库查询工具Hive底层是基于MapReduce引擎处理,是一个批处理过程,难以满足快速响应的查询,而Impala是基于MPP的查询系统,最大特点就是快速。 二、Impala组件构成 ?...每一个Impala的实例都可以从Impala client端接收查询,进而产生执行计划、协调执行任务。数据查询分布在各个Impala节点上,这些节点作为worker,并行执行查询。...,在Impala架构中,每个Impala节点都可以接收来自客户端的查询请求,然后负责解析查询,生产查询计划,并进行优化,协调查询请求在多个impalad上并行处理,最终有负责接收请求的impala节点汇总结果...4、Impala适合用来处理输出数据适中或比较小的且对响应时间有要求的查询,而对于大数据量的批处理任务,MapReduce依然是更好的选择。

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.NET也能玩大数据(ClickHouse与ElasticSearch)

前言 当别人做大数据用Java、Python的时候,我使用.NET大数据、数据挖掘,这确实是值得一说的事。写的并不全面,但都是实际工作中的内容。 .NET大数据项目中,可以做什么?...现在我想我明白了,我看了其中一个挖掘算法,它需要在双层循环遍历中去请求es进行查询,它没有使用异步,也没有使用多线程,那不就是一个线程在查询吗?....NET与ClickHouse 我写了一个大杂烩脚本项目,里面有很多工程是查询ClickHouse统计分析,代码流程就是读取Excel数据作为查询输入条件,查询ClickHouse统计分析,统计结果导出到...1、学习成本,项目中没有学习时间,虽然造测试数据是本职工作,但写小工具不是本职工作不能耽误太多时间,所以没有学习时间 2、我使用HttpClient查询es,这种查询es的方式和kibana中写的查询语句...正名,在大数据项目中,.NET大有可为。

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搞懂 SQL 查询优化原理分析,秒速处理大数据量查询

有一张财务流水表,未分库分表,目前的数据量为9555695,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107...ms),按照下文的方式调整SQL后,耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms); 操作:查询条件放到子查询中,子查询只查主键ID,然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段...我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程: 查询到索引叶子节点数据。根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。...像上面这样,需要查询300005次索引节点,查询300005次聚簇索引的数据,最后再将结果过滤掉前300000条,取出最后5条。...MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上,而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。

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大数据ClickHouse进阶(七):ClickHouse 数据查询

​ClickHouse 数据查询可以从官网下载官网提供的数据集hits_v1和visits_v1,对应的下载路径为:https://datasets.ClickHouse.com/hits/partitions...,能够以Selete查询语句从数据库中查询数据,虽然ClickHouse拥有优秀的查询性能,但是我们也不能滥用查询,掌握ClickHouse支持的各种查询子句很有必要,使用不恰当的SQL语句进行查询不仅带来低性能...例如:我们使用select * 查询数据时,通配符*对列式存储的ClickHouse没有一点好处,针对一张拥有133个列的数据表hits_v1,查询2000行数据时,使用*与不使用*速度相差几乎300倍...:#使用*查询2000行数据node1 :) select * from datasets.hits_v1 limit 2000;2000 rows in set....#不使用*查询2000行数据node1 :) select WatchID from datasets.hits_v1 limit 2000;2000 rows in set.

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