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大數(shù)據(jù)量SEARCH AGGREGATION

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大數(shù)據(jù)量

大數(shù)據(jù)平臺

...rm(簡稱 USDP),是 UCloud 推出的云上智能化、輕量級的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)平臺,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...

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 | 789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┍徊鸱郑_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,但是對于代碼來...

周國輝 | 1907人閱讀

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

回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬級別的時(shí)候,任何對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 | 841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(tuán)隊(duì)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?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 | 1483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,單臺服務(wù)器)。現(xiàn)在超過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,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 | 14152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 | 1059人閱讀

大數(shù)據(jù)量精品文章

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    什么是大數(shù)據(jù)?進(jìn)入本世紀(jì)以來,尤其是2010年之后,隨著互聯(lián)網(wǎng)特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)的增長呈爆炸趨勢,已經(jīng)很難估計(jì)全世界的電子設(shè)備中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)到底有多少,描述數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量的計(jì)量單位從MB(1MB大約...

    amc 評論0 收藏0
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    摘要: 2018第九屆中國數(shù)據(jù)庫技術(shù)大會(huì),阿里云高級技術(shù)專家、架構(gòu)師封神(曹龍)帶來題為大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)庫-云HBase架構(gòu)&生態(tài)&實(shí)踐的演講。主要內(nèi)容有三個(gè)方面:首先介紹了業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)帶來的架構(gòu)演進(jìn),其次分析了ApsaraDB HBas...

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    DevTTL 評論0 收藏0

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