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探讨一下促销当中数据库可能出现的问题

做好此盘维护) 解决方法 使用更快的磁盘设备 网卡流量 风险 网卡流量被占满导致无法连接数据库 解决方法 减少从服务器的数量 进行分级缓存 避免使用select *进行查询 分离业务网络和服务器网络 表...记录行数巨大,单表超过千万行 表数据文件巨大,表数据文件超过10GB 表对查询的影响 慢查询: 很难在一定的时间内过滤出所需要的数据 表对DDL语句操作的影响 建立索引需要很长时间 如果MySQL...解决数据库中的表 分库分表把一张表分成多个小表 难点 分表主键的选择 分表后跨分区数据的查询和统计 可能会影响后端业务,需要大量的人力物力 表的历史数据归档 优点 减少对前后端业务的影响 难点 归档时间点的选择

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行业 | 爆仓将至、人员不足,物流企业如何面对年末电商促?

喜的是,九、十月份的物流淡季终于过去,这两个月积攒下来的业务量随着年末各个电商平台的促到来,即将实现爆发性的增长,并向着全年最高峰进发。...哪怕已经经历了许多年这样的情况,物流企业已经积累了不少的应对经验,但一旦年末促开始,快递爆仓的事件还是屡见不鲜。 造成这种原因的,归根结底主要是两个问题:企业内部流程管理和人力资源配置。...尤其是在最后几公里,面向终端客户的派件工作中,“临时工”就成了年末电商促背景下,物流行业中一股重要的力量。...尤其是在最后几公里,面向终端客户的派件工作中,“临时工”就成了年末电商促背景下,物流行业中一股重要的力量。

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Wyn Enterprise 核心功能:易用至极的自助式BI和数据分析工具

一次制作,可以满足您PC、平板、屏和移动 App 的全部需要。...QQ6.png 可视化屏,WynBI 为您考虑得更多 数据可视化屏承载着企业对内信息共享,对外行业交流,会议现场展示等重任,已经被广泛的应用。...而 Wyn Enterprise 为您的屏应用考虑得更多,零编码即可实现您的全部需要。 屏幕比例:在设计仪表板时,您可以选择投放屏幕大小的比例,让仪表板的宽高比例就是最终您需要的比例关系。...多页面:数据可视化屏往往需要展示多个方面的数据,而 Wyn Enterprise 提供的多页面功能,可以让您在一个仪表板中分配展示不同的数据故事,无需任何的代码开发工作。...您也可以访问Wyn Enterprise产品官网,了解更多信息 葡萄城年末福利 微信传播图---年末促销.png 葡萄城2018年末促销正在火热进行中,如想获得更多信息,请访问葡萄城官网促销页面 关于葡萄城

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数据处理必备的十工具!

2JaspersoftBI套件 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。....PentahoBusinessAnalytics 从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎,但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源:TechTarget

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勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。...在过去,统一这两种数据是不可能实现的,因为他们有着不同的性能需求:当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作,而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新,但是数据体积更大,而且搜索次数也更多。...但是这里仍然存在一个非常的缺点,在任何给定时间,到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉,故障将会被发现,故障转移会自动的进行。...使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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面试系列:十个海量数据处理方法总结

根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32概是40亿*8概是340 亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围:海量数据前n,并且n比较小,堆可以放入内存 基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n。...适用范围:第k,中位数,不重复或重复的数字 基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。...当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当 然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N效率高。 如果数据无法放入内存。

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盘点:年末岁首,厂商火拼移动OA

随着中国移动4G在12月6日正式发牌,云计算、大数据等技术大量兴起,社交网络、大平台化的日益普及,以云计算化、移动化、社交化、协同化为特征的办公管理软件应用大潮在年末岁首也随之风起云涌,移动OA更是成为办公管理软件厂商火拼的主战场...作为老牌OA商,泛微也把移动OA作为市场新突破口,在年末进行促销。最近泛微称,其在移动OA上营销额度已突破2000万。...号称“市场占有率最高”的致远软件在年末也发起新一轮新产品文宣与推广活动。...显而易见,年末企业对于移动办公需求将出现爆炸式增长趋势,所以众厂商正抓紧最后的黄金时间抢占市场。而谁能在这块领域这段时间抢占制高点,抢到最大蛋糕,求新求变是关键。

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都在追捧的新一代大数据引擎Flink到底有多牛?

Apache Flink是一个集流式批量于一体的大数据处理引擎,它具有高吞吐量和低延迟的性能,有很强容错性,非常适合各类对时间敏感的应用,如金融交易、风险控制、故障检测、电商促销等场景。...Flink最初是由德国几所大学发起的的学术项目,后来不断发展壮大,并于2014年末成为Apache顶级项目。如果你对MapReduce比较熟悉的话,那么Flink就是流式计算界的MapReduce。...对于数据量庞大的应用,如微信运动、银行信用卡等情景,一段时间的数据总量非常,计算非常耗时。...获取实时的信息非常有必要,比如:双十一电商促销,管理者要以秒级的响应时间查看其实时销售业绩、库存信息以及与竞品的对比结果,以争取更多的决策时间和空间;股票交易要以毫秒级的速度来根据新信息做出响应;风险控制要对每一份欺诈交易迅速做出处理...Apache Flink是一个集流式批量于一体的大数据处理引擎,它具有高吞吐量和低延迟的性能,有很强容错性,非常适合各类对时间敏感的应用,如金融交易、风险控制、故障检测、电商促销等场景。

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