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    关于海量数据处理分析的经验总结

    笔者在实际工作中,有幸接触到海量的数据处理问题,对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面: 一、数据量过大,数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据,那么大不了每条去逐一检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据中,什么情况都可能存在,例如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时,前面还能正常处理,突然到了某个地方问题出现了,程序终止了。 二、软硬件要求高,系统资源占用率高。对海量的数据

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    腾讯云大数据技术介绍-云 HDFS

    大数据虽然是一个比较宽泛的词,但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题,是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的,例如我们对一个mysql表中的数据进行查询,如果是100条数据,那对于mysql来说毫无压力,但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢?情况就变得复杂了,换个角度想,十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发,我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题,只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。

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    又到一年金三银四,还敢不重视 MySQL 原理吗?

    过了年,2022年的金三银四黄金招聘季也就近在眼前了。卧薪尝胆也罢、踌躇满志也好,作为一名技术人,想要进阶大厂或者升级加薪,首先必须要拥有能够通关打怪的实力加持,这样才可能在千军万马中脱颖而出成为优胜者。每到这个时候各路面经也往往铺面而来,以我往年参加的大咖闭门分享会的经验而言:选对方向好过自我感动式的盲目努力。在数智化时代,围绕数据存储、处理和分析的技能都是必须要掌握的,而MySQL作为数据库里使用最广的开源软件,是技术人怎么都绕不开的全方位支撑技能。而大厂面试重基础早已闻名业界,只不过偶尔表述的套路不同

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