超大數(shù)據(jù)量SEARCH AGGREGATION
回答:個人的觀點，這種大表的優(yōu)化，不一定上來就要分庫分表，因為表一旦被拆分，開發(fā)、運(yùn)維的復(fù)雜度會直線上升，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候加上分區(qū)參數(shù)；分區(qū)表底層由多個物理子表組成，但是對于代碼來...
周國輝
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回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬級別的時候，任何對表的操作都得小心翼翼。核心點在于避免全表掃描、避免鎖表、避免產(chǎn)生大量行鎖。本質(zhì)上是讓每一次sql的執(zhí)行都更快的完成，避免過長時間占用數(shù)據(jù)庫連接，讓連接能夠迅速的釋放回數(shù)據(jù)庫連接池，提供更多穩(wěn)定的服務(wù)。一旦產(chǎn)生大量的行鎖甚至表鎖，將會帶來連接瞬間被打滿、數(shù)據(jù)庫資源耗盡、服務(wù)宕機(jī)的災(zāi)難性后果。所以如何避免以上問題的發(fā)生才是最重要的，絕不能等問題發(fā)生之后再去解決...
coordinate35
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回答:我是做JAVA后臺開發(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)隊怎么做的？后臺架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過來的數(shù)據(jù)，因為每天的數(shù)據(jù)量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報文的方式，使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地，把落地成功的數(shù)據(jù)某個字段返回給調(diào)用端，讓調(diào)用端驗證是否已經(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
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回答:mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬的數(shù)據(jù)量(同時讀寫，且表中有大文本字段，單臺服務(wù)器)。現(xiàn)在超過1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：1 分表?？梢园磿r間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫，盡量在一個子表中即可。這是最有效的方法2 讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數(shù)據(jù)放在 redis中，定期同步3 表的大文本字段分離出...
zhou_you
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回答:首先明確下定義：計算時間是指計算機(jī)實際執(zhí)行的時間，不是人等待的時間，因為等待時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，討論時間的預(yù)估。執(zhí)行時間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個 Physical Stage 執(zhí)行的，每個stage下有很多個task，task 的...
silenceboy
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...Pexcel包需要把所有數(shù)據(jù)拿到后才能生成excel， 在面對生成超大數(shù)據(jù)量的excel文件時這顯然是會造成內(nèi)存溢出的，所以考慮使用讓PHP邊寫入輸出流邊讓瀏覽器下載的形式來完成需求。 我們通過如下的方式寫入PHP輸出流 $fp = fopen(php:...
場景和痛點 說明 今天因為一個老同學(xué)找我，說自己公司的物流業(yè)務(wù)都是現(xiàn)在用excel處理，按月因為數(shù)據(jù)量大，一個excel差不多有百萬數(shù)據(jù)，文件有接近100M，打開和搜索就相當(dāng)?shù)穆?lián)想到場景：要導(dǎo)入數(shù)據(jù)，可能excel數(shù)據(jù)量很...
...檔服裝時，他們不會去這里購物。在試圖提供所有功能的超大型公共云提供商和專門為特定工作負(fù)載量身定制其云環(huán)境的云服務(wù)供應(yīng)商（CSP）之間就存在類似的選擇。選擇是多云戰(zhàn)略的關(guān)鍵。多云是云計算客戶無需在單個云平臺...
如今，隨著數(shù)據(jù)量的快速增加，對于計算能力和存儲的要求越來越高，并要求加快上市速度，這些都是數(shù)據(jù)中心設(shè)計和規(guī)劃發(fā)展到新的成熟水平的必備因素。當(dāng)今最先進(jìn)的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施需要具備更高水平的靈活性和連通性...
超大規(guī)模檢索中的索引設(shè)計 一 問題背景 1.1 業(yè)務(wù)背景 精準(zhǔn)廣告場景中，人群定向的常用方法是：根據(jù)各種不同的規(guī)則，將每一個用戶（User）打上豐富的標(biāo)簽。與此同時，廣告主（Member）在根據(jù)規(guī)則圈選投放人群時，系統(tǒng)也...
如今,人工智能云服務(wù)已經(jīng)成為超大規(guī)模云計算提供商的又一戰(zhàn)場,因為它們可以吸引數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員在他們的平臺上培訓(xùn)模型。如果人工智能是IT技術(shù)的未來的話,那么云計算供應(yīng)商的云服務(wù)將成為即將到來的應(yīng)用浪潮的前...
...么，怎么樣對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理呢？處理的內(nèi)容就是對超大的csv文件進(jìn)行快速拆分，下面就給大家舉例驗證?！ ∏把浴 ”疚?..
...展將為前所未有的大量信息打開大門，這些信息對尖端的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生了更大的需求。2017年，全球各地約有800萬個數(shù)據(jù)中心（從小型服務(wù)器機(jī)柜到大型數(shù)據(jù)中心）正在處理數(shù)據(jù)負(fù)載。這些數(shù)據(jù)中心消耗了416．2太瓦時（1...
...明顯。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計，以AWS、Google、微軟為首的全球10個超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心其服務(wù)器部署量占到了全球服務(wù)器保有量的10％，而且這個比值有上升趨勢。去年，僅AWS一家其服務(wù)器采購量就達(dá)到了全球服務(wù)器銷量的13％。伴隨著服務(wù)...
B端業(yè)務(wù)經(jīng)常要提供下載報表的功能，一般的方法是先查詢出所有數(shù)據(jù)，然后在內(nèi)存中組裝成報表（如XLS/XLSX格式）后統(tǒng)一輸出。但是如果生成報表需要查詢的數(shù)據(jù)量很大，遠(yuǎn)程服務(wù)的調(diào)用時間之和遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了鏈路上某節(jié)點（...
...SSD盤的使用，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也很容易達(dá)到萬級的QPS。對于超大數(shù)據(jù)量加上超大并發(fā)的應(yīng)用來說，單表的數(shù)據(jù)量過千萬伴隨著數(shù)萬的QPS很難以單體數(shù)據(jù)庫來支撐，我們需要對數(shù)據(jù)表進(jìn)行Sharding分片處理，把數(shù)據(jù)按照一定的維度切分...
...SSD盤的使用，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也很容易達(dá)到萬級的QPS。對于超大數(shù)據(jù)量加上超大并發(fā)的應(yīng)用來說，單表的數(shù)據(jù)量過千萬伴隨著數(shù)萬的QPS很難以單體數(shù)據(jù)庫來支撐，我們需要對數(shù)據(jù)表進(jìn)行Sharding分片處理，把數(shù)據(jù)按照一定的維度切分...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
elisa.yang
