第一点:导入消息接收人的数据可以支持excel导入,然后去各个业务线去拉取完整的用户id即可,导入的数据需要分页提交给服务或者分页落库
在写这篇博客的前2天,听说某系统在25人的用户量下就宕机了,实在让人震惊,所以捋了下互联网交易系统我们可以采取哪些技术来解决互联网平台下大数据量高并发的问题。
数据分片后,对数据的查询就没那么自由。如订单表按用户ID作为Sharding Key,就只能按用户维度查询。我是商家,我想查我店铺的订单,做不到。(强行查也不是不行,在所有分片上都查一遍,再把结果聚合,又慢又麻烦,实际意义不大)
MQ(消息队列)是一种FIFO(先进先出)的数据结构,主要用于实现异步通信、削峰平谷和解耦等功能。它通过将生产者生成的消息发送到队列中,然后由消费者进行消费。这样,生产者和消费者之间就不存在直接的耦合关系。
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验,探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
在使用 Logstash 从 pg 库中将一张表导入到 ES 中时,发现 ES 中的数据量和 PG 库中的这张表的数据量存在较大差距。如何快速比对哪些数据没有插入?导入过程中,Logstash 日志没有异常。PG 中这张表有 7600W。
元数据是用来描述业务的最小单位,任何涉及数据统计及处理的业务的都是从元数据收集开始的。元数据既可以是从其他数据源抽取同步而来,也可以从业务终端收集而来。
beMQ 是腾讯在 2013 年自研的分布式消息中间件系统,专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输,经过近 7 年上万亿的海量数据沉淀,目前日均接入量超过 25 万亿条。较之其它开源 MQ 组件,TubeMQ 的优势在海量实践(稳定性 + 性能)和低成本方面。9 月 12 日,腾讯在 ApacheCon 宣布 TubeMQ 开源。
2048个伺服的同步插补也只需要三步:获得位置数据→分发位置数据→控制伺服跟随位置。本文将介绍如何通过贝加莱控制器和Powerlink实时以太网总线来实现这三步。
本文为作者投稿,作者简介:诸葛子房,曾供职于京东,现就职于BAT,在大数据领域有多年实践经验
在大数据的时代背景下,数据的量级已经达到了惊人的级别,动辄上亿甚至更多。对于这样的数据量,如何进行有效的聚合操作成为了众多开发者和数据科学家关注的焦点。Elasticsearch(简称ES)作为一款强大的分布式搜索和分析引擎,为大数据量的聚合提供了有力的支持。本文将深入探讨ES如何处理上亿级别的数据聚合,并对每个细节进行详细解释,帮助读者更好地理解和应用ES的聚合功能。
RabbitMQ是由内在高并发的erlanng语言开发,用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。
TubeMQ是腾讯在2013年自研的分布式消息中间件系统,专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输,经过近7年上万亿的海量数据沉淀,目前日均接入量超过25万亿条。较之于众多明星的开源MQ组件,TubeMQ在海量实践(稳定性+性能)和低成本方面有着比较好的核心优势。 TubeMQ 捐赠 Apache 基金会 9月12日,Apache软件基金会成立20周年之际,腾讯在ApacheCon宣布TubeMQ 开源。TubeMQ 启动计划捐赠 Apache 基金会的流程。 TubeMQ系统特点
额,数据库读写分离虽然不难,但并不是所有的“数据库扛不住”的场景,都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
RD:单库数据量太大,数据库扛不住了,我要申请一个数据库从库,读写分离。 DBA:数据量多少? RD:5000w左右。 DBA:读写吞吐量呢? RD:读QPS约200,写QPS约30左右。 上周在公司
引言:Apache Flink 作为流计算引擎,需要持续从上游接收数据流,并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用:Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接,Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此,Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁,也是影响作业吞吐量的重要因素之一。 Flink CDC Connectors 作为 Flink 生态的当红明星,切切实实的抓住了实时数据同步(ETL)的痛点,因此广受欢迎。自从 2.0 新版发布以来,它通过
在IT江湖里,消息队列(MQ)可是个响当当的“神器”。它就像是一个超级邮差,负责在系统间传递信息,确保数据能够准确无误地从一个地方送到另一个地方。今天,我们就来聊聊如何从0到1,亲手打造一个分布式消息队列中间件,让你也能成为MQ领域的大牛!
Windows版本安装及远程工具使用请参考随堂资料《Redis的Windows版安装及远程工具的使用.pdf》
随着互联网Web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付Web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题:
注:本文是从众多面试者的面试经验中整理而来,其中不少是本人出的一些题目,网络资源众多,如有雷同,纯属巧合!禁止一切形式的碰瓷行为!未经允许禁止一切形式的转载和复制,如有违反则追究其法律责任!
