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
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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
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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
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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
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...并且高速生成的数据的一个术语.这类数据对用于存储和处理数据传统RDBMS(即关系数据库管理系统)提出了挑战.大数据为处理和存储数据的新途径铺平了道路.在本章节中,我们将探讨大数据基础、来源以及挑战,将介绍大数据的三个...
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