sqlSessionFactory" ref="sqlSessionFactory" /> <property name="queryId" value="com.taobao.accs.mass.<em>petadata</em>.dal.sqlmap.AccsDeviceInfoDAOMapper.selectByExampleForPetaData...read函数 read函数作用是从结果集resultset中获取<em>数据</em>，首先调用.next判断是否有<em>数据</em>，有的话则读取<em>数据</em>。 这和纯粹JDBC编程方式就一样了，只是read函数对其进行了包装。...oredCriteria", accsDeviceInfoDAOExample.getOredCriteria()); session.select("com.taobao.accs.mass.petadata.dal.sqlmap.AccsDeviceInfoDAOMapper.selectByExampleForPetaData...粘贴图片.png 可知非流式时候内存会随着搜出来的记录增长而近乎直线增长，流式时候则比较平稳，另外非流式由于需要mysql服务器准备全部数据，所以调用后不会马上返回，需要根据数据量大小不同会等待一段时候才会返回...就这样client 从自己的接受缓存读取数据到resultset,同时Server端不断通过网络向client接受缓存发送数据，直到所有记录都放到了resultset。
方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容MySQL的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱。...方案三：一步到位，大数据解决方案，更换newSQL/noSQL数据库。优点：没有数据容量瓶颈，缺点：需要修改源程序代码，影响业务，总成本最高。...列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大。 分区 可以让单表存储更多的数据。 分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。...POLARDB 既融合了商业数据库稳定、可靠、高性能的特征，又具有开源数据库简单、可扩展、持续迭代的优势，而成本只需商用数据库的 1/10。...阿里云HybridDB for MySQL (原PetaData)，云数据库HybridDB for MySQL （原名PetaData）是同时支持海量数据在线事务（OLTP）和在线分析（OLAP）的HTAP
方案概述 方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。 方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。...分区的好处是： 1.可以让单表存储更多的数据 2.分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。...1.阿里云OcenanBase 2.淘宝使用的，扛得住双十一，性能卓著，但是在公测中，我无法尝试，但值得期待 3.阿里云HybridDB for MySQL (原PetaData) 4.https://...www.aliyun.com/product/petadata?...spm=a2c4g.11174283.cloudEssentials.54.7a984b5cS7h4wH 官方介绍：云数据库HybridDB for MySQL （原名PetaData）是同时支持海量数据在线事务
Cloudera就老老实实的捧自己的Impala，Hortonworks跳进HIVE的坑和Cloudera PK，至于其他的很多公司要么去做Drill了要么有Dremel要么有传统数据库改吧改吧出来的产品...每次出席各种会议，Teradata做演讲都会展示当年全球第一个1TB的大规模数据处理系统，装了整整一辆18轮的大车的照片。只不过今不如昔，如今的Teradata也不敢改个名字叫Petadata了。...在大数据的浪潮到来的时候Teradata也很努力。因为大家都知道这是革命啊。尤其是革它家的命。这不，eBay作为忠实的客户都挪去Hadoop了，Walmart也挪去Hadoop了。...我学校实验室上下几届做数据库的每个人都接到了电面，最后当然，聊完明白论文干嘛以后，也就没有下文了。因为这个事情做多了，database的学生圈子其实不大，后来大家就知道这是骗子公司了。...如果你要问我是不是推荐Presto，那么我想依照我大数据的分析，做这个产品的亲爹没好好维护，干爹又比较傻，我想，还是小心一点吧。
