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數(shù)據(jù)分析處理實(shí)戰(zhàn)SEARCH AGGREGATION

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數(shù)據(jù)分析處理實(shí)戰(zhàn)

Kafka消息隊(duì)列

UKafka是UCloud平臺(tái)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(guò)以創(chuàng)建集群的方式創(chuàng)建UKafka，能夠快速實(shí)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)。

數(shù)據(jù)分析處理實(shí)戰(zhàn)問(wèn)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(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)直接進(jìn)行處理，而且sql處理本身可以對(duì)sql語(yǔ)句做優(yōu)化，按照最優(yōu)的策略自動(dòng)執(zhí)行。使用Java處理時(shí)，需要把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)，有一定的延遲，所以相對(duì)來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)處理就慢一些。當(dāng)然，這個(gè)只是大體示意圖，實(shí)際根據(jù)業(yè)務(wù)不同會(huì)更復(fù)雜。兩者側(cè)重的點(diǎn)不同，有各自適合的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，需要根據(jù)實(shí)際情況選用合適的方式。

stefanieliang | 2077人閱讀

SQL注入，get，post，cookie攻擊怎么實(shí)戰(zhàn)？

問(wèn)題描述:該問(wèn)題暫無(wú)描述

dreambei | 969人閱讀

你處理過(guò)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(tái)開(kāi)發(fā)的，目前為止最多處理過(guò)每天600萬(wàn)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(guò)焦頭爛額，下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的？后臺(tái)架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過(guò)來(lái)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

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(méi)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(wèn)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

關(guān)于sql執(zhí)行原理的問(wèn)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(yǔ)句發(fā)給服務(wù)器端執(zhí)行：所有的SQL語(yǔ)句都是在客戶端進(jìn)程產(chǎn)生的，在服務(wù)器進(jìn)程執(zhí)行的。第二步，語(yǔ)句解析：客戶端把SQL語(yǔ)句傳送到服務(wù)器后，服務(wù)器進(jìn)程會(huì)對(duì)該語(yǔ)句在服務(wù)器上進(jìn)行解析，這個(gè)時(shí)候服務(wù)器進(jìn)程會(huì)對(duì)于SQL語(yǔ)句進(jìn)行這幾項(xiàng)操作：查詢高速緩存、語(yǔ)句合法性檢查、語(yǔ)言含義檢查也就是詞法分析器、然后對(duì)獲得對(duì)象進(jìn)行解析鎖、再核對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限、最后確定最佳執(zhí)行計(jì)劃。第三...

tracymac7 | 525人閱讀

移動(dòng)托管怎么處理

問(wèn)題描述:關(guān)于移動(dòng)托管怎么處理這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？

崔曉明 | 891人閱讀

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    知乎專欄 歡迎關(guān)注我的知乎專欄：https://zhuanlan.zhihu.com/geektutu 基礎(chǔ)教程 Pandas 數(shù)據(jù)處理(三) - Cheat Sheet 中文版 來(lái)源，2張圖覆蓋了幾乎所有常用的 Pandas 用法。 Pandas_Cheat_Sheet_中文版.pdf 下載 Pandas 數(shù)據(jù)處理(二) - 篩選數(shù)據(jù) 選...

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