为了避免意外宕机以后丢失信息,需要做到重启后可以恢复消息队列,消息系统一般都会采用持久化机制。ActiveMQ 的消息持久化机制有 JDBC,AMQ,KahaDB 和 LevelDB,无论使用哪种持久化方式,消息的存储逻辑都是一致的。就是在发送者将消息发送出去后,消息中心首先将消息存储到本地数据文件、内存数据库或者远程数据库等再试图将消息发送给接收者,成功则将消息从存储中删除,失败则继续尝试发送。消息中心启动以后首先要检查指定的存储位置,如果有未发送成功的消息,则需要把消息发送出去。
卡口的实时拥堵情况,其实就是通过卡口的车辆平均车速和通过的车辆的数量,为了统计实时的平均车速,我设定一个滑动窗口,窗口长度是为5分钟,滑动步长为1分钟。
好几年没写技术博客了,今天写一个小的技术点给大家分享,关于MySQL JDBC StreamResult的原理分享,难度不大,就当程序员的闲聊。
抛开业务逻辑的因素,根据不同的版本、不同平台、不同停机时间需求,有不同的可选路径决定迁移方
为了避免意外宕机以后丢失信息,需要做到重启后可以恢复消息队列,消息系统一般都会采用持久化机制。
我是上进小菜猪,沈工大软件工程专业,爱好敲代码,持续输出干货,欢迎关注。 Sqoop: Hadoop数据传输的利器, 在大数据领域,数据的传输和集成是至关重要的任务之一。Sqoop(SQL to Hadoop)作为Apache软件基金会下的一个开源项目,旨在提供高效、可靠的工具,用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输。本文将深入探讨Sqoop的技术细节,包括其工作原理、常用功能和示例代码。
我们VIP成员很多在2021年春节年前、后,拿到了offer。而且不止一个,有的两个,有的四个,有的六个。这里给我们分享其中一位成员,整理的一家公司的面试题,后续将会陆续发布。
在实际工作中,我们经常会听到数据库的性能和稳定性等等,这些有时候也需要测试工程师去评估和测试,因此这篇文章宏哥主要介绍了jmeter连接和创建数据库测试计划的过程,宏哥在文中通过示例和代码非常详细地介绍给大家,希望对各位小伙伴和童鞋们的学习或者工作具有一定的指导和参考学习价值,遇到类似的问题脑子一片空白的童鞋们可以参考一下。
最近在做有关项目的时候,由于服务器数据库被其他人算法读取,导致我读取的时候很慢,于是乎打算将自己需要的表导入到本地的mysql数据库进行处理,刚开始当然是不想写代码,尝试用kettle实现表迁移,但是无奈数据量较大,可kettle内存溢出。痛下决心自己实现。基本思路就是先从数据库中抽取出数据存储到ResultSet的一个集合中,一个next,存到一个List>,为避免内存溢出,设置数组大小超过一个阈值就写入数据库,然后清空又重新读取,在写入。其实这个也是借鉴于kettle的提交Size;
上面错误意思是 mysql 数据库中 name 字段插入不正确的字符串值。name 字段是记录微信呢称,设计之出没有考虑到微信呢称中使用 Emoji 表情,导致写入数据失败。
Byzer-lang 使用 JDBC 数据源非常简单。目前Byzer-lang内置了 MySQL 的驱动,所以可以直接使用如下代码访问 MySQL:
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
时间相关的字段是ElasticsSearch(以下简称ES)最常用的字段了,几乎所有的索引应用场景都会有时间字段,一般用于基于时间范围的搜索,聚合等场景。但是由于时区的问题,相信很多小伙伴都踩到过时间字段的坑,笔者自己就踩过。
1. ActiveMQ 持久化方案介绍 ---- ActiveMQ 的消息持久化机制有 JDBC、AMQ、KahaDB 和 LevelDB,无论使用哪种持久化方式,消息的存储逻辑都是一致的。 Queu
jdbc conection configuration:连接池、URL、driverclass、 user、password。
主人公小王入职了一家刚起步的创业公司,公司正在研发一款App。为了快速开发出能够投入市场进行宣传的版本,小王可是天天加班到很晚,忙了一段时间后终于把第一个版本赶出来了。
用B+树而非B树考虑的是IO对性能的影响。B树的每个节点都存储数据,而B+树只有叶子节点才存储数据,所以查找相同数据量时,B树的高度更高,IO更频繁。数据库索引是存储在磁盘中的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存中,只能逐一加载每一个磁盘页
在业务离线数据分析场景下,往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中,如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多,但每种方式都会遇到一些问题(包括阿里开源的DataX)。本文就介绍下这个功能的优化之路,并最终给出一个笔者实现的终极方案。
DataX 是阿里内部广泛使用的离线数据同步工具/平台,可以实现包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、OceanBase、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX采用了框架 + 插件 的模式,目前已开源,代码托管在github
之前学MySQL时,有学到过MySQL等数据库可以存储大文本,比如小说等。今天我刚好学完了JDBC,想拿这个应用来练练手。也算是给我的JDBC学习画上一个小句号,然后就去学连接池等,最后就学框架了。
从kafka的topic-car中读取卡口数据,将超速车辆写入mysql的select * from t_speeding_info表,当通过卡口的车速超过60就认定为超速
logstash-input-jdbc 插件将 Zabbix 数据库中 alerts 表告警数据推送至 ElasticSearch 搜索引擎。
