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RDS 處理大數(shù)據(jù)量SEARCH AGGREGATION

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RDS 處理大數(shù)據(jù)量

大數(shù)據(jù)平臺(tái)

...大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái),能夠幫您快速構(gòu)建起大數(shù)據(jù)的分析處理能力。 USDP 構(gòu)建于 UCloud 的云服務(wù)上,無縫集成云端 IaaS 資源能力,通過自研的 USDP Manager 管理工具,支持用戶創(chuàng)建資源獨(dú)享的大數(shù)據(jù)集群,在集群中部署 Hadoop、Hive、...

RDS 處理大數(shù)據(jù)量問答精選

你處理過的最大的數(shù)據(jù)量是多少?你是如何處理的?

回答:我是做JAVA后臺(tái)開發(fā)的,目前為止最多處理過每天600萬左右的數(shù)據(jù)!數(shù)據(jù)不算特別多,但是也算是經(jīng)歷過焦頭爛額,下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的?后臺(tái)架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過來的數(shù)據(jù),因?yàn)槊刻斓臄?shù)據(jù)量較大,且分布不均,使用十分鐘推送一次報(bào)文的方式,使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地,把落地成功的數(shù)據(jù)某個(gè)字段返回給調(diào)用端,讓調(diào)用端驗(yàn)證是否已經(jīng)全部落地成功的,保證數(shù)據(jù)的一致性!核心處理:使用了spr...

李增田 | 1526人閱讀

hadoop任務(wù),給定數(shù)據(jù)量和處理邏輯(Sql、UDF等),如何預(yù)估計(jì)算時(shí)間與資源?有沒有實(shí)際案例?

回答:首先明確下定義:計(jì)算時(shí)間是指計(jì)算機(jī)實(shí)際執(zhí)行的時(shí)間,不是人等待的時(shí)間,因?yàn)榈却龝r(shí)間依賴于有多少資源可以調(diào)度。首先我們不考慮資源問題,討論時(shí)間的預(yù)估。執(zhí)行時(shí)間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間可以看 Spark UI,以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個(gè) Physical Stage 執(zhí)行的,每個(gè)stage下有很多個(gè)task,task 的...

silenceboy | 1072人閱讀

云數(shù)據(jù)庫rds有什么用

問題描述:關(guān)于云數(shù)據(jù)庫rds有什么用這個(gè)問題,大家能幫我解決一下嗎?

馬龍駒 | 1002人閱讀

計(jì)算量大需要什么服務(wù)器

問題描述:關(guān)于計(jì)算量大需要什么服務(wù)器這個(gè)問題,大家能幫我解決一下嗎?

李濤 | 797人閱讀

mysql數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)量很大的表,有什么優(yōu)化方案么?

回答:個(gè)人的觀點(diǎn),這種大表的優(yōu)化,不一定上來就要分庫分表,因?yàn)楸硪坏┍徊鸱?,開發(fā)、運(yùn)維的復(fù)雜度會(huì)直線上升,而大多數(shù)公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬甚至小幾千萬的表,先考慮做單表的優(yōu)化。單表優(yōu)化單表優(yōu)化可以從這幾個(gè)角度出發(fā):表分區(qū):MySQL在5.1之后才有的,可以看做是水平拆分,分區(qū)表需要在建表的需要加上分區(qū)參數(shù),用戶需要在建表的時(shí)候加上分區(qū)參數(shù);分區(qū)表底層由多個(gè)物理子表組成,但是對(duì)于代碼來...

周國輝 | 1955人閱讀

為什么SQL處理數(shù)據(jù)比Java快?

