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服務(wù)器數(shù)據(jù)傳輸量SEARCH AGGREGATION

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服務(wù)器數(shù)據(jù)傳輸量

磁盤(pán)快照服務(wù) USnap

磁盤(pán)快照服務(wù)（USnap）基于數(shù)據(jù)方舟CDP技術(shù)為全系列云盤(pán)（普通/SSD/RSSD）提供了創(chuàng)建快照的能力。快照是一種便捷高效的數(shù)據(jù)容災(zāi)手段，常用于數(shù)據(jù)備份、制作自定義鏡像、應(yīng)用容災(zāi)等。當(dāng)您為一塊磁盤(pán)開(kāi)啟磁盤(pán)快照服務(wù)后，該...

服務(wù)器數(shù)據(jù)傳輸量問(wèn)答精選

mysql數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)就要分庫(kù)分表，因?yàn)楸硪坏┍徊鸱郑_(kāi)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(wàn)甚至小幾千萬(wàn)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(lái)...

周國(guó)輝 | 1955人閱讀

如何簡(jiǎn)單粗暴的優(yōu)化一張數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)很快的千萬(wàn)級(jí)大表？

回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬(wàn)級(jí)別的時(shí)候，任何對(duì)表的操作都得小心翼翼。核心點(diǎn)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(guò)長(zhǎng)時(shí)間占用數(shù)據(jù)庫(kù)連接，讓連接能夠迅速的釋放回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)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(huì)帶來(lái)連接瞬間被打滿、數(shù)據(jù)庫(kù)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(wèn)題的發(fā)生才是最重要的，絕不能等問(wèn)題發(fā)生之后再去解決...

coordinate35 | 864人閱讀

你處理過(guò)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(kāi)發(fā)的，目前為止最多處理過(guò)每天600萬(wàn)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(guò)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(guò)來(lái)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 | 1527人閱讀

mysql表數(shù)據(jù)量太大，達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù)，除了分庫(kù)分表之外，還有沒(méi)有其他的解決方式？

回答:mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬(wàn)的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫(xiě)，且表中有大文本字段，單臺(tái)服務(wù)器)?，F(xiàn)在超過(guò)1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：1 分表?？梢园磿r(shí)間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫(kù)，盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法2 讀寫(xiě)分離。尤其是寫(xiě)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(xiě)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 | 14580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(méi)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(wèn)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

計(jì)算量大需要什么服務(wù)器

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

李濤 | 798人閱讀

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