最近帮忙公司的几个项目组进行了不同方面的性能优化，发现几个项目都出现了一些共性的问题。这里写一篇文章，总结一下这几类问题，以及其对应的解决方案。方便其它项目组参考。 常见问题一：打开页面非常慢，有的项目打开一个页面竟然要 20 多秒。 优化步骤： 降低每一个页面的请求数：使用浏览器跟踪打开页面后所有的请求，并逐一排查，把没有必要向服务端发起的请求优化掉，减少 Round Trip 次数。 针对每一个请求进行优化：对请求逐一排查，看看分别是哪些请求占用了较多的时间。 如果该请求是 JS 文件，
吾生也有涯，而知也无涯。大数据的这摊子铺开以后，就显得越来越大。而进入微软以后，因为以前微软吃的官司，但凡微软内部做什么系统的部门就不允许去看open-source相对应的东西。做IE浏览器的不能看firefox的代码。做大数据的，我也就不能看Hadoop以及其他相关的代码。所以越到后面，我的知识就越依赖于对论文的阅读。而论文的阅读有其明显的局限性，那就是眼高手低没有实践经验。大数据系列也写到了13，我想接下来的系列里面我会越来的越力不从心的和大家讨论技术的细节，很多东西就越发的显得“高屋建瓴”般的眼高
这篇文章主要介绍了C#使用linq查询大数据集的方法,涉及C#调用linq进行数据查询的技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace LargeNumberQuery { class Program { static void Main(string[] args) { int
关于大数据抗癌，你知道多少？
对于我们而言选择ORM框架的目的，其实都是为了让我们的程序更好的操作数据库，提高开发编程效率和程序的维护拓展性。
架构即代码，是一种架构设计和治理的思想，它围绕于架构的一系列模式，将架构元素、特征进行组合与呈现，并将架构决策与设计原则等紧密的与系统相结合。 如我的上一篇文章《为“架构”再建个模：如何用代码描述软件架构？》中所说，要准确描述软件的架构是一件颇具难度的事情。仅就实现的层面来说，也已经很难通过一个标准模型来让所有人达成一致，“哦，这就是架构”。也因此，在无法定义架构的情况下，也很难无法给出一个让所有人信服的架构治理模型。毕竟：模型只有合适的，永远没有对的。 （ 示例代码见：https://github.com
采用Jquery无刷新分页插件jquery.pagination.js 实现无刷新分页效果 友情提示：本示例Handler中采用StringBuilder的append方法追加HTML，小数据量可以，但是大数据或是布局常变，建议返回JSON格式的数据，性能和灵活性更好！ 1.插件参数列表 image.png 2.页面内容： <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Default.aspx.cs" Inherits="_Default
本文介绍了.NET并行编程的基本知识，包括.NET中的并行编程模式、并行循环、并行LINQ等。通过这些知识，读者可以更好地理解.NET并行编程的基础，并更有效地使用.NET进行并行编程。
【原文地址】New “Orcas” Language Feature: Lambda Expressions 【原文发表日期】 Sunday, April 08, 2007 4:21 PM 上个月我开始了一个贴子系列，讨论作为Visual Studio和.NET框架Orcas版本一部分发布的一些新的VB和C#语言特性。下面是这个系列的前2篇贴子： 自动属性，对象初始化器，和集合初始化器 扩展方法 今天的贴子讨论另一个基础性的新语言特性：Lambda表达式。 什么是Lambda表达式？ 随VS 2005
它包含了组成典型数据库管理系统的许多部分，但省略了一些关键功能:数据存储、处理数据的算法和存储元数据的存储库。
最近要做一个大数据dataTable循环操作，开始发现 运用foreach，进行大数据循环，并做了一些逻辑处理。在循环中耗费的时间过长。后来换成使用Parallel.ForEach来进行循环。 一开始认为， 数据比较大时，Parallel.ForEach肯定比 ForEach效率高，后来发现，其实并不是这样。
这篇文章填一下以前写的时候留下来的坑。 前些天和几个DoNotEvil公司的朋友一起吃饭，做那个著名的display ads的。聊到对方怎么样去用著名的Spanner的时候，对方说了他们其实就一个一个TableScan，一个一个Join，一个一个的Aggregate那样的operator by operator的搭起来。这不是我第一次听到这种故事了。因为听多了，屡见不鲜了，我也就不再觉得那么吃惊。但是我想这里面透露出来的很多问题还是值得大家去思考思考的。 Google在MapReduce之后有过不少的系统，
对象结构以”{”大括号开始，以”}”大括号结束。中间部分由0或多个以”，”分隔的”key(关键字)/value(值)”对构成，关键字和值之间以”：”分隔，语法结构如代码。
今天和同事一起讨论了CQRS（Command Query Responsibility Segregation），过程中，我产生了一些疑问，先记录在这里，以后有解决方案了再说。：） http://