作者：刘广信，火星文化技术经理 卡思数据是国内领先的视频全网数据开放平台，依托领先的数据挖掘与分析能力，为视频内容创作者在节目创作和用户运营方面提供数据支持，为广告主的广告投放提供数据参考和效果监测，为内容投资提供全面客观的价值评估...[图 1 卡思数据产品展示图] 业务发展遇到的痛点 卡思数据首先通过分布式爬虫系统进行数据抓取，每天新增数据量在 50G - 80G 之间，并且入库时间要求比较短，因此对数据库写入性能要求很高，由于数据增长比较快...数据抓取完成后，对数据进行清洗和计算，因为数据量比较大，单表 5 亿 + 条数据，所以对数据库的查询性能要求很高。 起初卡思数据采用的是多个 MySQL 实例和一个 MongoDB 集群，如图 2。...方案调研 未选择 TiDB 之前我们调研了几个数据库，Greenplum、HybirdDB for MySQL（PetaData）以及 PolarDB。...由于数据迁移不能影响线上业务，卡思数据在保持继续使用原数据架构的前提下，使用 Mydumper、Loader 进行数据迁移，并在首轮数据迁移完成后使用 Syncer 进行增量同步。
从数据库层面分成多个 RDS（阿里云一款基于MySQL的关系型数据库产品）。另外一个就是去Oracle，很多利用数据库存储过程计算的部分，移到计算单元完成。...数据架构 二期架构可以满足核心交易之后，还要考虑余额宝目前这么大的数据量，怎么把这个数据用好。 近一年来很多工作都是考虑数据后处理这块。其中数据来源于业务数据、日志数据和其他数据。...我们推进数据仓库的建设和数据的产出。工具方面我们有很多自主开发的，同时也采用了阿里采云间，以及其他外采工具，具体支撑业务包括生产数据分析、资金预测、数据监控、运营支持，合规风控支持等等。...数据流转，我们现在数据库层面也是分布式，所以数据的抽取、同步和流转会遇到很多现实的问题。 运维。...对于 2T 到 PB 级的小数仓可以用 PetaData，解决以年度为单位的数据存储。 对于大规模的批量计算，数据仓库这块，我们直接就用 ODPS。 对大表存储可采用 OTS。
云计算的发展让大数据有了用武之地。没有云计算的大数据就是水中花镜中月。云计算提供了大数据必要的三大资源(数据+算法+算力)。 我们用的手机、pc、笔记本统称为端；网络的服务称为云。...从IT时代到DT数据时代每家公司都需要做数据智能化，建设数据智慧企业。存储相关的运营数据，进行产品管理，人员管理，财务管理，商品交易等，而进行这些数据管理的基本设备就是计算机了。...对于大数据应用的需求，阿里云提供了对应的产品(PetaData、HBase、OceanBase)。没有提供对ORACLE数据库支持。...在大数据方面，阿里云以数据为基础，提供了数据应用、数据分析展现、人工智能、大数据基础服务等。 腾讯云在基础计算能力上提供标准的云服务器、GPU云服务器、FPGA云服务器等。...在数据库方面提供了标准的SQL数据库和其特有的TDSQL，针对高速缓存场景的Redis和Memcache、标准的NOSQL数据库MongoDB以及一些大数据的数据库如HBase、分布式数据库DCDB。
回写式（Write Back）：当有数据要写入数据库时，只会更新缓存，然后异步批量的将缓存数据同步到数据库上。...分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。...如果数据有明显的热点，而且除了这部分数据，其他数据很少被访问到，那么可以将热点数据单独放在一个分区，让这个分区的数据能够有机会都缓存在内存中，查询时只访问一个很小的分区表，能够有效使用索引和缓存 另外MySQL...，又存在订单数据，那么垂直拆分可以把用户数据放到用户库、把订单数据放到订单库。...尚有差距，且需要较大的运维投入，如果想将原始的MySQL迁移到可水平扩展的新数据库中，可以考虑一些云数据库： 阿里云PetaData(https://cn.aliyun.com/product/petadata
