回答:大家在刚开始搭建项目的时候可能考虑的不够全面，随着产品的推广 、业务场景的复杂和使用用户越来越多 数据会呈现快速增长。当数据达到千万级的时候 就会发现 查询速度越来越慢 用户体验也就越来越差，那怎样提升千万级数据查询效率呢？小萌简单整理了一下，希望对大家有所帮助！优化数据库设计：数据字段类型使用varchar/nvarchar 替换 char/nchar，变长字段存储空间小，节省存储空间。在查询的...
phodal
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回答:之前在BAT里参与过一个公司级应用（非市场级，投入的人力也不会那么大），上线2年后，总是被用户投诉，原因是这个应用使用MySql数据库来做持久层，但是2年了，有一张非常重要的存储历史任务的表实在是太大了，导致通过页面想要查询历史数据的速度变得非常非常慢，所以用户很是不满意。分析下来，这不是用Redis能解决的缓存问题，而是历史数据的查询响应速度问题。我们最开始是希望能够通过增加索引的方式解决，但是...
mengera88
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回答:不知道开发的同学有没有遇到过类似这样的需求：相同类型的数据在多个系统中，如果要得到全部的信息，就要连续调多个系统的接口；业务复杂，一个需求需要关联几张表甚至几十张表才能得到想要的结果；系统做了分库分表，但是需要统计所有的数据。那么此类需求要如何满足呢？我们选择了通过 ETL 提前进行数据整合的方案。什么是 ETL说到ETL，很多开发伙伴可能会有些陌生，更多的时候 ETL 是用在大数据、数据分析的相...
MarvinZhang
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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...
Leo_chen
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...绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容： 有赞数据平台的整体架构。 SparkSQL 在有赞的技术演进。 从 Hive 到 SparkSQL 的迁移之路。 一. 有赞数据平台介绍 首先介绍一下有赞大数据...
...绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容： 有赞数据平台的整体架构。 SparkSQL 在有赞的技术演进。 从 Hive 到 SparkSQL 的迁移之路。 一. 有赞数据平台介绍 首先介绍一下有赞大数据...
...MapReduce和DataBase的优势，首先，它对传统的MapReduce进行了优化（比如Map 可以不写磁盘，Reduce可不必排序等），使其性能更高，采用MapReduce一大优势是使Tenzing具有了很好的扩展性和容错性，Tenzing论文是这样表述的： Thanks to MapR...
...息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和DatasetAPI。当计算结果的时候，使用的是相同的执行引擎，不依赖你正在使用哪种API或者语言。这种统一也就意味着开发者...
...。 在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和DatasetAPI。 当计算结果的时候，使用的是相同的执行引擎，不依赖你正在使用哪种API或者语言。这种统一也就意味着开发...
...该代码运行在Hadoop集群上。 Pig最好的部分是对代码进行优化和测试，以处理日常问题。所以用户可以直接安装Pig并开始使用它。Pig提供了Grunt shell来运行交互式的Pig命令。因此，任何了解Pig Latin的人都可以享受HDFS和MapReduce的好...
...专家大沙，将为大家详细介绍本次开源的Blink主要功能和优化点，希望与业界同仁共同携手，推动Flink社区进一步发展。 Blink简介 Apache Flink是德国柏林工业大学的几个博士生和研究生从学校开始做起来的项目，早期叫做Stratosphere...
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...
刘玉平
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