回答:1. 如果你对数据的读写要求极高,并且你的数据规模不大,也不需要长期存储,选redis;2. 如果你的数据规模较大,对数据的读性能要求很高,数据表的结构需要经常变,有时还需要做一些聚合查询,选MongoDB;3. 如果你需要构造一个搜索引擎或者你想搞一个看着高大上的数据可视化平台,并且你的数据有一定的分析价值或者你的老板是土豪,选ElasticSearch;4. 如果你需要存储海量数据,连你自己都...
回答:MySQL是单机性能很好,基本都是内存操作,而且没有任何中间步骤。所以数据量在几千万级别一般都是直接MySQL了。hadoop是大型分布式系统,最经典的就是MapReduce的思想,特别适合处理TB以上的数据。每次处理其实内部都是分了很多步骤的,可以调度大量机器,还会对中间结果再进行汇总计算等。所以数据量小的时候就特别繁琐。但是数据量一旦起来了,优势也就来了。
回答:最直接简单的方式,一个输入框一个提交按钮,直接从网页输入SQL语句然后交由后端执行,这种方法一定得注意SQL注入以及MySQL的权限控制。在1的基础上的一种取巧方法,就是安装phpMyAdmin。根据你要更新的需求列出种种SQL语句的格式,采用参数化输入,而不是完全的SQL语句输入,后端使用参数化查询,防止SQL注入。
回答:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统,用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的,所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时,也传递给一个python字典,里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时,通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...
回答:安装 HBase(Hadoop Database)是在 Linux 操作系统上进行大规模数据存储和处理的一种分布式数据库解决方案。以下是在 Linux 上安装 HBase 的一般步骤: 步骤 1:安装 Java 在 Linux 上安装 HBase 需要 Java 运行时环境(JRE)或 Java 开发工具包(JDK)。您可以通过以下命令安装 OpenJDK: 对于 Ubuntu/Debian...
回答:一、区别:1、Hbase: 基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库;HBase表是物理表,适合存放非结构化的数据。2、hive:本身不存储数据,通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据,依赖HDFS和MapReduce;hive中的表是纯逻辑表。Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,二者通常协作配合使用。二、适用场景:1、Hbase:海量明细数据的随机...
...再次open的时候,重新分配region到实际的regionserver上,并更新这里的数据行。 逆向工程除了上面的直接文件、数据内容修复外,还涉及到数据的完整性其他方面修复。一个表示由无穷小的rowkey到无穷大的rowkey范围组成,还可能会...
...好,存入MySQL数据库中,并通过Quartz调度运算作业和数据更新。 很显然,MySQL无法应对数据的大量增长,这个平台对于数据的增长和扩张是无法适应的, 应用的接口响应时间从开始的几秒甚至延长到几分钟,无法令人接受。 总...
...率不高,读取的场景频率不高,同时数据量非常大 随机更新某一行的频率不高 列簇式存储:概念 列簇(多个数据列的组合),HBase表中的每个列都归属于某个列簇 列簇是表的schame的一部分,但是列并不是 创建表时,需要给...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...