回答:个人的观点,这种大表的优化,不一定上来就要分库分表,因为表一旦被拆分,开发、运维的复杂度会直线上升,而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表,先考虑做单表的优化。单表优化单表优化可以从这几个角度出发:表分区:MySQL在5.1之后才有的,可以看做是水平拆分,分区表需要在建表的需要加上分区参数,用户需要在建表的时候加上分区参数;分区表底层由多个物理子表组成,但是对于代码来...
回答:您好,我是数据僧(头条,公众号,简书),,一名数据相关从业者。下面讲讲我对您这个问题的理解。Hive是为了解决什么问题,Hive产生的背景,我们以这个为引子,展开回答。1,MapReduce编程的不变性,如果要处理一些数据处理的任务,会有一定的门槛,并且操作起来不方便。2,Hdfs上的文件缺少Schema。例如:缺少 字段名,数据类型等,不方面数据进行有效管理。3,用于解决海量结构化数据的统计问题...
回答:你好!安装Hive需要一些步骤,以下是大致的流程: 1. 首先需要安装Java,因为Hive是基于Java开发的。你可以通过以下命令来检查是否已经安装了Java: java -version 如果没有安装Java,则需要安装Java Development Kit (JDK)。 2. 安装Hadoop。Hive需要Hadoop作为其存储和计算引擎。你可以从Had...
回答:hive 我感悟是这样的,hive类似于mysql和 mapreduce的结合品。1hive的语法 和mysql很像,但hive因为是依赖hdfs文件系统的,所以他有自己独有的语法体系,比如 1 建表时它有分隔符的概念,2 插入时他有覆盖的概念,3插入它不支持部分插入,只支持整体插入,4.不支持更新和删除只支持查找,在查询语法和mysql很像,但计算引擎和mysql完全不一样。所以学习hive首先...
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...
...术进行了深入的探讨。 常越峰 《浅谈AI工具链》 个推大数据研发高级主管AI在生产环境落地的整个过程中,通常会遇到三个挑战: 第一,业务场景复杂。简单的一个算法也许只能优化某个环节,但整个业务场景的优化可能需要...
...术进行了深入的探讨。 常越峰 《浅谈AI工具链》 个推大数据研发高级主管 AI在生产环境落地的整个过程中,通常会遇到三个挑战: 第一,业务场景复杂。简单的一个算法也许只能优化某个环节,但整个业务场景的优化可能需...
业务 需求:统计每小时的PV数 数据采集 hdfs hive 数据清洗(ETL) 用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程 字段过滤 31/Aug/2015:00:04:37 +0800 GET /course/view.php?id=27 HTTP/1.1 ...
...的几种 Time 详解 11、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 ElasticSearch 12、Flink 从0到1学习 —— Flink 项目如何运行? 13、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Kafka 14、Flink 从0到1学习 —— Flink JobManager 高可用...
...的几种 Time 详解 11、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 ElasticSearch 12、Flink 从0到1学习 —— Flink 项目如何运行? 13、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Kafka 14、Flink 从0到1学习 —— Flink JobManager 高可用...
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...