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數據分析處理實戰

Kafka消息隊列

UKafka是UCloud平臺中的一款專門處理流式數據的分布式消息產品。通過以創建集群的方式創建UKafka,能夠快速實現Kafka以及所依賴的服務的部署,為用戶提供快速創建、便于管理、并可彈性伸縮的流式數據處理系統。

數據分析處理實戰問答精選

為什么SQL處理數據比Java快?

回答:使用SQL處理數據時,數據會在數據庫內直接進行處理,而且sql處理本身可以對sql語句做優化,按照最優的策略自動執行。使用Java處理時,需要把數據從數據庫讀入到Java程序內存,其中有網絡處理和數據封裝的操作,數據量比較大時,有一定的延遲,所以相對來說數據處理就慢一些。當然,這個只是大體示意圖,實際根據業務不同會更復雜。兩者側重的點不同,有各自適合的業務領域,需要根據實際情況選用合適的方式。

stefanieliang | 2099人閱讀

SQL注入,get,post,cookie攻擊怎么實戰?

問題描述:該問題暫無描述

dreambei | 981人閱讀

你處理過的最大的數據量是多少?你是如何處理的?

回答:我是做JAVA后臺開發的,目前為止最多處理過每天600萬左右的數據!數據不算特別多,但是也算是經歷過焦頭爛額,下面淺談下自己和團隊怎么做的?后臺架構:前置部門:負責接收別的公司推過來的數據,因為每天的數據量較大,且分布不均,使用十分鐘推送一次報文的方式,使用batch框架進行數據落地,把落地成功的數據某個字段返回給調用端,讓調用端驗證是否已經全部落地成功的,保證數據的一致性!核心處理:使用了spr...

李增田 | 1515人閱讀

hadoop任務,給定數據量和處理邏輯(Sql、UDF等),如何預估計算時間與資源?有沒有實際案例?

回答:首先明確下定義:計算時間是指計算機實際執行的時間,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度。首先我們不考慮資源問題,討論時間的預估。執行時間依賴于執行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務Spark 任務的總執行時間可以看 Spark UI,以下圖為例Spark 任務是分多個 Physical Stage 執行的,每個stage下有很多個task,task 的...

silenceboy | 1071人閱讀

關于sql執行原理的問題,怎么處理比較好?

回答:Sql執行原理大致分為四步:第一步,客戶端把語句發給服務器端執行:所有的SQL語句都是在客戶端進程產生的,在服務器進程執行的。第二步,語句解析:客戶端把SQL語句傳送到服務器后,服務器進程會對該語句在服務器上進行解析,這個時候服務器進程會對于SQL語句進行這幾項操作:查詢高速緩存、語句合法性檢查、語言含義檢查也就是詞法分析器、然后對獲得對象進行解析鎖、再核對數據訪問權限、最后確定最佳執行計劃。第三...

tracymac7 | 532人閱讀

移動托管怎么處理

問題描述:關于移動托管怎么處理這個問題,大家能幫我解決一下嗎?

崔曉明 | 903人閱讀

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