优化Elasticsearch数据存储有助于提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率以及增强系统的稳定性和可靠性。通常我们再优化Elasticsearch数据存储会遇到一些问题,导致项目卡壳。以下是优化Elasticsearch数据存储的一些重要作用:
在做一些财务、供应链、资产管理等系统时,由于业务人员线下都是采用Excel来完成的,因此就需要将Excel中业务人员使用的功能都能在Web端系统实现,整体上的实现方案有三种:
关于小程序使用云开发很多小伙伴有不少疑问,Q&A第二辑还是汇总了几个比较常见的问题,在这里一一为大家解答一下。
OpenTSDB(Open time series data base),开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性,其实并不是一个db,单独一个OpenTSDB无法存储任何数据,它只是一层数据读写的服务,更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了,为什么还会出现它?它到底有什么好?它做了什么?别着急,我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务,看名字就知道,它主要针对于时序数据。什么是时序数据,股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据,就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储,我们最熟悉的就是mysql了,但是想想看,每5分钟存储一个点,一天288个点,一年就10万+,这还是单个维度,往往在实际应用中维度会非常多,比如股票交易所,成千上万支股票,每天所有股票数据就可能超过百万条,如果还得支持历史数据查询,mysql是远远扛不住的,必然要考虑分布式存储,最好的选择就是Hbase了,事实上业内基本上也是这么做的。(我对其他分布式存储不了解,就不对比了)。 了解Hbase的人都知道,它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力,非常适合存储海量的数据,但是它并不是关系数据库,无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节,总之,你可以通过Get获取到hbase里的一行数据,通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用, 但也限制了它的使用场景。针对时序数据,只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化,可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API,比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构,让读者了解大数据平台的全貌,然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点,最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。
上一篇文章AgileEAS.NET之数据关系映射ORM简单介绍了一下AgileEAS.NET平台中ORM对象的组织机构体系,但并没有对其所执行的数据存取操作介绍,在AgileEAS.NET中,我对ORM实体及其上的数据操作实现进行了分离,实体对象只呈现数据,而实体的增加、修改、更新、删除、缓存操作都通过ORM访问器实现。 在AgileEAS.NET两个访问器IOrmAccessor和ICacheAccessor访问器。 image.png IOrmAccessor完成ORM对象(实体和表)
蔡岳毅,携程酒店大数据高级研发经理,负责酒店数据智能平台研发,大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
这个是数据存储介质本身的查询实现原理决定的,分页查询场景,是按照某个顺序进行查询,分页靠后的查询请求,需要将按照该顺序排序的之前所有页的数据给排除掉,然后取对应页数据返回。该问题瓶颈主要就是排除掉之前页数据这里,比如DB(MySQL)和ES(elasticsearch)都存在该问题。
平常在开发过程中,时常会遇到一些复杂查询或复杂业务,导致接口出现性能问题,基本上每一个程序猿在工作中都离不开对接口性能的调优,
上一篇文章已经编写了http请求的基本类方法封装,那么本章节我们来继续编写使用mysql查询后的拼接数据发送POST请求。
系列回顾 前面的文章一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-基础篇-演示ORM的基本操作和一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-基础篇-演示ORM的条件查询两篇文章我演示了ORM的基本使用并引申到开发中最常见的条件查询业务,今天我基于前一篇文章的条件查询的基础演示根据条件的批量删除与更新。 问题提出 在演示ORM的基于操作一文中我们演示了基于单记录(实体)的删除(Update)和更新(处理),但是没有提到指量记录的更新与删
3.访问WebUI 组件名 URL broker http://node01:8888 coordinator、overlord http://node01:8081/index.html middleManager、historical http://node01:8090/console.html
本图书管理系统可以实现图书管理的基本功能,包括图书信息的录入、输出、排序、删除、查找及批量导入/导出等。图书属性信息包括书号、书名、第一作者、版次、出版年信息。
prometheus现在是主流的监控k8s方案,各大云厂商也都有托管的k8s服务,为了更好的对托管k8s集群监控,也推出了托管的prometheus监控服务,腾讯云上就推出了腾讯云云原生监控服务(Tencent Prometheus Service,TPS)下面简称TPS,TPS
基于大数据技术构建数据仓库平台,源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题,以及辅助工具的缺失,注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性,和更大的实施难度。本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段,需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节,可以做专项技术交流和咨询服务。
实习的时候被问过一个问题,为什么 redis 会有 pipline,mysql 会有 batch,这些东西都具有批量操作的共性,是什么原因让我们在处理数据时需要批量操作?
