Oracle RAC可以说是具有较高保障级别的生产环境中最常用的部署架构,我们能根据场景让应用选择load balance还是failover的模式(可以参考
本文作者:杨槐(花名:渡劫)袋鼠云大数据开发工程师,负责FLinkx的开发与维护。
TiDB 5.0.0-rc 版本是 5.0 版本的前序版本。在 5.0 版本中,我们专注于帮助企业基于 TiDB 数据库快速构建应用程序,使企业在构建过程中无需担心数据库的性能、性能抖动、安全、高可用、容灾、SQL 语句的性能问题排查等问题。
Kafka Connect 是一个工具,它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。比如说,你有一个网站,你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析,那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。
Apache Pulsar 越来越受欢迎,尤其在成为 Apache 软件基金会的顶级项目后。
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
Presto是Facebook在2012年开发的,是专为Hadoop打造的一款数据仓库工具。在早期Facebook依赖Hive做数据分析,Hive底层依赖MapReduce,随着数据量越来越大,使用Hive进行数据分析,时间可能需要分钟级到小时级别,不能满足交互式查询的数据分析场景。2012年秋季,Facebook开发Presto,目前该项目在Facebook中运行超过30000个查询,每日处理数据PB以上。Presto的查询速度是Hive的5-10倍。
全表扫描成本作为参照物,用于和表的其它访问方式的成本做对比。任何一种访问方式,只要成本超过了全表扫描成本,就不会被使用。
数仓架构在未来一段时间内会逐渐消亡,会被一种新的Lakehouse架构取代,该架构主要有如下特性
对于Spark的初学者,往往会有一个疑问:Spark(如SparkRDD、SparkSQL)在处理数据的时候,会将数据都加载到内存再做处理吗?
聚合实际上对数据做分组统计,SQL Server使用两种操作符来实现聚合,流聚合(Stream Aggregation)和哈希聚合(Hash aggration)。流聚合是非阻塞性的,具有流的特性,流聚合操作符;边处理数据,边输出聚合的结果。而哈希聚合是阻塞性的,只要处理完所有的数据,才会输出聚合的结果。
用户行为类数据是最常见的大数据形式,比如电信的通话记录、网站的访问日志、应用商店的app下载记录、银行的账户信息、机顶盒的观看记录、股票的交易记录、保险业的保单信息,连锁超市会员的购物信息、交通违法信息、医疗就诊记录。 用户行为类数据的特点在于用户数量庞大,但每个用户的行为数量较小,针对用户行为的计算较为复杂,用户之间的关联计算相对较少。 用户数量庞大。通话记录中的电话号码、访问日志中的用户编号、账户信息中的银行账户、交易记录中股票账户、保单信息中的被保险人,这些都是用户行为类数据中的用户。用户
数据库存储的基本单位是页,对于一棵 B+ 树的索引来说,是先从根节点找到叶子节点,也就是先查找数据行所在的页,再将页读入到内存中,在内存中对页的记录进行查找,从而得到想要数据,想要查找的,只是一行记录,但是对于磁盘 I/O 来说却需要加载一页的信息,因为页是最小的存储单位。
之前有群友反应同事给了他一个几百MB的sql脚本,导入数据库再从数据库读取数据有点慢,想了解下有没有可以直接读取sql脚本到pandas的方法。
最近有需求,要将一个局域网Web数据平台迁移到线上,顺带着,本地服务使用的PostgreSQL也要替换成国内某云的MongoDB。
作者介绍 韩全安(willhan) 华中科技大学,硕士,现代数据库方向。2013年毕业,就职于腾讯到今,工作项目:TMySQL、SQL审核、InnoDB列压缩、TSpider、GCS 团队博客: t
从代码说起 fn longRunningOperations(){ ... // 很耗时}let result = longRunningOperations();// do other thing 我们来看上面这段伪代码,longRunningOperations是个很耗时的方法(调用一次要几十秒甚至几分钟),比如:
当 BentoML 在 Serverless 环境中部署模型时,其中一个主要挑战是冷启动慢,尤其在部署大型语言模型时更为明显。由于这些模型体积庞大,启动和初始化过程耗时很长。此外,由于 Image Registry 的带宽较小,会让大体积的 Container Image 进一步加剧冷启动缓慢的问题。为了解决这一问题,BentoML引入了JuiceFS。
公开枚举器,该枚举器支持在指定类型的集合上进行简单迭代。也就是说:实现了此接口的object,就可以直接使用foreach遍历此object;
要使用Excel VBA处理MySQL数据库中的文本和图片二进制数据,可以使用ADODB.Stream对象来读取和写入二进制数据。以下是一个示例代码,演示如何执行这些操作:
文章的开始先解释一下,磁盘的数据读写是以扇区 (sector) 为单位的,而操作系统从磁盘上读写数据是以块 (block) 为单位的,一个 block 由若干个连续的 sector 组成,使用 block 代替 sector 能够提升读写速度,相应的空间碎片会变得更大,是一种空间换时间的应用。
在有关 MySQL 的面试时,是不是曾经有被问到过:一条 update 语句的生命历程是怎样的?今天就来聊聊这一面试题。
在上一篇博客《一招教你用Kettle整合大数据和Hive,HBase的环境!》中,已经为大家介绍了Kettle高阶操作中所需要涉及到与Hadoop,Hive,HBase等组件的环境配置过程。本篇,就让我们正式步入到Kettle的常用操作中。
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转自 http://www.cnblogs.com/fly_dragon/archive/2011/02/21/1959933.html
