谈 到“实时计算(real-time computing)”,人们普遍存在一种误解,即认为“实时系统”一定就是运行得很快系统,而且几乎只用于机械控制系统。在大多数情况下,实时系统 确需要很快响应速度,但是仅有“速度”是不足以定义实时系统。实时环境真正核心在于,系统必须保证在预定义时间内执行完指定任务,这样它行为 才是完全确定。 <s
阿里机器智能 小叽导读:优酷视频内容数据天然呈现巨大网络结构,各类数据实体连接形成了数十亿顶点和百亿条边数据量,面对巨大数据量,传统关系型数据库往往难以处理和管理,图数据结构更加贴合优酷业务场景,图组织使用包括顶点和边及丰富属性图来展现,随着年轻化互动数据和内容数据结合,在更新场景形成单类型顶点达到日更新上亿消息量。本文将分享阿里文娱开发专家遨翔、玄甫在视频内容实时更新上
1 概述 组合查询为多条件组合查询,在很多场景下都有使用。购物网站中通过勾选类别、价格、销售量范围等属性来对所有的商品进行筛选,筛选出满足客户需要商品,这是一种典型组合查询。在小数据情况下,后台通过简单sql语句便能够快速过滤出需要数据,但随着数据增加,继续使用sql语句,查询效率会直线下降。当数据量达到一定量级,服务器将会不堪重负甚至面临挂掉危险,并且大数据存储也成为了一
转载 2024-04-19 19:13:35
139阅读
2017年在省公司做一个项目,涉及到一个亿别的大表操作,过程中遇到了很多坑,走过后记录如下,方便今后回忆。Oracle数据库是一种事务性数据库,对删除、修改、新增操作会产生undo和redo两种日志,当一次提交数据量过大时,数据库会产生大量日志写文件IO操作,导致数据库操作性能下降,尤其是对一张记录过亿表格进行操作时需要注意以下事项: 1、操作大表必须知道表有多大select s
转载 2024-01-02 16:35:16
129阅读
背景随着大数据时代到来,数据量持续呈现爆炸式增长。在这种背景下,如何快速、高效地处理和分析千万级数据,甚至更大规模数据,成为企业和开发者面临重要挑战。处理大数据不仅可以帮助企业获得有价值见解,还能优化业务运营策略和提升用户体验。Java 作为一种广泛应用于企业应用开发编程语言,在处理大数据方面有着较大优势。Java 跨平台性、成熟生态系统、丰富类库和框架,以及对并发编程良好支
本文介绍BigTable/HBase类NoSQL数据库系统选型策略和schema设计原则。  数据规模  BigTable类数据库系统(HBase,Cassandra等)是为了解决海量数据规模存储需要设计。这里说海量数据规模指的是单个表存储数据量是在TB或者PB规模,单个表是由千亿行*千亿列这样规模组成。提到这个数据规模问题,不得不说就是现在在NoSQL市场中,最火四种NoSQL
亿级数据统计系统架构 公司统计系统经历了两次比较大架构变动:1.数据直接入库实时分析->2.数据写入日志文件再归并入库非实时分析(及时性:天)->3.数据写入日志文件归并入库,建立不同维度缓存表, 结合数据仓库(及时性:小时)当前系统状况: 数据源:Goolge Analytics / WebServer Log数据库记录:5亿+单表最大记录:1.2亿+服务器数量:三台
转载 2023-11-14 19:39:19
373阅读
# 如何实现Java亿级数据计算 ## 一、整体流程 以下是实现Java亿级数据计算整体流程: | 步骤 | 操作 | |----|----| | 1 | 数据采集 | | 2 | 数据清洗 | | 3 | 数据存储 | | 4 | 数据处理 | | 5 | 数据分析 | | 6 | 结果展示 | ## 二、详细步骤及代码示例 ### 1. 数据采集 在这一步,我们需要从各种数据源中
原创 2024-03-27 05:22:19
28阅读
在当今数字化时代,业务不断增长带来了海量数据涌入,而Java作为一种广泛使用编程语言,面临着“亿级数据拆分”挑战。这一过程中,我们必须在高效性、可扩展性和数据一致性之间找到平衡。本文将深入探讨如何使用Java进行高效数据拆分,并通过各种图表与示例帮助理解这一过程。 ### 背景定位 在处理亿级数据时,数据拆分与存储成为了系统架构设计关键部分。通过数据拆分,系统可以更有效地管理和访问数
原创 6月前
30阅读
大家好,我是互联网架构师!场景说明现有一个 10G 文件数据,里面包含了 18-70 之间整数,分别表示 18-70 岁的人群数量统计,假设年龄范围分布均匀,分别表示系统中所有用户年龄数,找出重复次数最多那个数,现有一台内存为 4G、2 核 CPU 电脑,请写一个算法实现。23,31,42,19,60,30,36,........模拟数据Java 中一个整数占 4 个字节,模拟 10G
