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數(shù)據(jù)庫處理SEARCH AGGREGATION

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數(shù)據(jù)庫處理

Kafka消息隊(duì)列

UKafka是UCloud平臺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)庫處理問答精選

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)會在數(shù)據(jù)庫內(nèi)直接進(jìn)行處理，而且sql處理本身可以對sql語句做優(yōu)化，按照最優(yōu)的策略自動執(zhí)行。使用Java處理時(shí)，需要把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫讀入到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，所以相對來說數(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 | 2390人閱讀

你處理過的最大的數(shù)據(jù)量是多少？你是如何處理的？

回答:我是做JAVA后臺開發(fā)的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)不算特別多，但是也算是經(jīng)歷過焦頭爛額，下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的？后臺架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過來的數(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 | 2010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 | 1241人閱讀

移動托管怎么處理

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

崔曉明 | 1033人閱讀

轉(zhuǎn)移密碼收到怎么處理

問題描述:關(guān)于轉(zhuǎn)移密碼收到怎么處理這個(gè)問題，大家能幫我解決一下嗎？

bbbbbb | 1035人閱讀

cms空間不足怎么處理

問題描述:關(guān)于cms空間不足怎么處理這個(gè)問題，大家能幫我解決一下嗎？

付倫 | 987人閱讀

數(shù)據(jù)庫處理精品文章

  • DM 源碼閱讀系列文章（三）數(shù)據(jù)同步處理單元介紹

    ...之間的數(shù)據(jù)交互模型。本篇文章詳細(xì)地介紹 DM 數(shù)據(jù)同步處理單元（DM-worker 內(nèi)部用來同步數(shù)據(jù)的邏輯單元），包括數(shù)據(jù)同步處理單元實(shí)現(xiàn)了什么功能，數(shù)據(jù)同步流程、運(yùn)行邏輯，以及數(shù)據(jù)同步處理單元的 interface 設(shè)計(jì)。 數(shù)據(jù)同步...

    Forelax 評論0 收藏0

  • tensorflow數(shù)據(jù)集

    ...nsorFlow 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備和處理是非常重要的一步。TensorFlow 提供了一些內(nèi)置的數(shù)據(jù)集，如 MNIST、CIFAR-10 等，但在實(shí)際應(yīng)用中，我們通常需要自己創(chuàng)建和處理數(shù)據(jù)集。本文將介紹一些 TensorFlow 數(shù)據(jù)集...

    wujl596 評論0 收藏233

  • 場景化封裝，一站式使用，普惠AI集成 ——阿里云發(fā)布智能媒體管理產(chǎn)品

    ...研開發(fā)，對于內(nèi)容檢索，還需要分析場景細(xì)節(jié)需求，引入數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)和開發(fā)。這都需要很好的技術(shù)能力，以及開發(fā)團(tuán)隊(duì)的支撐，并解決如下的痛點(diǎn)。 多廠家管理痛點(diǎn) 圖片應(yīng)用將數(shù)據(jù)保存到云存儲后，要選擇不同廠家的AI分析能...

    big_cat 評論0 收藏0

  • Redis 系列之一

    ...，讓數(shù)據(jù)查詢從緩存中拿出數(shù)據(jù) 缺點(diǎn)： 緩存的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不一致 緩存雪崩 緩存穿透 緩存并發(fā)競爭 redis 和memcached 的區(qū)別 Redis支持服務(wù)端的操作：Redis相比memcache來說，有更多的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和并支持更豐富的數(shù)據(jù)操作 me...

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  • 什么是CDH Spark2

    ...工具和技術(shù)，例如 Apache Spark，它是一種用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的快速靈活的數(shù)據(jù)處理引擎?！　DH Spark2 是 Apache Spark 的一個(gè)版本，包含在 Cloudera Distribution for Apache Hadoop (CDH) 中。它是一個(gè)強(qiáng)大而靈活的數(shù)據(jù)處理引...

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  • JS+PHP+MYSQL處理JSON的全面總結(jié)

    ...和反斜杠（json_encode加上的那個(gè)）都加上了反斜杠。存入數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容： {html:ab} 按照這樣的過程處理數(shù)據(jù)是正常的，從數(shù)據(jù)庫取出后，用json_decode可以恢復(fù)原來的數(shù)據(jù)。但是如果在存入數(shù)據(jù)庫前沒有做real_escape_string的處理，...

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  • 關(guān)于redis的幾件小事(二)redis線程模型

    ...edis的線程模式，必須先了解下面幾個(gè)概念 （1）文件事件處理器 ①redis是基于reactor模式開發(fā)了網(wǎng)絡(luò)事件處理器，這個(gè)處理器叫做 文件事件處理器(file event Handler)。這個(gè)文件事件處理器是單線程的，所以redis才叫做單線程模式，采...

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