之所以有这个限制是因为非游标情况下我们在得到resultset后，mysqlclient已经把数据全部放到了resultset，所以这时候该数据库连接就空闲了，所以可以去执行其他查询，而流式查询时候返回给我们...Resultset后，所有数据并不都在Resultset,当我们调用next时候需要使用数据库连接从Server获取数据，所以在整个数据访问完毕之前这个连接一直被占用，所以才有了同一个连接在游标迭代数据过程中不能被复用的注意事项...而第一次查询不收影响继续自己的迭代数据。 那么就来看下在第二次查询前调用close方法会有啥效果。...我们调用close之所以没返回,实际上是因为内部在丢弃数据中，其实文档里面说迭代数据完毕或者调用close后才能调用新的查询，其实调用close作用还是要把Resultset里面的数据迭代出来完。...sqlSessionFactory" ref="sqlSessionFactory" /> <property name="queryId" value="com.taobao.accs.mass.<em>petadata</em>.dal.sqlmap.AccsDeviceInfoDAOMapper.selectByExampleForPetaData
大数据分析，数据敏捷分析，数据spss, 大数据应用，智能数据AI，围绕这些词汇的产品也不少，HADOOP, SPARK, HIVE, Teradata,greenlum 等产品。...问题1 ： 业务部门数据由于历史原因，使用的RDS 类型多种多样，有ORALCE ，有SQL SERVER ，有MYSQL ，甚至有MONGODB ，现在大数据分析，要整合部分这些数据库的数据，到一个大数据平台进行数据分析...问题2： 业务部门数据表设计之初，没有考虑ETL数据抽取的问题，换言之没有时间字段，你如何在上百G的数据中，抽取增量数据？...而每次数据不能及时供应的背锅侠，运维，还是站在背锅侠的最前端，多个数据源数据获取不及时造成数据获取延迟，数据获取不准确，数据提供的格式不对，数据提取时，对业务系统的负担，造成业务投诉。...2 一个能支持各种数据库，及大数据软件的数据交换中心的支持者 3 一个能在数据交换的过程中，还能做点数据的小变动，将不必要的数据，截止在数据的源端的工具。
如果数据有明显的热点，而且除了这部分数据，其他数据很少被访问到，那么可以将热点数据单独放在一个分区，让这个分区的数据能够有机会都缓存在内存中，查询时只访问一个很小的分区表，能够有效使用索引和缓存。...垂直拆分 垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据，又存在订单数据，那么垂直拆分可以把用户数据放到用户库、把订单数据放到订单库。...客户端架构 通过修改数据访问层，如 JDBC、Data Source、MyBatis，通过配置来管理多个数据源，直连数据库，并在模块内完成数据的分片整合，一般以 Jar 包的方式呈现。...代理架构 通过独立的中间件来统一管理所有数据源和数据分片整合，后端数据库集群对前端应用程序透明，需要独立部署和运维代理组件。...但其工业品质和 MySQL 尚有差距，且需要较大的运维投入，如果想将原始的 MySQL 迁移到可水平扩展的新数据库中，可以考虑一些云数据库： 阿里云 PetaData 阿里云 OceanBase 腾讯云
数据集 | 聚数力平台 | 大数据应用要素托管与交易平台 1.GOT-10K中科院发布了目标追踪数据集，1万多条视频，150万个边界框【新闻稿】【下载链接】 2.谷歌再度开放Youtube视频数据集—...【下载链接】 3．DukeMTMC-reID，DukeMTMC 数据集是一个大规模标记的多目标多摄像机行人跟踪数据集。...【新闻稿】【下载链接】 自动驾驶 1.伯克利发布的BDD100K（目前规模最大的开放驾驶数据集）这篇文章里面有介绍，还有和其他的几个数据集的比较，感觉很优秀，这个数据集很新哦【下载链接】 2.这个链接里有好多...航拍数据 1.VEDAI：VEDAI是航空图像中的车辆检测数据集，是在无约束环境下对自动目标识别算法进行基准测试的工具。...COCO数据集：COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。
PPT内容有很多经典可借鉴的数据架构与数据模型设计方法，细嚼慢咽：
