風(fēng)資源數(shù)據(jù)SEARCH AGGREGATION
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
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...，可能就會(huì)在未來的某個(gè)階段要全盤推翻。 而對于研發(fā)資源緊缺的安全需求來看，往往會(huì)在某個(gè)時(shí)間把自己擺到一個(gè)非常尷尬的境地，問題解決不了，改造又面臨大量的時(shí)間和溝通成本。 所以，把本人踩過的一些坑在這里分享...
...過服務(wù)端下發(fā)問題消耗前端的計(jì)算量。對于有足夠空余CPU資源的普通用戶少量的計(jì)算并不消耗成本，而攻擊者需要達(dá)到批量攻擊的效果則會(huì)占用極大的計(jì)算資源，讓攻擊得不償失。 流量分析： 通過機(jī)器學(xué)習(xí)對網(wǎng)絡(luò)流量中的異常...
...好，如果改善了能帶來更多的價(jià)值，給出了預(yù)期才有后續(xù)資源的補(bǔ)充，整個(gè)項(xiàng)目才能轉(zhuǎn)起來形成一個(gè)良性循環(huán)。 現(xiàn)在開始說說這個(gè)系列的最后一話： 如何對風(fēng)控系統(tǒng)進(jìn)行效果評估與優(yōu)化 與之前三期的文章一樣，我們再來洗一次...
...，這一點(diǎn)在一開始的時(shí)候確實(shí)會(huì)造成我們計(jì)算和運(yùn)營分析資源的浪費(fèi)，因?yàn)榉治龅膶ο筮h(yuǎn)遠(yuǎn)超過了可人工審查的范圍，最后也只能靠分析師通過和客戶的交涉和自己去使用客戶網(wǎng)站的最原始的方法來縮減需要特別關(guān)注或需要制定...
...，這一點(diǎn)在一開始的時(shí)候確實(shí)會(huì)造成我們計(jì)算和運(yùn)營分析資源的浪費(fèi)，因?yàn)榉治龅膶ο筮h(yuǎn)遠(yuǎn)超過了可人工審查的范圍，最后也只能靠分析師通過和客戶的交涉和自己去使用客戶網(wǎng)站的最原始的方法來縮減需要特別關(guān)注或需要制定...
...計(jì)算，并且設(shè)立緩存機(jī)制。 3、對風(fēng)險(xiǎn)分析要用到的計(jì)算資源有充分的認(rèn)識 毫不夸張的說，合格的風(fēng)險(xiǎn)分析要做的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)計(jì)算量要大過應(yīng)用內(nèi)所有計(jì)算的總和甚至超過幾倍。 其實(shí)這也很好理解，比如一個(gè)典型登錄場景，...
...計(jì)算，并且設(shè)立緩存機(jī)制。 3、對風(fēng)險(xiǎn)分析要用到的計(jì)算資源有充分的認(rèn)識 毫不夸張的說，合格的風(fēng)險(xiǎn)分析要做的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)計(jì)算量要大過應(yīng)用內(nèi)所有計(jì)算的總和甚至超過幾倍。 其實(shí)這也很好理解，比如一個(gè)典型登錄場景，...
...計(jì)算，并且設(shè)立緩存機(jī)制。 3、對風(fēng)險(xiǎn)分析要用到的計(jì)算資源有充分的認(rèn)識 毫不夸張的說，合格的風(fēng)險(xiǎn)分析要做的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)計(jì)算量要大過應(yīng)用內(nèi)所有計(jì)算的總和甚至超過幾倍。 其實(shí)這也很好理解，比如一個(gè)典型登錄場景，...
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鄒強(qiáng)
李義
劉德剛
阿羅
ernest