程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM)。
零氪科技作为全球领先的人工智能与医疗大数据平台,拥有国内最大规模、体量的医疗大数据资源库和最具优势的技术支撑服务体系。多年来,零氪科技凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术优势,依托先进的人工智能技术,致力于为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供高质量医疗大数据整体解决方案,以及人工智能辅助决策系统(辅助管理决策、助力临床科研、AI 智能诊疗)、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。
阿朵负责测试系统 A,今天领导给她安排了一个新任务,系统 A 要新对接一个系统 B,系统 A 从系统 B 获取数据并对数据进行逻辑处理。
客如云成立于 2012 年,是全球领先、 国内最大的 SaaS 系统公司。 目前面向餐饮、 零售等服务业商家, 提供软硬一体的新一代智能化前台、收银等 SaaS 云服务,包括预订、排队、外卖、点餐、收银、会员管理、进销存等系统服务,并将数据实时传达云端。我们是客如云的大数据基础架构组,负责公司的大数据架构和建设工作,为公司提供大数据基础数据服务。
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展,各种数据无时无刻地生成,新数据的产生成大爆炸趋势,如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
NoSQL最常见的解释是“non-relational”, “Not Only SQL”。泛指非关系型的数据库。它们不保证关系数据的ACID特性。 NoSQL一词最早出现于1998年,是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。2009年,Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论,来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念,这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)“讨论会是一个里程碑,其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false;”。因此,对NoSQL最普遍的解释是"非关联型的",强调Key-Value Stores和文档数据库的优点,而不是单纯的反对RDBMS。
最近在看关于大数据、数据仓库 、数据架构的《数据架构:大数据、数据仓库以及Data Vault》一书,关于大数据有些思考,结合FineBI的Spider引擎,可看看Spider引擎对于大数据的阐释,以及在大数据平台架构中,可以处于什么样的位置。
用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶,也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等,HTTP等。
有赞使用storm已经有将近3年时间,稳定支撑着实时统计、数据同步、对账、监控、风控等业务。订单实时统计是其中一个典型的业务,对数据准确性、性能等方面都有较高要求,也是上线时间最久的一个实时计算应用。通过订单实时统计,描述使用storm时,遇到的准确性、性能、可靠性等方面的问题。 订单实时统计的演进 第一版:流程走通 在使用storm之前,显示实时统计数据一般有两种方案: 在数据库里执行count、sum等聚合查询,是简单快速的实现方案,但容易出现慢查询。 在业务代码里对统计指标做累加,可以满足指标的快速查
在 Hive 中, SORT BY 和 ORDER BY 都用于对查询结果进行排序,但它们在实现方式和适用场景上有一些区别。
何为软件架构?不同人的答案会有所不同,而我认为一个好的软件架构除了要具备业务功能外,还应该具备一定的高性能、高可用、高伸缩性及可拓展等非功能需求。而软件架构是由业务架构和技术架构两部分组成,因为有了业务结构才会催生出软件架构,进而来满足业务上的需求,所以,在做软件架构设计时,需要分为业务架构设计和技术软件架构设计,二者不可分离哦!那么,接下来就以本人实际工作中的电商平台为例,进行说明电商平台架构设计,因为不同行业产品系统不同业务不同,而催生的系统软件的实现要求及架构设计就不同了!
我们做政企客户的解决方案支撑工作,一直在跟客户提到“大数据”,通过大数据就能将数据转化成推动精准营销、精准管理的利器。但实际,我们对大数据的理解有多少,今天我们用几张图帮助建立对大数据的技术理解。
广告、增值服务、佣金,是互联网企业最常见的三种盈利手段。在这3大经典中,又以广告所占的市场份额最大,几乎是绝大部分互联网平台最主要的营收途径,业务的重要性不言而喻。
以上是比较粗暴的方式,拿到后端数据直接在前端循环数据,然后渲染,但是这种性能非常的低。
今天,小编就据目前互联网行业的发展,以及大数据Hadoop分布式集群等等来讲解一下,政企如何搭建大数据计算服务平台。
数据库上层都有一个微服务,服务层记录“业务库”与“数据库实例配置”的映射关系,通过数据库连接池向数据库路由sql语句。
一般系统微服务接口要同时兼容:小程序版,公众号版,H5/Wap版,App版是一项复杂系统性的工作,因为每个客户端所使用的开发语言都可能不一致,
毫不夸张的说咱们后端工程师,无论在哪家公司,呆在哪个团队,做哪个系统,遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论,能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案,我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。
Apache Flink 作为流计算引擎,需要持续从上游接收数据流,并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用:Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接,Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此,Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁,也是影响作业吞吐量的重要因素之一。
继上次的if else优化也有段时间了,最近小猫又又又着道了,接手的那个项目又遇到了坑爹的地方,经常性的报死锁异常,经常性的主从延迟......通过报错信息按图索骥,发现代码是这样的。
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2021-01-19:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户,个体户的数据量差不多占50%,根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作?
我们进行系统重构会抱着不同的目的,比如为了系统稳定性,为了系统中某些功能负载能力更强,为了系统更便于维护,或是为了系统更便于持续集成提升RD和QA的人效。
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