亿级数据量技术探索第22页

Hbase提高读取速度Memstore＆BlockCache

BlockCache其中InMemory队列用于保存HBaseMeta表元数据信息，因此如果将数据量很大的用户表设置为InMemory的话，可能会导致Meta表缓存失效，进而对整个集群的性能产生影响。

明明德撩码·2024-01-14 07:49

Sqoop的增量数据加载策略与示例

增量加载的重要性在开始介绍Sqoop的增量加载策略之前，首先了解为什么它如此重要：效率提高：随着数据量的增长，每次都导入整个数据集可

晓之以理的喵~~·2024-01-14 06:19

12月26日

1分页：如果数据量很大，不要一次性加载所有数据。可以按页或按数量分批加载数据。2滚动加载：当用户滚动页面时，自动加载下一批数据。这样用户不需要等待所有数据加载完成。

爱猪头的程序猿·2024-01-14 06:51

数字智慧驱动：数据可视化如何助力大企业效率飙升？

数据量庞大、多样化的信息汇聚，无疑成为企业高效运营的挑战之一。幸运的是，数据可视化作为一种强大的工具，正成为大型企业提高效率、优化决策的得力助手。数据可视化首先为企业带来了信息的直观呈现。

希艾席蒂恩·2024-01-14 05:13

element-ui-解决下拉框数据量过多问题（vue-virtual-scroll-list）

参考链接：vue插件vue-virtual-scroll-list解决数据量太大问题-知乎vue-virtual-scroll-list与selectLoadmore对比：vue-virtual-scroll-list

夏花里的尘埃·2024-01-14 04:17

神经网络——卷积层和池化层

目录卷积层池化层代码实践学习之前我们先要了解卷积和池化间的联系——首先卷积用来提取图像特征，但是提取后图片的数据量依旧很大，所以需要通过池化来降低特征，池化没有可学习的参数，它仅仅是对输入的聚合操作。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:10

mysql模拟序列号生成_mysql 序列号生成办法

为什么要通过第三方生成主键：海量数据一般要应用分库，分表策略，如用户表分成32张，每张数据量就小了，查询速度就会加快。

weixin_39651735·2024-01-14 01:53

MySQL-Redis进阶生成全局唯一ID

单体全局ID场景一、随着我们商城规模越来越大，mysql的单表的容量不宜超过500W，数据量过大之后，我们要进行拆库拆表，但拆分表了之后，他们从逻辑上讲他们是同一张表，所以他们的id是不能一样的，于是乎我们需要保证

兜兜转转m·2024-01-14 01:49

group by 查询慢的话,如何优化？

如果数据量很大，很可能这个查询需要的磁盘临时表，就会占用大量的磁盘空间。2、如何优化groupby呢?groupby后面的字段加索引orde

leellun·2024-01-14 00:38

MQ RabbitMQ 集群部署入门

实现rabbitMQ的高可用集群，一般在并发和数据量不高的情况下，这种模式非常的好用且简单。也就是一个主/备方案，主节点提供读写，备用节点不提供读写。

小P聊技术·2024-01-14 00:44

Elasticsearch性能调优之磁盘读写性能优化

优化磁盘空间的占用，减少磁盘空间的占用，更多的数据可以进入filesystemcache比如说你原来，磁盘空间占用一共是1T，内存只有512G，现在优化了磁盘空间占用之后，减少了数据量，可能数据量就只有

Shaw_Young·2024-01-14 00:04

六百万架构课（1）

互联网架构演进的原因：功能越来越复杂导致算力不足数据量越来越大请求越来越密集业务迭代越来越快服务规模越来越庞大架构设计的本质：业务产品快速迭代，要求快速交付降本提效需求驱动架构演进的核心：分而治之。

rice88·2024-01-13 23:07

干货分享｜数据驱动消费者价值提升实践

品牌数据量庞大，种类较多，独立存在，形成数据孤岛，没有真正与业务环节的卡点做关联，需要与业务动作打通。2、透过数据做业务洞察。

神策数据·2024-01-13 22:41

第133期为什么一些场景下Oracle很难被替换掉（20240113）

数据库管理133期2024-01-13第133期为什么一些场景下Oracle很难被替换掉（20240113）1数据量2架构3应用改造4Exadata和融合数据库总结第133期为什么一些场景下Oracle

胖头鱼的鱼缸（尹海文）·2024-01-13 22:01

hiveSQL任务执行时间过长

在周例会上，发现自己经手过的任务运行时间在忙时长达两个多小时（公开处刑），这里总结下工作中遇到的一些造成任务执行效率低的原因：1、数据量过大比如有分区表，但是多表关联查询的时候没有指定分区，导致全表扫描

amberwest·2024-01-13 22:16

【前端数据收不到】failed to load response data:Request content was evicted from inspector cache

failedtoloadresponsedata:Requestcontentwasevictedfrominspectorcache数据量太多大于5MB网上有改firefox浏览器可以解决的chrome

ganjiee0007·2024-01-13 22:41

java 商城类似淘宝京东当当网

本人QQ：4407509，有问题可以联系本人之前一直都是在从事电商相关和互联网金融开发，处理过亿级数据量，所

A粑·2024-01-13 20:36

【狂神说Java】POI技术详解

目录1、常用信息2、ApachePOI3、easyExcel4、xls和xlsx区别5、POIExcel写03和07版本方式5.1小数据量5.2大文件写HSSF（03）5.3大文件写XSSF（07）5.4

