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大数据性能问答精选

当数据库扼住系统性能咽喉，直接分库分表能解决吗？

回答:分库分表是比较靠后的优化手段，因为成本比较高。遇到数据库瓶颈:- 首先考虑sql优化，这是最简单的方法。对现有系统基本没有影响。- 其次就是考虑数据库的读写分离，这也是相对简单的方法。在数据库层面进行配置，系统层面只需要调整一下获取数据库连接的逻辑。读数据时即可以获取主库连接，也可以获取从库连接。写数据时只获取主库连接。- 再考虑增加缓存层。将数据缓存到缓存中，当再次访问时不再从数据库获取。一般缓...

icyfire | 930人阅读

高性能数据架构是您数字议程的重中之重吗？

回答:现在有幸参与传统银行数字化转型，负责技术架构部分的转型设计。高性能的数据架构（High Performance Data Architecture），正是我们架构转型的重点。随着科技的蓬勃发展、社交网络的广泛使用、线上消费的普及、数据挖掘的技术提升等大趋势，全球银行业正迎来一场声势浩大的数字化创新浪潮。数字化为消费者的生活及行为模式带来翻天覆地的变化，也孵化出一批新型的金融科技(Fintech)竞...

Lowky | 523人阅读

大数据时代，如何理解“大数据”？

回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，...

arashicage | 1225人阅读

大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么？哪个好？

回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...

zhangxiangliang | 3464人阅读

大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？

回答:近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的...

khlbat | 802人阅读

零基础能不能学大数据？大数据开发好学吗？

回答:随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的知识结构来选择大数据的学习方向。大数据技术体系在2016年的时候已经趋于成熟，目前正处在落地应用的阶段，大数据的细分岗位比较多，自然也就需要具备不同的知识结构。大数据的岗位集中在数据采集、整理、存储、分析...

wuyangnju | 867人阅读

大数据性能精品文章

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  • 什么是大数据技术架构

    大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开...

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    amc 评论0 收藏0
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