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海量數(shù)據(jù)的處理SEARCH AGGREGATION

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海量數(shù)據(jù)的處理

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...能指標(biāo)監(jiān)控和可視化管理平臺。高性能SSD磁盤的使用,對海量日志數(shù)據(jù)存儲、檢索、分析有效提升處理效率。

海量數(shù)據(jù)的處理問答精選

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 | 1919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,數(shù)據(jù)會在數(shù)據(jù)庫內(nèi)直接進(jìn)行處理,而且sql處理本身可以對sql語句做優(yōu)化,按照最優(yōu)的策略自動執(zhí)行。使用Java處理時,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,有一定的延遲,所以相對來說數(shù)據(jù)處理就慢一些。當(dāng)然,這個只是大體示意圖,實際根據(jù)業(yè)務(wù)不同會更復(fù)雜。兩者側(cè)重的點不同,有各自適合的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,需要根據(jù)實際情況選用合適的方式。

stefanieliang | 2289人閱讀

主機(jī)處理的是什么層

問題描述:關(guān)于主機(jī)處理的是什么層這個問題,大家能幫我解決一下嗎?

rose | 706人閱讀

為什么不能在前端連接數(shù)據(jù)庫呢?

回答:假如淘寶這么做了,那就得打通客戶到數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò),同時在前端寫明數(shù)據(jù)庫賬號密碼實例名。我覺得挺好

zone | 1370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 | 1164人閱讀

搭建私有云平臺:Hadoop還是選擇OpenStack?

回答:首先建議題主描述清楚應(yīng)用場景,否則別人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的糾結(jié)而言,支撐數(shù)據(jù)分析用前者,做資源管理用后者。=================補(bǔ)充=============題主的需求,實質(zhì)是搭建一個IoT實時大數(shù)據(jù)平臺,而不是一般意義的私有云。IoTa大數(shù)據(jù)平臺除了數(shù)據(jù)采集和結(jié)果反饋,其余部分和一般的大數(shù)據(jù)平臺相差不多。OpenStack長于管理VM資源管理...

MonoLog | 1156人閱讀

海量數(shù)據(jù)的處理精品文章

  • 云計算與粒計算

    ...和模型,現(xiàn)已成為研究模糊的、不較精確的、不完整的及海量信息處理的重要工具。粒計算是一個含義廣泛的術(shù)語,覆蓋了所有有關(guān)粒的理論、方法學(xué)、技術(shù)和工具的研究,并認(rèn)為粒計算是模糊信息?;?、Rough集理論和區(qū)間計算...

    lifefriend_007 評論0 收藏0
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  • 數(shù)據(jù)簡介

    ...據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)無法勝任,需求催生技術(shù),一套用來處理海量數(shù)據(jù)的技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,這就是發(fā)數(shù)據(jù)技術(shù)。梳理海量數(shù)據(jù)的核心技術(shù):海量數(shù)據(jù)的儲存(分布式)海量數(shù)據(jù)的運(yùn)算(分布式)這些核心技術(shù)的實現(xiàn)是不需要用戶從零開...

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    ...日后臺架構(gòu)專場的出品人我今天給大家?guī)怼稑?gòu)造高可靠海量用戶服務(wù)-SNG數(shù)億級日活躍業(yè)務(wù)后臺核心技術(shù)揭秘》,一起探討怎么從可用性的維度提升海量服務(wù)的可靠性及海量服務(wù)的故障處理方式,包括:SNG后臺架構(gòu)的概覽;面...

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