大数据读写_python批量读写大数据文件 - CSDN
精华内容
参与话题
  • 大数据读写分离

    千次阅读 热门讨论 2015-12-27 22:05:44
     百度了一下“做为优秀程序员应该具备什么素质”,其中有一条,大数据!的确,我们将来做什么软件最牛,要做就做全球化的软件。今天旁边的同事问我最近研究什么呢?我吹牛说:研究如何把咱们的ITOO做到全球化。的确...

    学习背景

        百度了一下“做为优秀程序员应该具备什么素质”,其中有一条,大数据!的确,我们将来做什么软件最牛,要做就做全球化的软件。今天旁边的同事问我最近研究什么呢?我吹牛说:研究如何把咱们的ITOO做到全球化。的确,我们面临的是大数据的时代,其中系统运维主要瓶颈在CPU、内存、和I\0等方面。

    CPU瓶颈

        针对CPU瓶颈,大规模web开发的运维比较容易解决这个问题。现在大公司主要使用负载均衡来实现扩展性,充分利用CPU资源。其中值得注意的一点就是,每天服务器的CPU资源占用率不能超过70%,原因是如果有其他服务器宕机,剩余的服务器可以有资源缓冲增加的压力。

    IO瓶颈

        正如大家知道的,内存和机械硬盘的速度整整能差1000万倍的速度。所以如果请求都去硬盘寻找数据,那么服务性能根本不能忍受。针对这个问题:一方面我们需要研究和学习操作系统的缓存,另一方面,编写程序需要使用精妙的算法。

    其中读写分离,不仅缓解了数据库的压力,而且实现了数据库的扩展性。整体思想如下:

    学习感受

    1、人丑就要读书

    2、技术实现不重要,思想最重要。

    展开全文
  • 在《聊聊大数据(一)》中,笔者大致介绍了一下大数据的概念、特点以及一般数据库软件的存储思路。那么,如何快速地完成大数据的读取哪?在写入数据的同时还能够快速实时地读取大数据信息进行后续操作哪?本篇就来进行...

    在《聊聊大数据(一)》中,笔者大致介绍了一下大数据的概念、特点以及一般数据库软件的存储思路。那么,如何快速地完成大数据的读取哪?在写入数据的同时还能够快速实时地读取大数据信息进行后续操作哪?本篇就来进行简单的讨论,提出一种实现思路。

    我们都知道,提起大数据,数据量一定不是几万条数据这么简单的,至少是以千万条级记录开始起算的。这么大的数据量,通过传统数据库索引的方式已经捉襟见肘了。传统大型关系型数据库(除过MySQL外,因为上篇提到了,它有专门针对大表存储的解决方案。而且,MySQL是否算是大型关系型数据库可能会引起争议)如果不做特殊自行处理的话,基本都是会将所有的数据存储到一张单表里的。这样当单表的数据量达到几千万数量级以后,读写性能都会出现明显的下降。如果不采用单表存储的模式,自行拆分表会带来很大的维护工作,同时当要查询的数据分布在多张表时查询的性能也会大打折扣。

    特别是对于几千万级记录数的单表读取,最直接的办法就是创建索引。但是索引的适用范围也是有限的,当记录数在千万级以内的话,对整形主键字段创建索引,查询或排序的效率还是很明显的。但是当单表的记录数达到几千万级以后,通过给主键字段创建索引,效果已经没有那么明显了。更不要说对名称等字符型字段创建索引了。

    对于MongoDB这种最像关系型数据库的非关系型数据库来说,情况要好很多。通过给常用的字段创建索引,可以百倍地提升检索和查询效率。但当单表的记录数(MongoDB里叫文档个数更为贴切)再往上涨到一亿条以后,MongoDB也会显得有些力不从心了。

    传统关系型数据库还有一种解决办法,那就是通过“读写分离”及“Master-Slave”的模式,将数据的写入节点和读取节点分开,从而最大限度地保证数据的读取速度。具体来说如下图所示:

    这也就是说,因为同时对一个数据库进行读写操作,磁盘上的磁头会来回在盘片上进行寻址及写入/读取操作,而磁头一般都是单向旋转的,所以一旦读写的并发量或数据量一大,效率就会急剧下降。那好了,我们就将数据库拆分成两个或多个数据库,一个专门用来写,其他的专门负责读。然后从库定期或不定期地从主库中同步最新的数据。这样既保证了写入速度,又保证了读取的速度,可谓一举两得。这种看似完美的解决方案其实隐含了一个问题——数据一致性问题。就是当数据被写入主数据库后,并不能在第一时间同步到从数据库中。所以对于一般的非实时型业务场景或者对读取操作性能要求高而对写入操作性能要求不高的场景来说,这种方案还是可以满足要求的,但对实时要求特别高,且数据一致性要求也较高的业务场景来说,这种方案就无法满足了。