目前云驱动数据处理和分析呈上升趋势,我们在本文中来分析下,Apache Hadoop 在 2019 年是否还是一个可选方案。
IBM 在 1960 年代发明了数据库,也就是 SystemR 。过了一段时间到了 1970 年代,数据库里面有了足够多的数据后,自然而然就有了数据交换(data exchange)的需求。1972 年 IBM 的 Fortran 编译器开始支持以逗号为分隔符的 CSV 文件格式为核心进行数据交换,于是由数据库导出数据到 CSV 格式文件,或者由 CSV 格式文件导入数据到数据库便成了数据交换历史的开端。
这是上个周末刚闭幕的微软Tech Summit大会,笔者在课堂上提出的两个问题。
然而我们在使用mysql数据库的时候也像字典一样有索引的情况下去查询,肯定速度要快很多
但是,更常见的是,源数据与目标数据结构不匹配。这可能是因为某些源数据需要过滤掉。例如,可能不需要某些事件或事件的字段,因此将其删除。或者某些数据需要混淆,因为其中包含个人身份信息。在交付给目标之前,可能需要添加其他字段。或者,也许出于富集目的,流数据需要与一些参考数据结合在一起。流处理可以对所有收集的数据连续且低延迟地执行所有这些功能。
天天和数据库打交道,一天能写上几十条 SQL 语句,但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗?MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务?....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白?这篇文章就将带你走进 MySQL 的世界,让你彻底了解系统到底是如何和 MySQL 交互的,MySQL 在接受到我们发送的 SQL 语句时又分别做了哪些事情。
pgloader从各种来源加载数据到PostgreSQL。它可以转换动态读取的数据,并在加载前后提交原始SQL。它使用复制PostgreSQL协议将数据流到服务器,并通过填写一对reject.dat和reject.log文件来管理错误。
BentoML 是一个开源的大语言模型(LLM) AI 应用的开发框架和部署工具,致力于为开发者提供最简单的构建大语言模型 AI 应用的能力,其开源产品已经支持全球数千家企业和组织的核心 AI 应用。
这是图解MySQL的第2篇文章,这篇文章会通过一条SQL更新语句的执行流程让大家清楚地明白:
执行CRUD都会将磁盘数据页加载到缓存页,那在加载数据到缓存页时,必然是要加载到空闲缓存页,所以必须要从free中找个空闲缓存页,然后把磁盘数据页加载到该空闲缓存页
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统,具有强大的数据存储和查询功能。在某些情况下,我们需要以一种逐行或逐批处理的方式来访问查询结果集,这时MySQL游标(Cursor)就派上了用场。本文将深入探讨MySQL游标的作用、用法以及适用场景,帮助您更好地理解和应用这一数据库技术。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发,它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
后端的测试重点,主要集中在数据的采集处理、标签计算效率、异常数据排查(功能),测试脚本编写(HiveQL)、自动化脚本编写(造数据、数据字段检查等)
在关系型数据库中设计索引其实并不是复杂的事情,很多开发者都觉得设计索引能够提升数据库的性能,相关的知识一定非常复杂。 然而这种想法是不正确的,索引其实并不是一个多么高深莫测的东西,只要我们掌握一定的方
现代机器学习为了更精确地构建模型需要处理大量数据。大量数据的处理对于时间的要求有了很大的挑战,在Python提供很多数据处理的函数库,今天给大家介绍一个高效的数据处理函数库Python Datatable。 它是一个用于以最大可能的速度在单节点机器上执行大数据(超过100GB)操作的函数库。DAtatable库与Pandas库非常类似,但更侧重于速度和大数据支持,Python datatable还致力于实现良好的用户体验,明确的错误提醒和强大的API。 在本文中,我们将比较一下在大型数据集中使用Datatable和Pandas的性能。
在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 5 节“SparkSession”中,我们知道了 Spark SQL 就是基于 SparkSession 作为入口实现的。
天天和数据库打交道,一天能写上几十条 SQL 语句,但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗?MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务?....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白?金三银四读者福利:整理好的MySQL实战笔记,金三银四面试资料集锦。
这篇文章的主题是记录一次程序的性能优化,在优化的过程中遇到的问题,以及如何去解决的。
实时同步是 ChunJun 的⼀个重要特性,指在数据同步过程中,数据源与⽬标系统之间的数据传输和更新⼏乎在同⼀时间进⾏。
贾晶晶,Zilliz 数据工程师 & 高昌健,Juicedata 解决方案架构师,十年互联网行业从业经历,曾在知乎、即刻、小红书多个团队担任架构师职位,专注于分布式系统、大数据、AI 领域的技术研究。
在前面一篇博客我们讲到三种用python去读取一个文件的指定行的操作,最终给出的一个结论大概是,对于大型的数据而言,最快的找到指定行的方法是Linux系统自带的sed指令,那么是否只有这一种办法了呢?很显然不是,之所以采用这些方法,是因为我们被局限在数据的存储格式上,如果在处理数据或者产生数据的阶段,就把数据按照特定的数据结构进行存储,那么就能够大大的提高数据读取的效率。这里我们要介绍一个用sqlite3来读取数据用于MindSpore的训练的案例,在有限的内存空间中避免完整的去加载整个数据集。
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