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java实现下雪场景

堡垒机

...方案;运维人员可通过堡垒机远程访问云主机(UHost),实现对访问账号集中管理,并做精细的权限规划和运维审计;提升金融行业及企业的内部运维风险控制水平。堡垒机能够满足物理机房、私有云、公有云、混合云等多种场...

java实现下雪场景问答精选

唯品会的OLAP场景中的Presto on Kylin是如何实现的?

回答:Kylin的背景Kylin 是一个Hadoop生态圈下的MOLAP系统,是ebay大数据部门从2014年开始研发的支持TB到PB级别数据量的分布式Olap分析引擎。其特点包括:可扩展的超快的OLAP引擎提供ANSI-SQL接口交互式查询能力MOLAP Cube 的概念与BI工具可无缝整合Kylin典型的应用场景如下:用户数据存在于Hadoop HDFS中,利用Hive将HDFS文件数据以关系数据方...

wayneli | 536人阅读

同为服务端编程语言,那么PHP可以实现JAVA全部的技术或者说JAVA可以实现PHP的全部技术吗?

回答:如果说实现,那基本上都能实现,但术业有专攻,PHP就适合做做简单的网页型业务系统,你非要让它去做其他的事情,成本代价太高。

molyzzx | 952人阅读

Java开发分库分表需要解决的问题及mycat是怎样实现分库分表的?

回答:公司做了自己的分库分表组件,下面就自己的经验来看下分库分表的优点和碰到的问题!何为分库分表?采取一定的策略将大量的表数据分布在不同的数据库,表中实现数据的均衡存储!分库分表的背景:随着信息数据的急剧增长,单点数据库会有宕机,或者单库单表性能低下,查询和存储效率低的问题,使用分库分表实现数据的分布存储,性能更好,适合现在数据量多,用户需求高的特点!分库分表的优点:数据分布在不同的数据库中,单表数据量...

BicycleWarrior | 827人阅读

为什么SQL处理数据比Java快?

回答:使用SQL处理数据时,数据会在数据库内直接进行处理,而且sql处理本身可以对sql语句做优化,按照最优的策略自动执行。使用Java处理时,需要把数据从数据库读入到Java程序内存,其中有网络处理和数据封装的操作,数据量比较大时,有一定的延迟,所以相对来说数据处理就慢一些。当然,这个只是大体示意图,实际根据业务不同会更复杂。两者侧重的点不同,有各自适合的业务领域,需要根据实际情况选用合适的方式。

stefanieliang | 2076人阅读

超融合架构怎么样?适用于什么场景使用?

回答:超融合架构怎么样?回答这个问题,首先要了解超融合架构是针对传统架构的,相对于传统架构超融合的优势主要体现在以下几点:1.可靠性能更好用服务器构建存储,客户顾虑最多的首先是可靠性,如果需要衡量可靠性:系统的冗余度?通俗的说就是允许硬件坏多少?出现故障后是否完全自动恢复?恢复速度和时间?因为系统处于降级状态下是比较危险的状态,故障窗口越小,出现整体故障的可能性就越小。以下给出详细的系统冗余与恢复机制对...

BicycleWarrior | 1272人阅读

hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中?

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...

wizChen | 2466人阅读

java实现下雪场景精品文章

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