    还有一种情况,那就是对于读写速度要求都不高,但是对统计汇总数据读取性能要求较高。此时如果对单表或多表的数据进行一次统计汇总操作的话,会花费很长时间。这种操作用户在前端是无法忍受的。此时,就引入了另外一个技术思路——将费时的汇总结果(包括视图)持久化到物理表里,这样以后再查询时就非常快了。只不过这样做同样有个前提——那就是对统计汇总结果的更新频率要求不高。因为将统计汇总的结果写入物理表中的操作不会马上执行,而同样会是定期执行。这样当数据发生变化时,统计结果的使用者短期内无法感知到数据的变化。

    为了解决传统关系型数据库读写速度总是不能“两全”的问题,另一个软件——Redis隆重登场了!

    Redis是一种内存型数据库,同时也是非关系型数据库。它将数据以“Key-Value”键值对的方式存储在内存中。因为内存的速度是非常快的,所以可以做到瞬间读写。这样我们就可以通过Redis将访问频率较高的原始数据或汇总数据存放到Redis中。这样在不考虑网络延时的情况下,前端就可以以秒级的速度拿到所需的数据。

    而面对数据写入的问题,Redis同样比传统的读写分离方案更具优势。在传统读写分离方案写入数据库的基础上,将最新的数据同样往Redis里写入一份。这样无论是原始数据还是汇总数据,数据的使用者都可以在第一时间感知到数据的变化(学名叫“数据最终一致性原则”)。

    其实,这套方案是借鉴了计算机硬件中IO缓冲区的思路,将Redis作为了一个缓冲区。从而解决了读写速度不一致的问题。那么使用Redis有没有问题哪?也有。虽然这套方案看似完美,但不要忘了Redis是内存型数据库(易失),虽然Redis有持久化机制,但对于一般的程序猿来说,如何平衡Redis的效率与持久化之间的关系就略显困难了。同时,一旦Redis出了问题,整个应用或站点就趴窝了。

    不过,既然Redis已经成为了业界事实上的标准软件,这个问题自然有解决方案。那就是对Redis也采用集群机制,不要把鸡蛋都放在一个篮子里(相应的也不要把Redis使用的集群工作节点全部放在同一个机器上,这样就失去了Redis集群的意义了)。如此一来就保证了站点的高可用性:

    说明:上图中的Redis集群仅为示意,由于篇幅限制本文对Redis集群不做详细介绍,有兴趣的同学可以自行百度各种大神们的方案。

    通过Redis来缓存数据还有一个好处,那就是对于习惯了MVC编程的人来说,后端无需再通过DAO层去数据库里读取原始数据,再封装成前端需要的JSON等信息组织格式,而是可以直接将最终的JSON格式的结果字符串直接保存到Redis的Value中。这样一来又可以进一步加快前后端的交互速度。

    以上就是笔者近几年来对于大数据快速读写总结出的一套方案。

    上述方案还有一个小Bug,就是系统初始化时,因为Redis里还没有数据,所以用户访问大数据时还会比较慢。对于这个问题,有两种思路:一种思路是在系统启动时,将用户所有需要读取的值一次性计算完毕后放到Redis里;另一种思路是在系统启动时不计算,而在用户请求时再予以计算。这两种思路各有优缺点,都不是完美的解决方案。

    解决的办法就是将两者结合起来使用。即对于大多数人都会使用的变量,在系统启动时还是要计算完毕;而对于个别用户使用的变量,可以放到用户第一次请求时再去计算。这样就在系统启动时间和用户体验感之间找到了平衡。

    以上就是笔者一点心得体会,欢迎各位吐槽交流,亦或是分享一下自己的宝贵经验。

    展开全文
  • C++大数据读写

    2019-08-09 06:08:13
    当一个文件1G以上的这种,使用内存文件映射会提高读写效率; 下边时段出自《windows核心编程》,读取一个大文件,然后统计里边字符出现次数的函数: __int64 CountOs(void) { // Get system granularity ...