由于现在 ORM 框架的成熟运用,很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱,ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DB
为了减轻每台MySQL主机的访问压力,还可以对MySQL进行读写分离,实际上,主从复制和读写分离一般就是联合使用的。
本周赠书《性能之巅》第2版 我们公司有个项目的数据量高达五千万,但是因为报表那块数据不太准确,业务库和报表库又是跨库操作,所以并不能使用 SQL 来进行同步。当时的打算是通过 mysqldump 或者存储的方式来进行同步,但是尝试后发现这些方案都不切实际: mysqldump:不仅备份需要时间,同步也需要时间,而且在备份的过程,可能还会有数据产出(也就是说同步等于没同步) 存储方式:这个效率太慢了,要是数据量少还好,我们使用这个方式的时候,三个小时才同步两千条数据… 后面在网上查看后,发现 DataX 这
在本文中,我总结了开发过程中最为常见的几种 MySQL 抛出的异常以及如何解决,包括高版本驱动的问题、时区配置问题、SSL 连接问题等,是一篇经验总结贴,于我个人而言,这一篇足以解决目前项目中所有遇到的 MySQL 问题。同时,也希望本文能对 MySQL 数据库初学者有一定的引导入门作用。
在本文中,我总结了开发过程中最为常见的几种 MySQL 抛出的异常以及如何解决,包括高版本驱动的问题、时区配置问题、SSL 连接问题等,是一篇经验总结贴,于我个人而言,这一篇足以解决目前项目中所有遇到的 MySQL 问题。同时也希望本文能对 MySQL 数据库初学者有一定的引导入门作用。
上次写了一个用JDBC向数据库存取小说等大文本的案例用到了PreparedStatement和io流的相关知识。Java使用JDBC向数据库存取大文本(比如小说等)
在很多项目,特别是互联网项目,在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。
博主这里的大数据量、高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来,在这里分享给大家
上一章聊到时序数据是什么样,物联网行业中的时序数据的特点:存量数据大、新增数据多(采集频率高、设备量多)。详情请见:
支持大文件批量上传(20G)和下载,同时需要保证上传期间用户电脑不出现卡死等体验;
实际业务场景中,会遇到基础数据存在Mysql中,实时写入数据量比较大的情景。迁移至kafka是一种比较好的业务选型方案。
Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。
面试指南系列,很多情况下不会去深挖细节,是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式,所以我默认大部分的东西,作为面试官的你,肯定是懂的。
本文节选自《Netkiller Database 手札》 MySQL 导入 Elasticsearch 的方法有很多,通常是使用ETL工具,但我觉得太麻烦。于是想到 logstash 。 23.8. Migrating MySQL Data into Elasticsearch using logstash 23.8.1. 安装 logstash 安装 JDBC 驱动 和 Logstash curl -s https://raw.githubusercontent.com/oscm/shell/maste
需要用分号,多条sql提交执行的时候,jdbc参数设置allowMultiQueries=true
文章摘要:当单表数据达到千万以上时,通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了,应该如何应对呢???
近期的主要工作是在为公司的 APP 增加搜索功能。因为也遇到了需要把关系型数据库中的数据同步 ElasticSearch 中的问题,故抽了点时间翻译了这篇官方的博文。最近,在数据同步方面也有些思考。
开始链接前,请确保本机上安装的 idea 是 Ultimate 专业版,点我下载。JetBrains 旗下 Community 社区版本并未集成数据库开发工具,这一点我们从官网两个版本的下载介绍上也能看到
这里getConnection包含三个参数,username和password分别表示账号和密码,不需要解释
最近跟在粉丝群先聊到一个问题,数据库的写入方式,最多能写入多少行数据。经过一些网络搜索和查询,据悉MySQL单表插入极限是3w~5w。
- 当单个数据库无法满足系统容量要求,尤其是大数据量和高并发场景下,通常会采用分库分表策略,例如按用户ID哈希取模分布到不同的数据库实例上。
ETL基本上就是数据采集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。数据源是整个大数据平台的上游,数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理,完成数据清洗工作。
/usr/local/logstash/sync-config/cicadaes.conf
了解了Hive中的SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转换为MapReduce任务的,整个转换过程分为六个阶段:
很多大型企业需要对各种销售及营销数据进行实时同步分析,例如销售订单信息,库存信息,会员信息,设备状态信息等等,这些统计分析信息可以实时同步到Doris中进行分析和统计,Doris作为分析型数据库特别适合于对海量数据的存储和分析,我们只需要把MySQL的表单数据实时同步到Doris即可以实现实时数据分析能力。
假设各位都已经安装好了 MySQL 数据库,本次操作采用的 MySQL 版本是 5.7.16。正好还有一台 Mac闲着,所以干脆就用两台物理机直接操作了,没有空闲机器的可以在虚拟机操作是一样的。
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便。
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