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后臺處理json數據

Kafka消息隊列

UKafka是UCloud平臺中的一款專門處理流式數據的分布式消息產品。通過以創建集群的方式創建UKafka，能夠快速實現Kafka以及所依賴的服務的部署，為用戶提供快速創建、便于管理、并可彈性伸縮的流式數據處理系統。

后臺處理json數據問答精選

為什么SQL處理數據比Java快？

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 | 2077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

想問下nodejs通常用什么存儲數據？

回答:用啥數據庫跟你用啥技術沒任何關系[呲牙]都可以用，看有沒有nodejs的包。

zzbo | 654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

移動托管怎么處理

問題描述:關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

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