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數(shù)據(jù)預(yù)處理介紹SEARCH AGGREGATION

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數(shù)據(jù)預(yù)處理介紹

Kafka消息隊(duì)列

UKafka是UCloud平臺(tái)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)預(yù)處理介紹問答精選

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(huì)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(dòng)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(huì)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 | 2099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(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 | 1515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 | 1071人閱讀

如何介紹機(jī)房

問題描述:關(guān)于如何介紹機(jī)房這個(gè)問題,大家能幫我解決一下嗎?

bbbbbb | 1008人閱讀

對網(wǎng)絡(luò)機(jī)房如何介紹

問題描述:關(guān)于對網(wǎng)絡(luò)機(jī)房如何介紹這個(gè)問題,大家能幫我解決一下嗎?

ernest | 977人閱讀

如何介紹合作伙伴

問題描述:關(guān)于如何介紹合作伙伴這個(gè)問題,大家能幫我解決一下嗎?

周國輝 | 683人閱讀

數(shù)據(jù)預(yù)處理介紹精品文章

  • DM 源碼閱讀系列文章(三)數(shù)據(jù)同步處理單元介紹

    ...DM 組件 DM-master 和 DM-worker 的入口代碼,以及兩者之間的數(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...

    Forelax 評論0 收藏0
  • 高級前端面試題大匯總(只有試題,沒有答案)

    ...動(dòng)態(tài)加載模塊 服務(wù)端渲染SSR 介紹路由的history 介紹Redux數(shù)據(jù)流的流程 Redux如何實(shí)現(xiàn)多個(gè)組件之間的通信,多個(gè)組件使用相同狀態(tài)如何進(jìn)行管理 多個(gè)組件之間如何拆分各自的state,每塊小的組件有自己的狀態(tài),它們之間還有一...

    kviccn 評論0 收藏0
  • 標(biāo)題:DKhadoop大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)監(jiān)控數(shù)據(jù)介紹

    標(biāo)題:DKhadoop大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)介紹2018年國內(nèi)大數(shù)據(jù)公司50強(qiáng)榜單排名已經(jīng)公布了出來,大快以黑馬之姿闖入50強(qiáng),并摘得多項(xiàng)桂冠。Hanlp自然語言處理技術(shù)也榮膺了2018中國數(shù)據(jù)星技術(shù)獎(jiǎng)。對這份榜單感興趣的可以...

    AlienZHOU 評論0 收藏0
  • 2018大廠高級前端面試題匯總

    ...的動(dòng)態(tài)加載模塊 服務(wù)端渲染SSR 介紹路由的history 介紹Redux數(shù)據(jù)流的流程 Redux如何實(shí)現(xiàn)多個(gè)組件之間的通信,多個(gè)組件使用相同狀態(tài)如何進(jìn)行管理 多個(gè)組件之間如何拆分各自的state,每塊小的組件有自己的狀態(tài),它們之間還有一些...

    zzir 評論0 收藏0
  • 1、DBUtils 2、連接池

    ...紹個(gè)三個(gè)核心類 * a: 概述 * DBUtils是java編程中的數(shù)據(jù)庫操作實(shí)用工具,小巧簡單實(shí)用。 * DBUtils封裝了對JDBC的操作,簡化了JDBC操作,可以少寫代碼。 * DBUtils就是JDBC的簡化開發(fā)工具包。需要項(xiàng)目導(dǎo)入commons-dbuti...

    chuyao 評論0 收藏0
  • 《從0到1學(xué)習(xí)Flink》—— Apache Flink 介紹

    ...目前在負(fù)責(zé)的是監(jiān)控平臺(tái)的告警部分,負(fù)責(zé)采集到的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)會(huì)直接往 kafka 里塞,然后告警這邊需要從 kafka topic 里面實(shí)時(shí)讀取到監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),并將讀取到的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)做一些 聚合/轉(zhuǎn)換/計(jì)算 等操作,然后將計(jì)算后的結(jié)果與告警規(guī)則...

    flyer_dev 評論0 收藏0
  • DM 源碼閱讀系列文章(二)整體架構(gòu)介紹

    ...有哪些組件、各組件分別實(shí)現(xiàn)什么功能、組件之間交互的數(shù)據(jù)模型和 RPC 實(shí)現(xiàn)。 整體架構(gòu) 通過上面的 DM 架構(gòu)圖,我們可以看出,除上下游數(shù)據(jù)庫及 Prometheus 監(jiān)控組件外,DM 自身有 DM-master、DM-worker 及 dmctl 這 3 個(gè)組件。其中,DM-...

    jsyzchen 評論0 收藏0
  • 《從0到1學(xué)習(xí)Flink》—— 介紹Flink中的Stream Windows

    前言 目前有許多數(shù)據(jù)分析的場景從批處理到流處理的演變, 雖然可以將批處理作為流處理的特殊情況來處理,但是分析無窮集的流數(shù)據(jù)通常需要思維方式的轉(zhuǎn)變并且具有其自己的術(shù)語(例如,windowing(窗口化)、at-le...

    jifei 評論0 收藏0

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