幾種資料庫的大資料批量插入【轉】

標籤:在之前只知道SqlServer支援資料批量插入,殊不知道Oracle、SQLite和MySql也是支援的,不過Oracle需要使用Orace.DataAccess驅動,今天就貼出幾種資料庫的批量插入解決方案。首先說一下,IProvider裡有一個用於實現批量插入的外掛程式服務介面IBatcherProvider,此介面在前一篇文章中已經提到過了。/// <summary> /// 提供資料批量處理的方法。 /// </summary>

使用SqlBulkCopy類批量複製大資料

標籤: 1 using System; 2 using System.Configuration; 3 using System.Data; 4 using System.Data.SqlClient; 5 using System.Diagnostics; 6 7 namespace SqlBulkCopy1 8 { 9 class Program10 {11 static void Main(string[] args)12 {13

王家林老師大資料免費視頻!

標籤:王家林的第一個中國夢:免費為全社會培養100萬名優秀的大資料從業人員!您可以通過王家林老師的號18610086859發紅包捐助大資料、互連網+、O2O、工業4.0、微營銷、移動互連網等系列免費實戰課程, 目前已經發布的王家林免費視頻全集如下:1,《大資料不眠夜:Spark核心天機解密(共100講)》:http://pan.baidu.com/s/1eQsHZAq 2,《Hadoop深入淺出實戰經典》http://pan.baidu.com/s/1mgpfRPu3,《Sp

大資料架構之:Kafka

標籤:     Kafka 是一個高吞吐、分布式、基於發布訂閱的訊息系統,利用Kafka技術可在廉價PC

大資料架構之:Spark

標籤:Spark是UC Berkeley AMP 實驗室基於map reduce演算法實現的分散式運算架構,輸出和結果儲存在記憶體中,不需要頻繁讀寫HDFS,資料處理效率更高Spark適用於近線或准即時、資料採礦與機器學習應用情境 Spark和HadoopSpark是一個針對超大資料集合的低延遲的叢集分散式運算系統,比MapReducer快40倍左右。

大資料架構之:Storm

標籤:     Storm是一個免費開源、分布式、高容錯的即時計算系統,Twitter開發貢獻給社區的。Storm令持續不斷的StreamCompute變得容易,彌補了Hadoop批處理所不能滿足的即時要求。        

一個簡單的使用Quartz和Oozie調度作業給大資料計算平台執行

標籤:一,介紹Oozie是一個基於Hadoop的工作流程調度器,它可以通過Oozie Client 以編程的形式提交不同類型的作業,如MapReduce作業和Spark作業給底層的計算平台(如 Cloudera Hadoop)執行。Quartz是一個開源的調度軟體,它為任務的調度執行提供了各種觸發器以及監聽器下面使用Quartz + Oozie 將一個MapReduce程式提交給Cloudera

大資料移轉之DRBD擴容

標籤:大資料移轉之drbd擴容擴容主/備物理資料盤:[[email protected] ~]# drbdadm down data[[email protected] ~]# mount /dev/sdb1 /mnt/[[email protected] ~]# df -hFilesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on/dev/sda3    

大資料讀書筆記(1)

標籤:1. 資料分區與路由   抽象模型為兩級映射關係,第一級映射是key-partition映射,第二級映射是partition-machine映射。     資料分區有雜湊分區和範圍分區:  雜湊分區只支援點查詢,如cassandra,voltmort,membase;  範圍分區支援範圍查詢,google的bigtable

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