一、数据库设计规范1.使用innodb引擎2.数据库和表的字符集统一使用utf83.所有表和字段添加注释4.单表数据量控制<500w5.谨慎使用mysql分区，跨区查询影响性能6.冷热数据分离，缓存7.禁止在数据库中存储图片，文件等大的二进制数据8.禁止在线上做数据库压力测试9.禁止从开发和测试环境直接连

!(https://img2018.cnblogs.com/ibeta/1577453/201911/1577453201911091027463801995267551.png)1.准备1.1.组件JDK：1.8版本及以上；ElasticSearch：6.x版本，目前貌似不支持7.x版本；

SQLServer迁移数据到MySQL一、背景由于要在sqlserver中导出一些报表还要对一些表进行一些特殊处理，好久没用功sqlserver了，想着导入到mysql中更好操作些，所以需要把SQLServer的数据转移到MySQL；由于涉及的表比较多，所以想在MySQL中生成对应表并导入数据；上网找了些资料，如：将AC

有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大，但是输出结果很小，比如一些pv、uv数据，然后为了实时查询的需求，或者一些OLAP的需求，我们需要mapreduce与mysql进行数据的交互，而这些特性正是hbase或者hive目前亟待改进的地方。好了言归正传，简单的说说背景、原理以及需要注意的地方：1、为了方便MapReduce

1.MapReduce原理　1.1MapReduce简介　　　　　MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。　　　MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布

这篇文章简单讲解使用SpringDataJPA在关系型数据库中存储和取出数据。你将创建什么样的应用你将创建一个在内存数据库中存取CustomerPOJOs(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fspring.io%2Funderstanding%2FP

<divid"cnblogs\_post\_body"class"blogpostbody"<p<spanstyle"fontsize:18pt"1.后台接收json数组转成封装实体类的List：</span</p<divclass"cnblogs\_code"<divclass"cnblogs\_code\_tool

pipinstalldjangopipinstallpsycopg2pipinstallmysqlclientEntity.pyfromdjango.dbimportmodelsfromdjango.confimportsettings

第一，在应用程序中有三个线程存在：主线程（随activity的声明周期启动销毁）、feed初始化线程（进入程序时只运行一次，用于加载相册初始信息）、feed监听线程（一直在跑，监听相册和相片的变更）。第二，不考虑CacheService启动的主要流程归纳如下：1.首次进入程序Gallery调用onCreate，此时发送初始化消息进入

时间2022年8月5日—2022年8月9日北京（同时转线上直播）（5日报到，6日9日上课）课程第一天一、大数据概述二、大数据处理架构Hadoop三、分布式文件系统HDFS四、分布式数据库HBase第二天五、MapReduce六、Spark七、IPythonNotebook运行PythonSpark程序八、PythonSpark集成开发环境第三