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數(shù)據(jù)傳輸 UDTS

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

dts數(shù)據(jù)量問答精選

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)、運維的復雜度會直線上升，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 | 2345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:當一張表的數(shù)據(jù)量達到千萬級別的時候，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、避免產生大量行鎖。本質上是讓每一次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。一旦產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、服務宕機的災難性后果。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 | 993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，但是也算是經歷過焦頭爛額，下面淺談下自己和團隊怎么做的？后臺架構:前置部門:負責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)某個字段返回給調用端，讓調用端驗證是否已經全部落地成功的，保證數(shù)據(jù)的一致性！核心處理:使用了spr...

李增田 | 1919人閱讀

mysql表數(shù)據(jù)量太大，達到了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。可以按時間，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 | 16961人閱讀

hadoop任務，給定數(shù)據(jù)量和處理邏輯（Sql、UDF等），如何預估計算時間與資源？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度。首先我們不考慮資源問題，討論時間的預估。執(zhí)行時間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務Spark 任務的總執(zhí)行時間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務是分多個 Physical Stage 執(zhí)行的，每個stage下有很多個task，task 的...

silenceboy | 1165人閱讀

如何促進互聯(lián)網成立量

問題描述:關于如何促進互聯(lián)網成立量這個問題，大家能幫我解決一下嗎？

aliyun | 886人閱讀

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