處理大數據量SEARCH AGGREGATION
回答:我是做JAVA后臺開發的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數據！數據不算特別多，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據，因為每天的數據量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報文的方式，使用batch框架進行數據落地，把落地成功的數據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，保證數據的一致性！核心處理:使用了spr...
李增田
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回答:首先明確下定義：計算時間是指計算機實際執行的時間，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。執行時間依賴于執行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務Spark 任務的總執行時間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務是分多個 Physical Stage 執行的，每個stage下有很多個task，task 的...
silenceboy
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回答:個人的觀點，這種大表的優化，不一定上來就要分庫分表，因為表一旦被拆分，開發、運維的復雜度會直線上升，而大多數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，先考慮做單表的優化。單表優化單表優化可以從這幾個角度出發：表分區：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分區表需要在建表的需要加上分區參數，用戶需要在建表的時候加上分區參數；分區表底層由多個物理子表組成，但是對于代碼來...
周國輝
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回答:使用SQL處理數據時，數據會在數據庫內直接進行處理，而且sql處理本身可以對sql語句做優化，按照最優的策略自動執行。使用Java處理時，需要把數據從數據庫讀入到Java程序內存，其中有網絡處理和數據封裝的操作，數據量比較大時，有一定的延遲，所以相對來說數據處理就慢一些。當然，這個只是大體示意圖，實際根據業務不同會更復雜。兩者側重的點不同，有各自適合的業務領域，需要根據實際情況選用合適的方式。
stefanieliang
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回答:當一張表的數據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的執行都更快的完成，避免過長時間占用數據庫連接，讓連接能夠迅速的釋放回數據庫連接池，提供更多穩定的服務。一旦產生大量的行鎖甚至表鎖，將會帶來連接瞬間被打滿、數據庫資源耗盡、服務宕機的災難性后果。所以如何避免以上問題的發生才是最重要的，絕不能等問題發生之后再去解決...
coordinate35
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...據量早已超出 ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB）級別。傳統的數據處理方法是：隨著數據量的加大，不斷更新硬件指標，采用更加強大的CPU、更大容量的磁盤這樣的措施，但現實是：數據量增大的速度遠遠超出了單機計算和存儲能力提升...
...據量早已超出 ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB）級別。傳統的數據處理方法是：隨著數據量的加大，不斷更新硬件指標，采用更加強大的CPU、更大容量的磁盤這樣的措施，但現實是：數據量增大的速度遠遠超出了單機計算和存儲能力提升...
...大數據，其實數據本身并不是有用的，必須要經過一定的處理。例如你每天跑步帶個手環收集的也是數據，網上這么多網站也是數據，簡稱為Data，數據本身并沒有什么作用，但是數據里面包含一些很重要的東西，叫做信息（Infor...
...需要做的工程量就會相對較高。引入更多的數據對于數據處理大致可歸類為四個方面，分別是復雜性、靈活性、延遲和分布式，其中分布式肯定是不可少的，一旦缺少分布式就無法解決大規模問題 。靈活性的意思是業務可以任...
...無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 二、大數據的特點 1）Volume（大量）： ...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
李濤