回答:使用SQL處理數(shù)據(jù)時(shí),數(shù)據(jù)會(huì)在數(shù)據(jù)庫內(nèi)直接進(jìn)行處理,而且sql處理本身可以對(duì)sql語句做優(yōu)化,按照最優(yōu)的策略自動(dòng)執(zhí)行。使用Java處理時(shí),需要把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫讀入到Java程序內(nèi)存,其中有網(wǎng)絡(luò)處理和數(shù)據(jù)封裝的操作,數(shù)據(jù)量比較大時(shí),有一定的延遲,所以相對(duì)來說數(shù)據(jù)處理就慢一些。當(dāng)然,這個(gè)只是大體示意圖,實(shí)際根據(jù)業(yè)務(wù)不同會(huì)更復(fù)雜。兩者側(cè)重的點(diǎn)不同,有各自適合的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,需要根據(jù)實(shí)際情況選用合適的方式。

stefanieliang | 2109人閱讀

RDS 處理大數(shù)據(jù)量精品文章

  • Redis的KEYS命令引起宕機(jī)事件

    ...一下最近發(fā)生在我公司的事故,以及如何避免,并且如何處理優(yōu)化。 間接原因還有很多,技術(shù)跟不上業(yè)務(wù)的發(fā)展,由每日百萬量到千萬級(jí)是一個(gè)大的跨進(jìn),公司對(duì)于系統(tǒng)優(yōu)化的處理優(yōu)先級(jí)不高,技術(shù)開發(fā)人手的短缺 第一次宕機(jī) ...

    zoomdong 評(píng)論0 收藏0
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    ixlei 評(píng)論0 收藏0
  • 數(shù)據(jù)庫的未來:云原生+分布式

    ...在但很少有人為之側(cè)目。數(shù)據(jù)庫又叫做數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),是處理的數(shù)據(jù)按照一定的方式儲(chǔ)存在一起,能夠讓多個(gè)用戶共享、盡可能減小冗余度的數(shù)據(jù)集合,一個(gè)數(shù)據(jù)庫可以由多個(gè)數(shù)據(jù)表空間(Tablespace)構(gòu)成,用戶可以對(duì)文件中的...

    bluesky 評(píng)論0 收藏0
  • DataX在有贊數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)踐

    ... 單機(jī)壓力大;讀寫粒度容易控制 MapReduce 模式重,寫出錯(cuò)處理麻煩 Hive讀寫 單機(jī)壓力大 擴(kuò)展性好 文件格式 orc支持 orc不支持,可添加 分布式 不支持,可以通過調(diào)度系統(tǒng)規(guī)避 支持 流控 有流控功能 需要定制 統(tǒng)計(jì)信息 已...

    JerryWangSAP 評(píng)論0 收藏0
  • TiDB 助力客如云餐飲 SaaS 服務(wù)

    ...ODS?也作為大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源,可以進(jìn)行增量和全量的數(shù)據(jù)處理需求。但是由于使用的MongoDB,對(duì)業(yè)務(wù)有一定侵入,需要業(yè)務(wù)線修改相應(yīng)查詢語句,而這點(diǎn)基本上遭到業(yè)務(wù)線的同學(xué)不同程度的抵制。同時(shí)目前大數(shù)據(jù)使用的是?Hadoop + H...

    FrozenMap 評(píng)論0 收藏0
  • 使用阿里云發(fā)布分布式網(wǎng)站,開發(fā)時(shí)候應(yīng)該注意什么?

    ...考阿里云天貓旗艦店。分布式網(wǎng)站架構(gòu),在開發(fā)環(huán)節(jié)需要處理號(hào)幾個(gè)地方,才能更輕松的擴(kuò)展: 1,數(shù)據(jù)庫單獨(dú)運(yùn)行 這個(gè)最簡(jiǎn)單,相信只要用到了數(shù)據(jù)庫的網(wǎng)站,大部分都是已經(jīng)可以輕松實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站和數(shù)據(jù)庫分離的模式。之所以強(qiáng)...

    ideaa 評(píng)論0 收藏0
  • 使用阿里云發(fā)布分布式網(wǎng)站,開發(fā)時(shí)候應(yīng)該注意什么?

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    solocoder 評(píng)論0 收藏0
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    Coding01 評(píng)論0 收藏0

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