大數(shù)據(jù)量管理SEARCH AGGREGATION
回答:個(gè)人的觀點(diǎn)，這種大表的優(yōu)化，不一定上來就要分庫分表，因?yàn)楸硪坏┍徊鸱?，開發(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中幾百萬甚至小幾千萬的表，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...
周國(guó)輝
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回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬級(jí)別的時(shí)候，任何對(duì)表的操作都得小心翼翼。核心點(diǎn)在于避免全表掃描、避免鎖表、避免產(chǎn)生大量行鎖。本質(zhì)上是讓每一次sql的執(zhí)行都更快的完成，避免過長(zhǎng)時(shí)間占用數(shù)據(jù)庫連接，讓連接能夠迅速的釋放回?cái)?shù)據(jù)庫連接池，提供更多穩(wěn)定的服務(wù)。一旦產(chǎn)生大量的行鎖甚至表鎖，將會(huì)帶來連接瞬間被打滿、數(shù)據(jù)庫資源耗盡、服務(wù)宕機(jī)的災(zāi)難性后果。所以如何避免以上問題的發(fā)生才是最重要的，絕不能等問題發(fā)生之后再去解決...
coordinate35
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回答:我是做JAVA后臺(tái)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(tái)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
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回答:mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫，且表中有大文本字段，單臺(tái)服務(wù)器)。現(xiàn)在超過1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：1 分表。可以按時(shí)間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫，盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法2 讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數(shù)據(jù)放在 redis中，定期同步3 表的大文本字段分離出...
zhou_you
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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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什么是大數(shù)據(jù)？進(jìn)入本世紀(jì)以來，尤其是2010年之后，隨著互聯(lián)網(wǎng)特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)呈爆炸趨勢(shì)，已經(jīng)很難估計(jì)全世界的電子設(shè)備中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)到底有多少，描述數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量的計(jì)量單位從MB（1MB大約...
一、什么是大數(shù)據(jù)進(jìn)入本世紀(jì)以來，尤其是2010年之后，隨著互聯(lián)網(wǎng)特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)呈爆炸趨勢(shì)，已經(jīng)很難估計(jì)全世界的電子設(shè)備中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)到底有多少，描述數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量的計(jì)量單位從MB（1MB大...
...發(fā)生到調(diào)度生效超過十幾分鐘很正常； 2）不精準(zhǔn)：缺乏數(shù)據(jù)指導(dǎo)，統(tǒng)籌優(yōu)化能力弱。舉個(gè)例子，A技能組排隊(duì)時(shí)現(xiàn)場(chǎng)管理員想將A技能組的流量切一些到B里，切多少，分給誰，可能都是拍腦袋決定，決策結(jié)果也無法沉淀； 3）手...
...常狀態(tài)是從節(jié)點(diǎn)和計(jì)算節(jié)點(diǎn)一樣工作。這種架構(gòu)設(shè)計(jì)保證數(shù)據(jù)完整性。首先我們保證每臺(tái)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上分別有一個(gè)DataNode節(jié)點(diǎn)和NodeManager節(jié)點(diǎn)。因?yàn)槎际怯?jì)算節(jié)點(diǎn)，真正干活的。在數(shù)量上我們要保證。那么NameNode和ResourceManager是兩個(gè)...
...發(fā)生到調(diào)度生效超過十幾分鐘很正常； 2）不精準(zhǔn)：缺乏數(shù)據(jù)指導(dǎo)，統(tǒng)籌優(yōu)化能力弱。舉個(gè)例子，A技能組排隊(duì)時(shí)現(xiàn)場(chǎng)管理員想將A技能組的流量切一些到B里，切多少，分給誰，可能都是拍腦袋決定，決策結(jié)果也無法沉淀； 3）手...
...淫溪谷，盛怒于土囊之口，……DT時(shí)代，未來已來——數(shù)據(jù)大爆炸首先要明白大家為何從前幾年開始談大數(shù)據(jù)了？這是一個(gè)基本問題，包含著對(duì)當(dāng)下數(shù)據(jù)現(xiàn)實(shí)的基本認(rèn)識(shí)。一個(gè)不可忽視的事實(shí)是，隨著網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)的不...
...ker（賬號(hào)：dockerone），作者為海航生態(tài)科技技術(shù)研究院大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師高顏。 文章介紹了海航生態(tài)科技輿情大數(shù)據(jù)平臺(tái)的容器化改造經(jīng)驗(yàn)，包括初期技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用容器化、架構(gòu)遷移、持續(xù)發(fā)布與部署。 海航輿情監(jiān)控系統(tǒng)能...
...是幾次的訪問。此時(shí)網(wǎng)站架構(gòu)的特點(diǎn)：請(qǐng)求量是比較低，數(shù)據(jù)量比較小，代碼量也比較小。可能找?guī)讉€(gè)工程師，很容易就做一個(gè)這樣的站點(diǎn)，根本沒什么「架構(gòu)」可言。 其實(shí)，這也是很多創(chuàng)業(yè)公司初期面臨的問題，最開始58同城...
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...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
李濤
