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大數(shù)據(jù)平臺(tái)

...rm（簡(jiǎn)稱 USDP），是 UCloud 推出的云上智能化、輕量級(jí)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)，能夠幫您快速構(gòu)建起大數(shù)據(jù)的分析處理能力。 USDP 構(gòu)建于 UCloud 的云服務(wù)上，無縫集成云端 IaaS 資源能力，通過自研的 USDP Manager 管理工具，支持用戶...

svg大數(shù)據(jù)量問答精選

計(jì)算量大需要什么服務(wù)器

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

李濤 | 832人閱讀

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(gè)人的觀點(diǎn)，這種大表的優(yōu)化，不一定上來就要分庫分表，因?yàn)楸硪坏┍徊鸱?，開發(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(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...

周國(guó)輝 | 2336人閱讀

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

回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬級(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，避免過長(zhǎng)時(shí)間占用數(shù)據(jù)庫連接，讓連接能夠迅速的釋放回?cái)?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(huì)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 | 990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(tái)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(duì)怎么做的？后臺(tái)架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過來的數(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 | 1916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(shí)讀寫，且表中有大文本字段，單臺(tái)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(shí)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(gè)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 | 16915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 | 1164人閱讀

svg大數(shù)據(jù)量精品文章

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