超大數(shù)據(jù)量SEARCH AGGREGATION
回答:個(gè)人的觀點(diǎn)，這種大表的優(yōu)化，不一定上來(lái)就要分庫(kù)分表，因?yàn)楸硪坏┍徊鸱郑_(kāi)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(wàn)甚至小幾千萬(wàn)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(lái)...
周?chē)?guó)輝
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問(wèn)題描述:關(guān)于超大附件怎么發(fā)國(guó)外這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
elisa.yang
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回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬(wàn)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(guò)長(zhǎng)時(shí)間占用數(shù)據(jù)庫(kù)連接，讓連接能夠迅速的釋放回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)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(lái)連接瞬間被打滿、數(shù)據(jù)庫(kù)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(wèn)題的發(fā)生才是最重要的，絕不能等問(wèn)題發(fā)生之后再去解決...
coordinate35
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回答:我是做JAVA后臺(tái)開(kāi)發(fā)的，目前為止最多處理過(guò)每天600萬(wàn)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(guò)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(mén):負(fù)責(zé)接收別的公司推過(guò)來(lái)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
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回答:mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬(wàn)的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫(xiě)，且表中有大文本字段，單臺(tái)服務(wù)器)。現(xiàn)在超過(guò)1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：1 分表。可以按時(shí)間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫(kù)，盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法2 讀寫(xiě)分離。尤其是寫(xiě)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(xiě)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
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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(wèn)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
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...Pexcel包需要把所有數(shù)據(jù)拿到后才能生成excel， 在面對(duì)生成超大數(shù)據(jù)量的excel文件時(shí)這顯然是會(huì)造成內(nèi)存溢出的，所以考慮使用讓PHP邊寫(xiě)入輸出流邊讓瀏覽器下載的形式來(lái)完成需求。 我們通過(guò)如下的方式寫(xiě)入PHP輸出流 $fp = fopen(php:...
場(chǎng)景和痛點(diǎn) 說(shuō)明 今天因?yàn)橐粋€(gè)老同學(xué)找我，說(shuō)自己公司的物流業(yè)務(wù)都是現(xiàn)在用excel處理，按月因?yàn)閿?shù)據(jù)量大，一個(gè)excel差不多有百萬(wàn)數(shù)據(jù)，文件有接近100M，打開(kāi)和搜索就相當(dāng)?shù)穆?lián)想到場(chǎng)景：要導(dǎo)入數(shù)據(jù)，可能excel數(shù)據(jù)量很...
...檔服裝時(shí)，他們不會(huì)去這里購(gòu)物。在試圖提供所有功能的超大型公共云提供商和專(zhuān)門(mén)為特定工作負(fù)載量身定制其云環(huán)境的云服務(wù)供應(yīng)商（CSP）之間就存在類(lèi)似的選擇。選擇是多云戰(zhàn)略的關(guān)鍵。多云是云計(jì)算客戶無(wú)需在單個(gè)云平臺(tái)...
如今，隨著數(shù)據(jù)量的快速增加，對(duì)于計(jì)算能力和存儲(chǔ)的要求越來(lái)越高，并要求加快上市速度，這些都是數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)和規(guī)劃發(fā)展到新的成熟水平的必備因素。當(dāng)今最先進(jìn)的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施需要具備更高水平的靈活性和連通性...
超大規(guī)模檢索中的索引設(shè)計(jì) 一 問(wèn)題背景 1.1 業(yè)務(wù)背景 精準(zhǔn)廣告場(chǎng)景中，人群定向的常用方法是：根據(jù)各種不同的規(guī)則，將每一個(gè)用戶（User）打上豐富的標(biāo)簽。與此同時(shí)，廣告主（Member）在根據(jù)規(guī)則圈選投放人群時(shí)，系統(tǒng)也...
如今,人工智能云服務(wù)已經(jīng)成為超大規(guī)模云計(jì)算提供商的又一戰(zhàn)場(chǎng),因?yàn)樗鼈兛梢晕龜?shù)據(jù)科學(xué)家和開(kāi)發(fā)人員在他們的平臺(tái)上培訓(xùn)模型。如果人工智能是IT技術(shù)的未來(lái)的話,那么云計(jì)算供應(yīng)商的云服務(wù)將成為即將到來(lái)的應(yīng)用浪潮的前...
...么，怎么樣對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理呢？處理的內(nèi)容就是對(duì)超大的csv文件進(jìn)行快速拆分，下面就給大家舉例驗(yàn)證。 前言 本文...
...展將為前所未有的大量信息打開(kāi)大門(mén)，這些信息對(duì)尖端的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生了更大的需求。2017年，全球各地約有800萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)中心（從小型服務(wù)器機(jī)柜到大型數(shù)據(jù)中心）正在處理數(shù)據(jù)負(fù)載。這些數(shù)據(jù)中心消耗了416．2太瓦時(shí)（1...
...明顯。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)，以AWS、Google、微軟為首的全球10個(gè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心其服務(wù)器部署量占到了全球服務(wù)器保有量的10％，而且這個(gè)比值有上升趨勢(shì)。去年，僅AWS一家其服務(wù)器采購(gòu)量就達(dá)到了全球服務(wù)器銷(xiāo)量的13％。伴隨著服務(wù)...
B端業(yè)務(wù)經(jīng)常要提供下載報(bào)表的功能，一般的方法是先查詢出所有數(shù)據(jù)，然后在內(nèi)存中組裝成報(bào)表（如XLS/XLSX格式）后統(tǒng)一輸出。但是如果生成報(bào)表需要查詢的數(shù)據(jù)量很大，遠(yuǎn)程服務(wù)的調(diào)用時(shí)間之和遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了鏈路上某節(jié)點(diǎn)（...
...SSD盤(pán)的使用，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)也很容易達(dá)到萬(wàn)級(jí)的QPS。對(duì)于超大數(shù)據(jù)量加上超大并發(fā)的應(yīng)用來(lái)說(shuō)，單表的數(shù)據(jù)量過(guò)千萬(wàn)伴隨著數(shù)萬(wàn)的QPS很難以單體數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)支撐，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行Sharding分片處理，把數(shù)據(jù)按照一定的維度切分...
...SSD盤(pán)的使用，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)也很容易達(dá)到萬(wàn)級(jí)的QPS。對(duì)于超大數(shù)據(jù)量加上超大并發(fā)的應(yīng)用來(lái)說(shuō)，單表的數(shù)據(jù)量過(guò)千萬(wàn)伴隨著數(shù)萬(wàn)的QPS很難以單體數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)支撐，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行Sharding分片處理，把數(shù)據(jù)按照一定的維度切分...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
