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数据分析处理实战

Kafka消息队列

UKafka是UCloud平台中的一款专门处理流式数据的分布式消息产品。通过以创建集群的方式创建UKafka,能够快速实现Kafka以及所依赖的服务的部署,为用户提供快速创建、便于管理、并可弹性伸缩的流式数据处理系统。

数据分析处理实战问答精选

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 | 1944人阅读

SQL注入,get,post,cookie攻击怎么实战?

问题描述:该问题暂无描述

dreambei | 950人阅读

你处理过的最大的数据量是多少?你是如何处理的?

回答:我是做JAVA后台开发的,目前为止最多处理过每天600万左右的数据!数据不算特别多,但是也算是经历过焦头烂额,下面浅谈下自己和团队怎么做的?后台架构:前置部门:负责接收别的公司推过来的数据,因为每天的数据量较大,且分布不均,使用十分钟推送一次报文的方式,使用batch框架进行数据落地,把落地成功的数据某个字段返回给调用端,让调用端验证是否已经全部落地成功的,保证数据的一致性!核心处理:使用了spr...

李增田 | 1355人阅读

hadoop任务,给定数据量和处理逻辑(Sql、UDF等),如何预估计算时间与资源?有没有实际案例?

回答:首先明确下定义:计算时间是指计算机实际执行的时间,不是人等待的时间,因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题,讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI,以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的,每个stage下有很多个task,task 的...

silenceboy | 1039人阅读

关于sql执行原理的问题,怎么处理比较好?

回答:Sql执行原理大致分为四步:第一步,客户端把语句发给服务器端执行:所有的SQL语句都是在客户端进程产生的,在服务器进程执行的。第二步,语句解析:客户端把SQL语句传送到服务器后,服务器进程会对该语句在服务器上进行解析,这个时候服务器进程会对于SQL语句进行这几项操作:查询高速缓存、语句合法性检查、语言含义检查也就是词法分析器、然后对获得对象进行解析锁、再核对数据访问权限、最后确定最佳执行计划。第三...

tracymac7 | 452人阅读

移动托管怎么处理

问题描述:关于移动托管怎么处理这个问题,大家能帮我解决一下吗?

崔晓明 | 853人阅读

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  • Python--Redis实战:第二章:使用Redis构建Web应用:第三节:网页缓存

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