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數(shù)據(jù)分析處理實戰(zhàn)SEARCH AGGREGATION

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數(shù)據(jù)分析處理實戰(zhàn)

Kafka消息隊列

UKafka是UCloud平臺中的一款專門處理流式數(shù)據(jù)的分布式消息產(chǎn)品。通過以創(chuàng)建集群的方式創(chuàng)建UKafka,能夠快速實現(xiàn)Kafka以及所依賴的服務(wù)的部署,為用戶提供快速創(chuàng)建、便于管理、并可彈性伸縮的流式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)分析處理實戰(zhàn)問答精選

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 | 2286人閱讀

SQL注入,get,post,cookie攻擊怎么實戰(zhàn)?

問題描述:該問題暫無描述

dreambei | 1031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 | 1916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

關(guān)于sql執(zhí)行原理的問題,怎么處理比較好?

回答:Sql執(zhí)行原理大致分為四步:第一步,客戶端把語句發(fā)給服務(wù)器端執(zhí)行:所有的SQL語句都是在客戶端進程產(chǎn)生的,在服務(wù)器進程執(zhí)行的。第二步,語句解析:客戶端把SQL語句傳送到服務(wù)器后,服務(wù)器進程會對該語句在服務(wù)器上進行解析,這個時候服務(wù)器進程會對于SQL語句進行這幾項操作:查詢高速緩存、語句合法性檢查、語言含義檢查也就是詞法分析器、然后對獲得對象進行解析鎖、再核對數(shù)據(jù)訪問權(quán)限、最后確定最佳執(zhí)行計劃。第三...

tracymac7 | 629人閱讀

移動托管怎么處理

問題描述:關(guān)于移動托管怎么處理這個問題,大家能幫我解決一下嗎?

崔曉明 | 1003人閱讀

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