# Java如何实现亿级数据小时处理 在现代数据驱动业务环境中,处理海量数据集(例如亿级数据)是一项常见而又复杂任务。本文将通过构建一个简单示例,说明如何在Java中有效地处理亿级数据,并提供相应代码示例。同样会使用Mermaid语法来展示序列图和流程图,以便更清晰地阐述处理流程。 ## 1. 需求分析 假设我们有一个在线电商平台,用户购买记录在不断产生。每笔交易都包含购买用户ID
原创 2024-08-07 09:53:29
84阅读
亿级数据处理是一个复杂任务,需要经验丰富开发者来完成。在本文中,我将向一位刚入行小白介绍如何使用Python来处理亿级数据。我将按照以下步骤进行说明: 1. 数据准备 2. 数据读取 3. 数据清洗 4. 数据分析 5. 数据存储 下面是整个流程表格展示: | 步骤 | 描述 | | -------- |
原创 2024-01-17 12:31:49
128阅读
通用技术 mysql 亿级数据优化一定要正确设计索引一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切 > < != 等等之类写法都会导致全表扫描)一定要避免 limit 10000000,20 这样查询一定要避免 LEFT JOIN 之类查询,不把这样逻辑处理交给数据库每个表索引不要建太多,大数据时会增加数据写入压力应尽量避免在 where 子句中使用!=或
转载 2024-06-21 10:32:55
40阅读
上一篇Mysql数据库快速插入亿级数据,介绍了如何造亿级数据。OK,现在数据有了,怎么分区?常见思路有两个: ①使用ALTER TABLE创建分区; ②先创建一张与原来一样新表,对新空表分区,然后将原表数据备份到新表,然后删除原表,将新表改名为原表名。 下面就来实践这两种思路。原表sql:CREATE TABLE `t_send_message_send` ( `id` bigint(2
转载 2023-08-10 13:58:04
349阅读
进行了一下Mongodb亿级数据性能测试,分别测试如下几个项目: (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行) 1) 普通插入性能 (插入数据每条大约在1KB左右) 2) 批量插入性能 (使用是官方C#客户端InsertBatch),这个测是批量插入性能能有多少提高 3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用是SafeMode.True开关),这个测是安全插入性能会差多少 4)
导读:OPPO是一家智能终端制造公司,有着数亿终端用户,手机 、IoT设备产生数据源源不断,设备智能化服务需要我们对这些数据做更深层次挖掘。海量数据如何低成本存储、高效利用是大数据部门必须要解决问题。目前业界流行解决方案是数据湖,本次Xiaochun He老师介绍OPPO自研数据湖存储系统CBFS在很大程度上可解决目前痛点。本文将从以下几点为大家展开介绍:简述数据湖存储技术OPP
作者 | 王一鹏无论多么有主见架构师,在做数据库选型时候,也可能会犯难。传统 SOL、NoSQL 还是 NewSQL?架构风格是以久经考验关系型数据库为主,还是偏向所谓原生分布式架构?如果提及具体产品,那选择就更多了,TiDB、OceanBase、PolarDB、TDSQL、GaussDB、MongoDB…… 现在还有许多服务于新场景产品,比如处理时序数据 ,处理图数
1、背景当需要造千万级数据时,去写sql,用 jmeter跑并发,过程有点繁琐,能不能用一款工具,一次性解决这些需求,并检测磁盘性能。2、原理先往一个临时表PRODUCTS_TEST写入一定量数据,然后写个存储过程从临时表取数写进目标表PRODUCTS,然后通过多线程执行存储过程。建主表语句create table sysdba.products( product_no varchar(50)
一直都说BI系统分析数据很快,都用不了几秒就能出分析结果,但如果要做亿级数据分析呢,是不是还是这么快?如果同时多个用户做亿级数据分析,会相互影响吗?亿级数据?能做,分析效率不会下降以奥威BI软件为例吧,它不仅能做亿级数据分析,甚至多人在线做亿级数据分析,其分析效率也一点不慢。这主要得益于奥威BI软件有成熟专业数据治理、智能运算分析能力。数据中台:统一分析口径,为数据秒匹配创造条件BI系统秒分析
文章目录技术思路1.容量换算2.拆分海量数据去重HashSetBitSet布隆过滤器Trie 字典树海量数据排序外部排序BitMap /BitSetTrie 字符串问题1:查找十亿个正整数中重复出现一个数问题2:分割10亿个不重复整数,查找中位数问题3:从亿个数中找出前K个最大数问题4:对含有亿个正整数文件,怎么将数字进行排序问题5:20G文件,找出出现次数最多数字 技术思路1.容量
转载 2023-12-06 20:51:50
268阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5