JSON的全称是”JavaScript Object Notation”，意思是JavaScript对象表示法，它是一种基于文本，独立于语言的轻量级数据交换格式。XML也是一种数据交换格式，为什么没有选择XML呢？因为XML虽然可以作为跨平台的数据交换格式，但是在JS(JavaScript的简写)中处理XML非常不方便，同时XML标记比数据多，增加了交换产生的流量，而JSON没有附加的任何标记，在JS中可作为对象处理，所以我们更倾向于选择JSON来交换数据。这篇文章主要从以下几个方面来说明JSON。
众所周知，NoSQL运动旨在成为大数据时代传统关系数据库管理系统的替代品。如今Microsoft对开源的态度有所转变，RavenDB就是很好的例子。Microsoft对RavenDB（NoSQL数据库）的认可令很多人感到惊讶。RavenDB可以轻易的替代关系数据库管理系统并兼容以往的.NET应用。 NoSQL的出现与发展是非常必要的，NoSQL系统的速度和高扩展性是其具备的优势，而这并不是传统关系数据库的强项。NoSQL为Amazon、Google等需要处理大数据的公司提供行之有效的解决方案。如键值存储鼻祖
原文地址：https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
在上一篇，我们搭建了一个项目框架，基本上是一个完整的项目。目前而言，大部分的应用基本都是这个结构。好的，不废话了，进入今天的议题：完成并实现数据层的基础实现。
学习大数据开发，java语言是基础，主流的大数据软件基本都是java实现的，所以java是必学的，
阅读目录 D3.js — Data-Driven Documents Google Charts ChartJS Chartist.js n3-charts Ember Charts Smoothie Charts Chartkick ZingChart Highcharts JS Fusioncharts Flot amCharts EJS Chart uvCharts 几乎所有的控制面板都会用到图表，它们能够快速有效的展示复杂的统计。此外，一个好的图也可以提高你的网站的整体设计。 这篇文章为大家展示一些
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行，Pandora和Citrix等企业
从搜索引擎开始，爬虫应该就出现了，爬的对象当然也就是网页URL，在很长一段时间内，爬虫所做的事情就是分析URL、下载WebServer返回的HTML、分析HTML内容、构建HTTP请求的模拟、在爬虫过程中存储有用的信息等等，而伴随着App的发展以及CS系统通讯方式的HTTP化，对服务接口特别是HTTP RESTFul接口的爬虫也开始流行。
上篇文章《用ExtJs+Linq+Wcf打造简单grid 》，这个网格控件不带分页，本文在上文的基础上添加分页功能，文中会着重介绍如何在用LINQ返回分页数据，如何使ExtJs与WCF进行Restful交互，如何在页面中添加一个带有分页功能的ExtJS的Grid控件。 废话也不多说了，本文仍然是实战学习系列，没有太多理论讲解，只是作者学习中的操作流程记录而已，如果日后有机会，会逐渐的深入一些。 第一步：在vs2008中创建一个支持.Net Framework 3.5，名称为：ExtJs_Wcf_Linq
在大数据的学习当中，关于编程语言选择的部分，是很多人在学习初期非常关注的。在企业大数据平台开发场景下，Java语言是主流选择，其次涉及到Spark部分，就不得不提到Scala语言。今天的大数据入门分享，我们就具体来讲一讲大数据黄金语言Scala。
这些年在做AgileEAS.NET SOA 中间件平台的推广、技术咨询服务过程之中，特别是针对我们最熟悉的医疗行业应用之中，针对大数据分析，大并发性能的需求，我们也在慢慢的引用NoSQL技术来满足数据分析与性能等多方面的需要，也进一步完善我们的SOA基石架构风格：
前言： 最近有很多同学问我.NET方面有哪些好用的ORM框架，我觉得这方面的介绍网上应该会介绍的比较全面文章，于是我想搜一篇全面的介绍文章发给他们结果我发现网上说来说去基本上就是那几个，于是就有了这篇
数据可视化之初级篇 零编程工具 1. Tableau Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决
经过了四年的C#开发工作，我除了获得到的offer之外，还面试失败或拒掉了不少offer，加起来面试的次数至少有30次。这些面试有质量很高的，也有泛泛而谈的，不同面试有时候还会问到几乎相同的问题，通过对问题的深入程度，可以大致判断一家公司和面试官的水平。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务，能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询，免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言，此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析，帮助业务进行数据洞察。
虽然在大数据领域Java的使用更普及，Python也有后来居上的势头，但Scala一直有着不可动摇的地位。我们熟悉的Spark，Kafka，Flink都是由Scala完成了其核心代码的开发。
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
在上述代码中的“(1)重点”的地方，我们很清楚的看见表达式树被动态编译后然后紧接着又被执行，这里就能看出为什么IEnumerable<T>对象需要能够被转换成IQueryable<T>对象。这样就可以消除IEnumerable<T>、IQueryable<T>这两个接口之间的动态查询瓶颈。
