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大數據平臺

...rm（簡稱 USDP），是 UCloud 推出的云上智能化、輕量級的大數據基礎服務平臺，能夠幫您快速構建起大數據的分析處理能力。 USDP 構建于 UCloud 的云服務上，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...

大數據量管理問答精選

計算量大需要什么服務器

問題描述:關于計算量大需要什么服務器這個問題，大家能幫我解決一下嗎？

李濤 | 789人閱讀

mysql數據庫中，數據量很大的表，有什么優化方案么？

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 | 1907人閱讀

如何簡單粗暴的優化一張數據量增長很快的千萬級大表？

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 | 842人閱讀

你處理過的最大的數據量是多少？你是如何處理的？

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 | 1483人閱讀

mysql表數據量太大，達到了1億多條數據，除了分庫分表之外，還有沒有其他的解決方式？

回答:mysql在常規配置下，一般只能承受2000萬的數據量(同時讀寫，且表中有大文本字段，單臺服務器)。現在超過1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：1 分表。可以按時間，或按一定的規則拆分，做到查詢某一條數據庫，盡量在一個子表中即可。這是最有效的方法2 讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數據放在 redis中，定期同步3 表的大文本字段分離出...

zhou_you | 14157人閱讀

hadoop任務，給定數據量和處理邏輯（Sql、UDF等），如何預估計算時間與資源？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 | 1059人閱讀

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