数据合并2.1轴向堆叠数据2.1.1 concat()函数 2.2 主键合并数据2.2.1 merge()函数2.2.1.1 how参数可以取下列值 2.3 根据行索引合并数据2.3.1 join...数据清洗 1.1 空值和缺失值的处理 空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。 ...例如，通过爬虫采集到的数据都是整型的数据，在使用数据时希望保留两位小数点，这时就需要将数据的类型转换成浮点型。 ...数据合并 2.1轴向堆叠数据 2.1.1 concat()函数 concat()函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠，其使用方式类似数据库中的数据表合并。 ...sort：根据连接键对合并的数据进行排序，默认为 False. 2.4 合并重叠数据 当DataFrame对象中出现了缺失数据，而我们希望使用其他 DataFrame对象中的数据填充缺失数据，则可以通过
点击下方公众号，回复资料，收获惊喜 本文对GIS行业相关的综合数据获取网站加以整理，包括但不限于遥感数据、气候数据、土地数据、土壤数据、农业数据、行政区数据、社会数据、经济数据等。...地铁数据7.3.1 SODA8 GDP、经济与社会数据8.1 GDP数据8.1.1 G-Econ8.1.2 中国公里网格GDP分布数据集8.1.3 中国公里格网GDP数据8.2 综合经济与社会数据8.2.1...其网站“Free Spatial Data”部分具有全球大量GIS数据，包括行政区边界数据、高程数据、人口数据、路网数据等。...其包含全球行政区数据与路网数据、土地覆盖数据等GIS数据。需要下载时，点击左上角“Export”按钮即可。同样的，在这一网站获取国外数据比较靠谱，国内数据一定需要注意领土问题。...其网站“Free Spatial Data”部分具有全球大量GIS数据，包括行政区边界数据、高程数据、人口数据、路网数据等。
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大家好，我是独孤风，大数据流动的作者。 最近几个概念频繁出现在大家的视野内。 什么是数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖？ 他们之间又有怎么样的区别和联系呢？...良好的数据管理需要进行全面的战略规划,包括确定组织的数据需求、数据架构的设计、明确数据收集方式、建立数据安全与监控措施等。...二、数据治理 数据治理是组织进行数据管理的重要组成部分,它提供了数据管理所需的决策、监督与控制能力。数据治理的目标是制定数据使用规范,优化数据系统,确保数据的可用性、一致性、质量和安全性。...数据治理的主要工作包括制定数据治理策略和框架,进行数据资产登记,建立数据目录、数据地图,以全面了解企业数据资产。还需要持续对数据进行监控与考核,衡量数据质量,并进行风险评估与处理。...使不同系统的数据能够互联互通。 在数据治理方面,数据中台将不同系统的数据集成入统一的平台,建立数据标准、数据评估体系、数据安全体系,对内部数据进行集中治理。确保数据质量可控、数据应用可信。
银行业大数据 银行业日常产生大量数据。 为了区别于竞争对手，银行正在采用大数据分析作为其核心战略的一部分。 分析将成为银行关键的游戏变革者。 在这张信息图中，我们探讨了银行在业务中采用分析的方面。...总结 银行业所面临的主要挑战：大数据，数据治理，客户管理和分析，欺诈识别 银行业分析的关键领域：风险分析，客户管理，操作优化 原文链接： https://blog.aureusanalytics.com
数据预处理的主要任务 1）数据清理 填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不一致性 2）数据集成 集成多个数据库、数据立方体或文件 3）数据变换 规范化和聚集 4）数据归约 得到数据集的压缩表示...，它小得多，但可以得到相同或相近的结果 5）数据离散化 数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要 三....数据清洗 现实数据并不总是完整的，往往由于设备异常，与原有数据不一致而被删除，因误解而没有录入的数据，对数据的改变没有进行日志记载等原因，导致数据存在空缺值。...数据归约和离散化 数据仓库中往往存有海量数据，在其上进行复杂的数据分析与挖掘需要很长的时间。数据归约可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但可以产生相同的（或几乎相同的）分析结果。...并且在数据立方体中存在着不同级别的汇总，每个较高层次的抽象将进一步减少结果数据。数据立方体提供了对预计算的汇总数据的快速访问，在可能的情况下，对于汇总数据的查询应当使用数据立方体。
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