linux統(tǒng)計數(shù)據(jù)量SEARCH AGGREGATION
回答:個人的觀點，這種大表的優(yōu)化，不一定上來就要分庫分表，因為表一旦被拆分，開發(fā)、運維的復(fù)雜度會直線上升，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候加上分區(qū)參數(shù)；分區(qū)表底層由多個物理子表組成，但是對于代碼來...
周國輝
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回答:當一張表的數(shù)據(jù)量達到千萬級別的時候，任何對表的操作都得小心翼翼。核心點在于避免全表掃描、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，避免過長時間占用數(shù)據(jù)庫連接，讓連接能夠迅速的釋放回數(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，將會帶來連接瞬間被打滿、數(shù)據(jù)庫資源耗盡、服務(wù)宕機的災(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隊怎么做的？后臺架構(gòu):前置部門:負責接收別的公司推過來的數(shù)據(jù)，因為每天的數(shù)據(jù)量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報文的方式，使用batch框架進行數(shù)據(jù)落地，把落地成功的數(shù)據(jù)某個字段返回給調(diào)用端，讓調(diào)用端驗證是否已經(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(同時讀寫，且表中有大文本字段，單臺服務(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：計算時間是指計算機實際執(zhí)行的時間，不是人等待的時間，因為等待時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，討論時間的預(yù)估。執(zhí)行時間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個 Physical Stage 執(zhí)行的，每個stage下有很多個task，task 的...
silenceboy
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...，事件阻塞隊列 選擇其他進程，并更新他的 PCB 更新內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 恢復(fù) PCB 上下文 進程阻塞 一個阻塞的進程通常是在等待某個事件，例如信號的釋放或者消息的到達。在多任務(wù)的系統(tǒng)中，阻塞的進程會通過系統(tǒng)調(diào)用去通知調(diào)度...
...，配合grep指令使用#find/|grepxxx11、統(tǒng)計文件有多少行（wc 、cat）有的時候需要統(tǒng)計文本里面有多少行，可以借助wc指令完成#wc-lxxx#其中xxx就是參看的文件，例如wc-l/proc/cpuinfo也...
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。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
aliyun