闲言博客·2024-01-13 19:53

某国企～数据库工程师～面试

来到某国企，也是体验了一把国企面试面试时长10～15分钟1.自我介绍2.对数据安全和网络安全的理解3.对于从网上采集到的游戏数据，怎么进行相关的优化，从而变成有用的数据4.如果公司工作中有更好的方案增加了数据量

劝学-大数据·2024-01-13 19:22

Oracle中update执行效率的优化

工作中经常遇到update大表的时候执行效率很低，那么怎样才能让Oracle中update数据量比较大的表执行的更快呢？

围城客·2024-01-13 18:54

数据洞察力，驱动企业财务变革

我们不得不面对一个现实，就是数据量的剧增。加上大部分企业并不愿意删除历史数据，以防未来预测分析时需要，这造成数据就像一个雪球，越滚越大。然而，过多的数据和数据不足一样会成为企业发展和理解分析的障碍。

intcube·2024-01-13 18:11

mysql数据库索引-数据存储结构-sql优化

-------------------------------------------------------------------如上图，如果没有索引，那我们需要一行一行的在磁盘上去查询数据，如果数据量特别大

一路向北·重庆分伦·2024-01-13 15:08

[书生·浦语大模型实战营]——轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

发展大模型的出现和发展得益于增长的数据量、计算能力的提升以及算法优化等因素。这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。常用结构这种模型通常采用深度神经网络

m0_63368228·2024-01-13 13:59

PgSQL · 答疑解惑 · 表膨胀

表膨胀是指表的数据和索引所占文件系统的空间，在有效数据量并未发生大的变化的情况下，不断增大。PG使用过程中需要特别关注这方面，我们来给大家解析一下表膨胀的原因。

weixin_34375251·2024-01-13 13:37

阿里云官网购买云服务器完整版流程（图文教程）

那么，很多新手想买阿里云服务器，但不知道在阿里云服务器官网购买云服务器的完成流程是怎么样，特别是购买的时候如何根据自己网站类型或应用的访问量、数据量、程序代码来选择配置适合自己的云服务器配置，还有从购买过程中有没有什么优惠

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-01-13 10:05

怎么节约cdn流量- 速盾网络（Sudun）

1.启用压缩技术：压缩是减小文件大小的重要手段，从而减少CDN传输的数据量。速盾网络可能提供压缩选项，如Gzip或Bro

速盾cdn·2024-01-13 10:30

JMeter相关问题及答案（2024）

JMeter具有以下特点和功能：模拟多种负载：JMeter可以模拟多种负载情况，包括并发用户数、请求频率、数据量等。它能够生成大量的虚拟用户

辞暮尔尔-烟火年年·2024-01-13 10:58

SQL Server查询优化方法

4、内存不足5、网络速度慢6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)8、sp_lock,sp_who,活动的

cjz0422·2024-01-13 10:00

JUST技术：JUST高效时空索引揭秘及使用指南

这些数据多为半结构化和非结构化数据，并且需要管理的数据量巨大。传统的时空数据库管理海量数据时会出现性能严重下降的情况，如带有PostGIS插件的PostgresSQL。

JUST极客·2024-01-13 10:27

分布式系统架构设计之分布式消息队列的实际应用场景分析以及未来展望

一、分布式消息队列的实际应用场景随着企业业务的不断发展和数据量的持续增长，分布式消息队列已经成为了许多系统中不可或缺的一部分。

灸哥漫谈·2024-01-13 09:56

典型场景解析｜PolarDB分布式版如何支撑SaaS多租户？

可是，当平台类应用的一些用户慢慢成长为大用户（比如大品牌、大卖家、大仓库等）后，这些大用户由于其数据量或流量明显要比其它用户多得多，容

阿里云瑶池数据库·2024-01-13 08:51

Dubbo 支持哪些通讯协议，每种协议的应用场景，优缺点

1.dubbo协议：适合大并发小数据量的服务调用，以及消费者远大于提供者。传输协议为TCP，支持异步通信和Hessian序列化。应用场景：适用于大并发小数据量的服务调用，以及消费者远大于提供者的场景。

帆仔哟·2024-01-13 08:05

Redis如何保证缓存和数据库一致性？

背景现在我们在面向增删改查开发时，数据库数据量大时或者对响应要求较快，我们就需要用到Redis来拿取数据。

帆仔哟·2024-01-13 08:02

MySQL同步数据ElasticSearch技术方案优缺点

MySQL同步数据ElasticSearch技术方案优缺点：优点缺点logstach支持全量导入支持增量导入基于ID自增导入基于时间戳递增导入支持新增同步操作，部分支持更新操作数据量大，会有性能问题不支持同步删除操作