1、 Talend Open Studio 是第一家针对数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON 探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整地实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专门针对互联网数据抓取、处理、分析和挖掘。可
是第一家针对数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
按要求转载自CSDN (ID：CSDNnews） 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON 探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能
来源：网络 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。数据可视化是指以图形或图表格式通过人工或以其他方式组织和显示数据，以使受众能够更清楚地查看分析结果、简化正在使用的数据中的复杂性、了解并掌握正在使用的数据制作方法。
1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON 探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专业针对互联网数据抓取、处理、分析，挖
导读：你熟悉多少工具？今天我们将常用的100款工具推荐给您，若您有更多更好的工具欢迎留言！ 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract
每周资讯 IMWeb前端社区 想要成为一名优秀的前端，需要及时掌握互联网技术的时事热点，这周又有哪些值得关注的最新动态呢，让我来为大家一一揭晓！ 1 阿里顺丰互怼：被提前的数据之战 表面看，阿里与顺丰的互怼，是基于用户信息安全理解上的不同，一定程度上也像一场数据争夺战：阿里凭借自身实力，试图更好地控制上下游的快递数据，而顺丰是在这个问题上少有的敢于不让步的快递公司。这样的争夺战，可以说是将未来在大数据领域将要出现的诸多围绕数据共享问题的战争，提前到了当下。 2 Node.js v8.0发布 Node.j
点击上方蓝字每天学习数据库 | 导语 4月27日，在天府之国，与你共享大数据与Alluxio的技术魅力。 本期技术沙龙将会聚焦在大数据、存储、数据库以及Alluxio应用实践等领域，邀请腾讯技术专家和业界技术专家现场分享关于Alluxio系统的基本原理、大数据系统架构、数据库应用运维、AI计算机视觉技术及落地实践等主题，带来丰富的实战内容和经验交流。 13:00 活动签到 14:00 开源大数据存储系统Alluxio的新特性介绍与缓存性能优化 分布式文件系统处于大数据系统中基础地位，在行业大数
转眼离开学校已有数年，但大部分技术人都奉行「终生学习」，不断充实自己都知识储备，通过参加 QCon 等方式继续提升研发水平。 在这个特别的日子里，怀念不如一起来复习呀～ 以下是 4 月份 QCon 北京站明星讲师的部分精彩演讲内容，文末我们还提供了给教师的特别福利，请各位老师查收！ 李嘉鹏：JVM 问题定位典型案例分析 JVM 体系很庞大，涉及的知识点非常多，对于平时工作繁忙的我们往往没有时间和精力去有系统有条理地学习和掌握所有的这些知识，我的一个比较好的途径是不断给大家解决一些 JVM 相关的问题，
巴西的新闻网站Visualoop，这是一家汇集来自互联网的信息图表和数据为中心的可视化网站,今年,他们继续评选出这一年最优秀的大数据可视化相关工具。 “我们很艰难的选出这20个新的平台或工具—如果你是我们每周数据新闻报道的忠实读者，你可能记得我们列表中的几个。”在这个榜单中他们忽略了新的版本和现有工具的更新，例如：CartoDB, Mapbox, Tableau, D3.js, RAW, Infogr.am 等等。 下面，就是Visualoop从他们的报道中提取的20大可视化工具和资料。 工具： 1、Int
基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。 一、第一阶段（一般岗位叫数据专员） 基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 输入标题 二、第二阶段（数据专员~数据分析师） 这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。 三、第三阶段（数据分析师） 统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就
一、关于NoSQL的项目需求 这些年在做AgileEAS.NET SOA 中间件平台的推广、技术咨询服务过程之中，特别是针对我们最熟悉的医疗行业应用之中，针对大数据分析，大并发性能的需求，我
最近搞了一个大数据学习网站，前几天在朋友圈小范围测试了下，今天正式上线啦，网站的目标就是打造一个体系化的大数据学习平台，所有的内容都是连贯的，系统化的，下面是网站的详细介绍。
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