RDS 處理大數(shù)據(jù)量SEARCH AGGREGATION
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
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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
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問(wèn)題描述:關(guān)于云數(shù)據(jù)庫(kù)rds有什么用這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
馬龍駒
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回答:個(gè)人的觀點(diǎn)，這種大表的優(yōu)化，不一定上來(lái)就要分庫(kù)分表，因?yàn)楸硪坏┍徊鸱?，開(kāi)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(wàn)甚至小幾千萬(wàn)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(duì)于代碼來(lái)...
周國(guó)輝
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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
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...一下最近發(fā)生在我公司的事故，以及如何避免，并且如何處理優(yōu)化。 間接原因還有很多，技術(shù)跟不上業(yè)務(wù)的發(fā)展，由每日百萬(wàn)量到千萬(wàn)級(jí)是一個(gè)大的跨進(jìn)，公司對(duì)于系統(tǒng)優(yōu)化的處理優(yōu)先級(jí)不高，技術(shù)開(kāi)發(fā)人手的短缺 第一次宕機(jī) ...
...一下最近發(fā)生在我公司的事故，以及如何避免，并且如何處理優(yōu)化。 間接原因還有很多，技術(shù)跟不上業(yè)務(wù)的發(fā)展，由每日百萬(wàn)量到千萬(wàn)級(jí)是一個(gè)大的跨進(jìn)，公司對(duì)于系統(tǒng)優(yōu)化的處理優(yōu)先級(jí)不高，技術(shù)開(kāi)發(fā)人手的短缺 第一次宕機(jī) ...
...在但很少有人為之側(cè)目。數(shù)據(jù)庫(kù)又叫做數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，是處理的數(shù)據(jù)按照一定的方式儲(chǔ)存在一起，能夠讓多個(gè)用戶共享、盡可能減小冗余度的數(shù)據(jù)集合，一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)可以由多個(gè)數(shù)據(jù)表空間（Tablespace）構(gòu)成，用戶可以對(duì)文件中的...
... 單機(jī)壓力大；讀寫(xiě)粒度容易控制 MapReduce 模式重，寫(xiě)出錯(cuò)處理麻煩 Hive讀寫(xiě) 單機(jī)壓力大 擴(kuò)展性好 文件格式 orc支持 orc不支持，可添加 分布式 不支持，可以通過(guò)調(diào)度系統(tǒng)規(guī)避 支持 流控 有流控功能 需要定制 統(tǒng)計(jì)信息 已...
...ODS?也作為大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源，可以進(jìn)行增量和全量的數(shù)據(jù)處理需求。但是由于使用的MongoDB，對(duì)業(yè)務(wù)有一定侵入，需要業(yè)務(wù)線修改相應(yīng)查詢語(yǔ)句，而這點(diǎn)基本上遭到業(yè)務(wù)線的同學(xué)不同程度的抵制。同時(shí)目前大數(shù)據(jù)使用的是?Hadoop + H...
...考阿里云天貓旗艦店。分布式網(wǎng)站架構(gòu)，在開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)需要處理號(hào)幾個(gè)地方，才能更輕松的擴(kuò)展： 1，數(shù)據(jù)庫(kù)單獨(dú)運(yùn)行 這個(gè)最簡(jiǎn)單，相信只要用到了數(shù)據(jù)庫(kù)的網(wǎng)站，大部分都是已經(jīng)可以輕松實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站和數(shù)據(jù)庫(kù)分離的模式。之所以強(qiáng)...
...考阿里云天貓旗艦店。分布式網(wǎng)站架構(gòu)，在開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)需要處理號(hào)幾個(gè)地方，才能更輕松的擴(kuò)展： 1，數(shù)據(jù)庫(kù)單獨(dú)運(yùn)行 這個(gè)最簡(jiǎn)單，相信只要用到了數(shù)據(jù)庫(kù)的網(wǎng)站，大部分都是已經(jīng)可以輕松實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站和數(shù)據(jù)庫(kù)分離的模式。之所以...
...考阿里云天貓旗艦店。分布式網(wǎng)站架構(gòu)，在開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)需要處理號(hào)幾個(gè)地方，才能更輕松的擴(kuò)展： 1，數(shù)據(jù)庫(kù)單獨(dú)運(yùn)行 這個(gè)最簡(jiǎn)單，相信只要用到了數(shù)據(jù)庫(kù)的網(wǎng)站，大部分都是已經(jīng)可以輕松實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站和數(shù)據(jù)庫(kù)分離的模式。之所以...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
一、活動(dòng)亮點(diǎn)：全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級(jí)，跨境業(yè)務(wù)福音！爆款云主機(jī)0.5折起：香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
李濤