    当一个文件1G以上的这种,使用内存文件映射会提高读写效率;

    下边时段出自《windows核心编程》,读取一个大文件,然后统计里边字符出现次数的函数:

    __int64 CountOs(void)
    {
        // Get system granularity
        SYSTEM_INFO sinf;
        GetSystemInfo(&sinf);
    
        // open the data file
        HANDLE hFile = CreateFile(TEXT("C:\\1.TXT"), GENERIC_READ, FILE_SHARE_READ, NULL, OPEN_EXISTING, FILE_FLAG_SEQUENTIAL_SCAN, NULL);
    
        // create the file-mapping object.
        HANDLE hFileMapping = CreateFileMapping(hFile, NULL, PAGE_READONLY, 0, 0, NULL);
    
        DWORD dwFileSizeHight;
        __int64 qwFileSize = GetFileSize(hFile, &dwFileSizeHight);
        qwFileSize += (((__int64)dwFileSizeHight) << 32);
    
        // we no longer need access to the file object's handle.
        CloseHandle(hFile);
    
        __int64 qwFileOffset = 0, qwNumOf0s = 0;
    
        while (qwFileSize > 0)
        {
            DWORD dwBytesInBlock = sinf.dwAllocationGranularity;
            if (qwFileSize < sinf.dwAllocationGranularity)
                dwBytesInBlock = (DWORD)qwFileSize;
            PBYTE pbFile = (PBYTE)MapViewOfFile(hFileMapping, FILE_MAP_READ, (DWORD)(qwFileOffset >> 32), (DWORD)(qwFileOffset & 0xFFFFFFFF), dwBytesInBlock);
    
            // count the number of 0s in this block.
            for (DWORD dwByte = 0; dwByte < dwBytesInBlock; dwByte++)
            {
                if (pbFile[dwByte] == 'r')
                    qwNumOf0s++;
            }
    
            // unmap the view; we don't want multiple views
            // in our address space.
            UnmapViewOfFile(pbFile);
    
            // skip to the next set of bytes in the file.
            qwFileOffset += dwBytesInBlock;
            qwFileSize -= dwBytesInBlock;
        }
    
        CloseHandle(hFileMapping);
        return qwNumOf0s;
    }

    如果是往里边写数据就用 memcpy把数据考入
    pbFile指向的内存。还有就是把读标志该成写标志;
     

    转载于:https://www.cnblogs.com/calm2012/p/3521035.html

    展开全文
  • R语言数据分析入门

    千人学习 2019-06-26 11:50:34
    R语言是一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它具有丰富的数据类型、...本课程主要以R语言为基础,共分R语言的介绍及基础语法、读写数据、数据整理入门、数据可视化四个主题,帮助初学者入门数据分析。
  • 那问题来了,如何用BLE来进行较大数据的读写呢,原理很简单,只需要将大数据进行拆分再合并既可;

        众所周知,蓝牙低功耗(BLE)是为省电而设计,其省电原理是因为通过特征值进行读写的时候,自定义的特征值一次最大传输的数据量为20字节;由于一次传输的数据量很小,所以,非常省电;

       那问题来了,如何用BLE来进行较大数据的读写呢,原理很简单,只需要将大数据进行拆分再合并既可;

       开发过BLE的人都会有这种感觉:蓝牙连接太不稳定了,拆分了再合并靠谱吗,会不会中途断开,发送的顺序会不会在对方收到后会不会乱掉,等等诸多问题。

       结论:现在测试过后发现:蓝牙并没有想象中的那么不堪,在测试中经过多次测试,发现蓝牙协议很靠谱,在发送一段数据过程中,蓝牙如果断开,其会立即重新连接,再上次断开的地方继续发送,很是靠谱;

       另外,关于拆分和合并,不同人有不同的方法,我的方法很简单,就是将20字节的数,20字节包含序号位+内容;合并的时候采用了map来存储序号和内容,序号作为键值;

       PS:如何实现大数据的读写呢?

       中心设备上有onCharacteristicRead() 和onCharacteristicWrite()的回调;外设有onCharacteristicReadRequest()和onCharacteristicWriteRequst()回调;大家可以尽可能多的使用这几个回调;

       以中心向外设写大数据为例:首先大数据已经被拆分了,先向外设写序号1 的内容,然后当onCharacteristicWrite()回调时,则说明上次的写完成了,此时可以在回调中继续写序号2……,直到结束,当然外设在收到每一段数据后都需要进行合并处理啊~;记住:一定要等到收到回调之后才可以进行下一次读写,否则就会失败;

    展开全文
  • 大数据培训需要多久

    万次阅读 2018-10-11 17:03:13
    近年来IT行业炽热,特别是大数据相关岗位,就业远景十分壮观。咱们从各大招聘网站上面能够看出,大数据相关的岗位薪资待遇都十分喜人。而且岗位需求人数多,拥有大数据相关技术基本不愁找不到高薪工作。很多大数据...
  • 大数据平台的元数据管理

