频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是
Docker 搭建大数据平台Hadoop Hive FlinkDocker 镜像镜像配置系统:centos-7JAVA:1.8.0_275SCALA:2.12.13Hadoop:3.1.4docker pull cpq2020/hadoop-master镜像中配置了基本的软件vim,ssh 等服务配置sshd安装好sshd之后，我们需要配置ssh无密码连接本地sshd服务，如下命令:ssh-key
总体一句话，分库分表，负载均衡，sql优化，采用缓存中间件1.高访问量 缓解数据库压力方案：采用数据库集群（如：PXC），添加集群数据库节点。采用Nginx负载均衡降低数据库访问压力
2.慢查询解决方案：
a.表中数据量大导致的慢查询，有两种解决方案：
一数据分表：如果数据表中历史比较久，访问概率比较低的数据拆分到一张表，数据比较新，访问量频繁的放在另外一张表。
二是表结构拆分：如果数据库中的表字
面普通的一个p4的服务器每天最多能支持大约10万左右的IP，如果访问量超过10W那么需要专用的服务器才能解决，如果硬件不给力 软件怎么优化都是于事无补的。主要影响服务器的速度有：网络-硬盘读写速度-内存大小-cpu处理速度。2：软件方面
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2022-08-18 11:42:00
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对于一个需要处理高并发的系统而言，可以从多个层面去解决这个问题。1、数据库系统：数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统，并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力（当然用一台服务器应付一般而言没啥问题，找一台当备机放着应付宕机就行，如果一台应付不了，那么再加一台，但是备机还是要的，至少一台），另外采取读/写分离的方法降低数据库负载，再加上分库和分表进一步降低
本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一书中的第1章，第1.1节,作者 主 编：黄宜华（南京大学）副主编：苗凯翔（英特尔公司）1.1 并行计算技术简介1.1.1 并行计算的基本概念随着信息技术的快速发展，人们对计算系统的计算能力和数据处理能力的要求日益提高。随着计算问题规模和数据量的不断增大，人们发现，以传统的串行计算方式越来越难以满足实际应用问题对计算能力和计算速度的需求
一个小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，
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2022-11-04 14:34:06
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前言随着 5G 时代的到来，大数据人工智能产业链又一次迎来了井喷式的爆发，随着岗位需求的不断增加，越来越多的人选择大数据课程，但是没有真正从事大数据工作的人面对企业面试有种无从下手的感觉，面对面试说不到技术的重点，每次面试只能靠队友，靠兄弟支援，尤其是面对架构，编程更是无从下手。于是我决定对市场上大多的有关大数据核心的面试题做一个详细的分析，也希望大家尽可能的做到举一反三，而不是局限于题目本身。1
一、Scala函数1、聚合 val arr = List(List(1, 2, 3), List(3, 4, 5), List(2), List(0))val result=arr.aggregate(0)(+.sum, + )2、并集 val l1 = List(5,6,4,7) val l2 = List(1,2,3,4)val result = l1 union l23、交集 val l1
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2022-04-22 10:29:14
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大数据量并发处理大并发大数据量请求的处理方法大并发大数据量请求一般会分为几种情况：1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作对于第一种情况一般处理方法如下...
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2017-12-29 11:25:00
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mysql大数据高并发处理 公布于2013-5-14 一、数据库结构的设计假设不能设计一个合理的数据库模型，不仅会添加client和server段程序的编程和维护的难度，并且将会影响系统实际执行的性能。所以，在一个系统開始实施之前。完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶段，由于数据量较小。负荷较低。我们往往仅仅注意到功能的实现，而非常难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际执
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2016-02-04 13:07:00
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随着网络的普遍，我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的，遇到高并发和大数据的情况很正常，那么我们需要怎么做才能解决这些问题？高并发的解决方案说到高并发，我们遇到...
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2021-07-20 09:56:43
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大数据通常来说，常规软件无法完成抓取、处理的数据可称为大数据(Big Data)。例如，互联网上的网页数据，社交网站上的用户交互数据，物联网产生的活动数据、电信网络的话单数据等。大数据典型特征在于数字信息的量级，单台机器的分析技术无法扩展，需要一个可靠的、分布式的计算方案。大数据体量庞大。人们为数据存储开发了许多新技术，但数据量却在以每两年翻一番的速度增长，各企业都在努力应对数据的快速增长，不断寻
7.1 mapreduce mapreduce编程： 同步工具： 实现时需要注意的地方： 本地聚合的重要性： 字数统计： map进化1：引入数组H(仍然需要combiner) map进化2：把数组H变为全局变量，map结束后再将H输出(in-mapper的实现)本地聚合的设计模式：将combiner的功能集成到map
一、数据库结构的设计如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和
随着网络的普遍，我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的，遇到高并发和大数据的情况很正常，那么我们需要怎么做才能解决这些问题？
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2021-08-04 15:13:19
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大数据和高并发没有必然的关系大数据 分库分表分表，纵向分，例如织梦，把关键的分一个表，大数据的一个表横向分 把数据，分到两个表内，可以按权，按余数等等方法高并发 流量级别前推，扩充数据处理能力（分散，多库）分库：多端口配置文件mysqld_
原创
2021-11-30 16:27:40
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