Apache Druid 适用于对实时数据提取,高性能查询和高可用要求较高的场景。因此,Druid 通常被作为一个具有丰富 GUI 的分析系统,或者作为一个需要快速聚合的高并发 API 的后台。Druid 更适合面向事件数据。
happybase是一个针对与Apache HBase数据库进行交互的python接口库。
到目前为止,天气预报系统已经初具规模了。我们不但实现了天气数据的采集,还实现了数据的缓存、天气数据的API服务及天气预报UI界面等功能。天气预报系统就是一个大而全的单块架构系统,里面混杂了太多的功能,可以预见的是,如果越往后发展,则系统会变得越来越难以管理和维护。同时不同服务之间存在着依赖,对于测试也是一个挑战。对于这样的系统,为了更好地实现可维护性、可扩展性,需要进行微服务改造。
kudu 2015年9月28号出现第一个测试版本0.5.0,2016年2月26第一个正式版0.7.发布。clickhouse 2018年3月开源正式版出现。两者都是列式存储,都可以针对数据进行实时OLAP分析,两者的区别如下:
要想明白为什么产生 HBase,就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制?Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据,它是传统数据库的补充,是海量数据存储的最佳方法,它针对大文件的存储,批量访问和流式访问都做了优化,同时也通过多副本解决了容灾问题。
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等,并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如:
但是,我却不会相关的es数据库操作,因此,也是花了一两天在工作中初步学习了一下es数据库的基础使用方法。
本文出自《React Native 每日一学(Learn a little every day)》栏目。 AsyncStorage存储key管理小技巧 场景 AsyncStorage是React Native推荐的数据存储方式。当我们需要根据条件从本地查询出多条记录时,你会想到来一个select * from xx where xx。但是很不幸的告诉你,AsyncStorage 是不支持sql的,因为AsyncStorage是Key-Value存储系统。 那么如何才能快速的从众多记录中将符合条件的记录查询出
本系统上位机软件设计是基于 MFC进行开发的,MFC(Microsoft Foundation Classes)是微软基础类库的简称,提供了基于 C++语言的面向对象编程的框架,软件工程师可以使用该框架开发 Windows 应用程序。本系统采用 MFC 作为上位机软件开发工具,主要原因是:
SequoiaDB 是一款分布式 NoSQL 数据库管理系统,由中软国际自主研发。它支持多种数据模型,包括关系型、文档型、键值型等,能够灵活地满足不同场景下的数据管理需求。SequoiaDB 采用分布式架构,支持自动水平扩展,能够处理海量数据的存储和查询。它还提供了高可靠性的容错机制和实时备份功能,确保数据安全可靠。SequoiaDB 的查询性能非常优异,支持高并发的数据查询和分析,并提供了全面的数据统计和分析功能,帮助用户更好地理解和挖掘数据价值。此外,SequoiaDB 还提供了全面的管理工具和 API 接口,使得数据库的配置、监控和管理变得更加便捷和高效。
今天在朋友圈刷到TiDB在他们的 TiDB Cloud Serverless Tier中集成的chat2query功能。看到chatXXX这个名字,大家应该都能顾名思义。显然,它能通过对话的方式帮你生成Query。
商业智能(Business Intelligence,BI)是企业管理中不可或缺的一环,它通过收集、分析和可视化数据,帮助企业做出更明智的决策。随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,NLP正逐渐成为提升商业智能的强大工具。本文将深入探讨NLP在商业智能中的应用,从智能数据查询到情感分析,为企业提供更全面、智能的决策支持。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论,网上已经有很多内容了,也有很多的经典书籍,本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
OceanBase 是由蚂蚁集团自主研发的高性能分布式关系型数据库系统。它采用分布式架构和高可用设计,支持海量数据存储和高并发访问,能够为企业提供稳定、高效、可扩展的数据管理服务。
Hive和HBase是两个在大数据领域中被广泛使用的开源项目,它们各自适用于不同的场景,但也可以在某些情况下结合使用。以下是Hive和HBase在不同场景下的应用示例:
代码模板 已放置github https://github.com/dmhsq/easy-Spring-Boot-demo 本文代码 已放置github https://github.com/dmhsq/edusys
【新智元导读】 微软开源图数据查询语言 LIKQ,这是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言,强强联合,海量图数据的实时检索和集成变得触手可得。 近日,微软亚洲研究院通过 GitHub 平台开源图数据查询语言 LIKQ(Language-Integrated Knowledge Query)。LIKQ 是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言。它可以让开发人员无需学习新的领域相关的特定查询
由于最近两次在大数据项目中使用Apache Kudu,写一篇文章谈谈对Kudu的一些看法和使用心得。
在使用Hive进行数据查询和操作时,有时候我们需要退出Hive命令行界面。本文将介绍如何在Linux系统中退出Hive命令行。
本次因为服务架构重构,表优化、重构,带来的任务就是需要从原来的mysql数据库中,读取原表数据(部分存在多张关联查询)然后通过调用API的服务方式灌入新的数据库表中(包含mysql、mongodb)。
大家好,今天为大家分享一个强大的 Python 库 - forex-python。
随着信息时代的飞速发展,数据已经成为了各行各业的重要资源。知识图谱作为大数据时代的一种新型数据组织形式,能够将分散、无序的数据进行结构化处理,并建立起相互之间的关系,从而更好地满足人们对知识的需求。而在知识图谱中,数据服务扮演着至关重要的角色。
在现代Web开发中,GraphQL作为一种革命性的查询语言和API设计规范,正逐步改变我们构建和消费API的方式。它允许客户端精确请求所需的数据,从而减少了过载和冗余,提高了应用的性能和灵活性。本文将快速概述GraphQL的核心概念、Java开发者在实践中可能遇到的常见问题与易错点,并提供解决方案,辅以简洁的代码示例,助你在一分钟内掌握GraphQL的精髓。
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