    千次阅读 2019-03-23 00:39:28
    2,大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据,都不是元数据,除此之外的数据都是元数据。例如数据表的schema信息、任务之间的血缘关系、任务的权限映射关系、数据的业务属性、数据...
  • 什么是大数据Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase大数据平台应用举例-腾讯公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 ...
  • 基本组件: Zookeeper 分布式协作框架 ...机器的配置:(大数据平台的瓶颈:内存)hBash权威指南  1、内存 不低于24G 32G以上  Zookeeper节点(2G) HDFS (NameNode 每100万个文件需要1G内存;企业级
  • 十小时入门大数据学习笔记(一)

    千次阅读 2018-02-23 17:07:46
    第一章 大数据概述1.1大数据故事点球(分析对手的特点)电商(分析消费习惯,广告定点投放等) 1.2大数据背景无处不在的大数据:科学数据、金融数据、物联网数据、交通数据、社交网络数据、零售数据等 1.3大数据...
  • 大数据大数据技术架构

    万次阅读 2020-06-19 10:15:55
    大数据,这个词现在对于我们来说已经是比较熟悉了,大数据的应用已经渗透到我们社会生活的方方面面,各个行业。最近,中央电视台纪录片频道正在热播的一部纪录片《大数据时代》,细致而生动地讲述了大数据技术在政府...
  • 软件测试工程师又一大挑战:大数据测试

    万次阅读 多人点赞 2017-11-25 20:25:58
    什么是大数据 大数据是指无法在一定时间范围内用传统的计算机技术进行处理的海量数据集。 对于大数据的测试则需要不同的工具、技术、框架来进行处理。 大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、...
  • 传统数据与大数据的区别

    千次阅读 2020-10-09 08:10:48
    传统数据与大数据的对比 传统Linux系统与大数据linux系统安装的区别 传统 系统硬盘(与数据硬盘100%隔离) 两块硬盘做一个RAID1 引导分区 200M 交换分区 内存的两倍 根分区 /(所有的空间) 数据硬盘 ...
  • mysql 读写高并发大数据表优化

    千次阅读 2015-08-20 09:25:02
    2.考虑使用mysql 主从做读写分离,可以利用主库更新,从库进行查询。分担数据库压力,提高并发。 3.考虑使用reids nosql类内存数据库进行读写分离。查询通过先redis查询,无结果再查询mysql,同时将mysql数据库查询...
  • 企业大数据平台架构

    千次阅读 2017-08-02 17:30:41
    什么是大数据Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase大数据平台应用举例-腾讯公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 ...
  • 大数据和传统数据的区别

    万次阅读 2020-10-06 20:29:48
    传统数据与大数据的对比 传统Linux系统与大数据linux系统安装的区别 传统 系统硬盘(与数据硬盘100%隔离) 两块硬盘做一个RAID1 引导分区 200M 交换分区 内存的两倍 根分区 /(所有的空间) 数据硬盘 ...
  • 了解传统数据与大数据

    千次阅读 2020-10-09 21:20:00
    了解传统数据与大数据 传统数据与大数据相比 数据量 传统数据gb-tb 大数据tb-pb以上 增长速度 传统数据数据量稳定 增长缓慢 大数据 持续实时生产数据 多样化 传统数据主要为结构化数据 大数据 半结构化,非结构化,...
  • 大数据搭建集群规模

    千次阅读 2018-05-01 18:12:51
    大数据搭建集群规模,我们需要在正式搭建集群之前,需要准备好,即是计划集群的规模情况,否则后面容易出麻烦。如:服务器为一台128G内存华为服务器硬盘raid0之后为14T。安装Esxi6.0系统。服务器一台,内存128G,10C...
  • 子雨大数据之Spark入门教程

    万次阅读 2017-07-31 17:53:50
    林子雨老师与其团队做的技术分享,值得去好好研究下 林子雨老师 2016年10月30日 (updated: 2017年5月28日) 41436 ...【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权,未经允许,请勿转载!...
  • 大数据Spark实战视频教程

    万人学习 2019-12-19 12:46:49
    大数据Spark实战视频培训教程:本课程内容涉及,Spark虚拟机安装、Spark表配置、平台搭建、快学Scala入门、Spark集群通信、任务调度、持久化等实战内容。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室...
1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 55,453
精华内容 22,181
关键字:

大数据读写