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處理數(shù)據(jù)分析SEARCH AGGREGATION

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處理數(shù)據(jù)分析

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)。

處理數(shù)據(jù)分析問答精選

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 | 2077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 | 1483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 | 1059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 | 525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 | 891人閱讀

轉(zhuǎn)移密碼收到怎么處理

問題描述:關(guān)于轉(zhuǎn)移密碼收到怎么處理這個問題，大家能幫我解決一下嗎？

bbbbbb | 959人閱讀

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