博享未来·2024-01-13 08:24

Sqoop性能优化：高效数据传输的技巧

Sqoop性能优化的挑战在开始介绍Sqoop性能优化技巧之前，首先了解一些性能优化所面临的挑战：数据量巨大：处理大数据集时，数据传输可以变得非常耗时。优化传输速

晓之以理的喵~~·2024-01-13 07:44

如何确定网络的深度和每层的节点（神经元）数目？

数据量：拥有大量数据时，可以使用更深的网络，因为大数据集可以减少过拟合的风险。过拟合风险：如果模型在训练数据上表现良好，但在验证数据上表现不佳，可能意味着过拟合。这时

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

【数据库原理】（23）实际应用中的查询优化方法

索引的建立与使用原则数据量规模与查询频率:值得建立索引的表通常具有较多的记录，且查询主要集中在少数记录上。小规模的表不适宜建立索引。索引的使用频率:应在经常在WHERE子句中使用的列上建立索引。

游码客·2024-01-13 04:45

【Mysql】InnoDB 引擎中的页目录

这种在数据量少的时候还好说，一旦数据多了，遍历耗时一定非常长。于是，作者又想到了一个好办法，灵感来自于书本中的目录。我们翻书的时候想查找一些内容，就会去查看目录，然后直接确定好内容所在的页码。

程序员雨果·2024-01-13 03:23

近日遇到数据库及其他问题

一、查找备份表和原表不一样数据select*fromAwhere(selectcount(1)fromA_BAKwhereA.ID=A_BAK.ID)=0二、在数据量比较大的表中新增有默认值的列速度较慢问题使用以下语句

傲慢的上校·2024-01-13 01:12

MATHPILE：一个高质量的大规模的数学语料库

-数据来源和处理：数据最初来源于多个不同的数据源，总计大约520 亿个令牌，占2.2TB的数据量。源数据包括Stack

AI 研习所·2024-01-13 01:16

ERROR 1290 (HY000): The MySQL server is running with the --secure-file-priv option 解决办法

情景当我导入大数据量时，使用LOADDATAINFILE进行导入，出现了错误ERROR1290(HY000):TheMySQLserverisrunningwiththe--secure-file-privoptionsoitcannotexecutethisstatement

胡八一·2024-01-12 22:01

MySQL事务的概念以及处理方式

MySQL事务主要用来处理数据量大、数据复杂度高的数据操作，最经典的使用场景是银行的转账：需要先从银行账户A中取出钱，然后再存入银行账户B中，如果中间出现问题，而没有事务的保证，那么就会出现B收不到钱，

稀里糊涂司小呆·2024-01-12 21:31

TDengine 签约积成电子

随着电力系统的复杂性和数据量不断增加，电力负荷、电压、频率等庞大的时序数据需要更高效的存储和处理能力，才能确保数据的可靠性和实时性。

涛思数据（TDengine）·2024-01-12 20:30

初识NoSql

随着互联网的发展，人们对互联网的应用也越来越多，同时产生数据也在飞速的增加，据统计，数据量以每年百分之五十的增长速度不断进行增加（数据摩尔定律）。

努力的小陈、·2024-01-12 20:17

Spring Boot入门（第三十四章）：缓存

1、为什么要用缓存现在我们系统里面的数据还比较少，所以页面看起来还是比较快，但是随着数据量的增长，我们很快就会发现页面会越来越慢，这时我们就需要进行优化。

苍_之涛·2024-01-12 19:38

数据库分库分表之后，你是如何解决事务问题？

一、概述随着时间和业务的发展，数据库中表的数据量会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大。因此，把其中一些大表进行拆分到多个数据库中的多张表中。

巅峰小词典·2024-01-12 17:32

大数据量表格加载慢的问题解决方案

1.索引这篇博客主要是为了总结目前表格加载数据的几种方案以及遇到的问题和解决方法，并不是一个实际的代码实现文。博客思路大概是先介绍下目前SiCAP项目中表格的几种数据加载方案，以及遇到的问题和解决方法。由于目前表格实现技术是通过vue+elementUI实现的，所以以上解决方法都是通过vue+js+elementUI实现的，不过思路适用于其他技术。总共有以下几种方案：一个页面加载所有数据假分页加载

My_Bells·2024-01-12 16:16

el-table 可编辑表格大数据渲染性能优化

1、不可分页的表格，大数据渲染当数据量足够大时，比如说1000条数据，页面渲染就会卡死，需要卡5s到10s，才能将数据渲染到页面，完全渲染出来后，页面的其他操作也是非卡顿，有明显的延迟感。

英俊潇洒美少年·2024-01-12 16:15

一篇文章就足够解决大数据实时面试

考虑业务需求、数据量、消息大小、可用资源等因素，以便选择正确的参数来满足需求。考虑硬件配置：Kafka的性能受到硬件配置的影响。确保Ka

cjpp老白·2024-01-12 15:45

1.6计算机网络的性能指标

一个二进制数字就是一个比特(bit，binarydigit)字节:Byte，1Byte=8bit(1B=8b)常用数据量单位速率：连接在计算机网络上的主机在数字信道上传送比特数据的速率，也称为比特率或数据率注意

漠北的哈士奇·2024-01-12 14:11

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