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每年量數(shù)據(jù)統(tǒng)計SEARCH AGGREGATION

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每年量數(shù)據(jù)統(tǒng)計

數(shù)據(jù)傳輸 UDTS

數(shù)據(jù)傳輸(UCloud Data Transmission Service) UDTS支持多種同構(gòu),異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間進(jìn)行 全量/增量 數(shù)據(jù)傳輸。UDTS可以輕松幫助用戶調(diào)整數(shù)據(jù)架構(gòu),跨機(jī)房數(shù)據(jù)遷移,實時數(shù)據(jù)同步進(jìn)行后續(xù)數(shù)據(jù)分析等。

每年量數(shù)據(jù)統(tǒng)計問答精選

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 | 1956人閱讀

如何簡單粗暴的優(yōu)化一張數(shù)據(jù)量增長很快的千萬級大表?

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 | 865人閱讀

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 | 1530人閱讀

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

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)?,F(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 | 14596人閱讀

J-每人每年怎么表示

問題描述:關(guān)于J-每人每年怎么表示這個問題,大家能幫我解決一下嗎?

617035918 | 687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)估計算時間與資源?有沒有實際案例?

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 | 1073人閱讀

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