大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如baidu google腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试...
数据去重(data deduplication)是我们大数据攻城狮司空见惯的问题了。除了统计UV等传统用法之外,去重的意义更在于消除不可靠数据源产生的脏数据——即重复上报数据或重复投递数据的影响,使流式计算产生的结果更加准确。本文以Flink处理日均亿级别及以上的日志数据为背景,讨论除了朴素方法(HashSet)之外的三种实时去重方案,...
所谓海量数据处理,无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量,就是数据量太大,所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决,要么是数据太大,导致无法一次性装入内存。 Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树,针对空间,无非就一个办法:大而化小:分而治之/hash映射,你不是说规模太大嘛,那...
摘要:在DTCC 2019大会上,阿里云智能数据库产品事业部研究员林亮做了题为《超大规模实时数仓架构挑战与实践解析》的演讲,数据分析领域目前正在朝着在线化方向演进,数据业务在海量数据实时写入、高并发分析、稳定性、灵活性上挑战巨大。分析型数据库AnalyticDB是阿里巴巴自主研发的超大规模PB级实时数据仓库,本次演讲深入分析...
Hadoop大数据处理讲义-C1. 海量数据处理概论
在数字化转型浪潮的推动下,数据库作为支撑数字经济的核心基础设施,正经历着前所未有的变革与发展。 8月22-24日,作为首家以数据库为主营业务的主板上市公司,海量数据受邀出席第十五届中国数据库技术大会(DTCC2024),不仅详细展示了其自主构建的产品体系,还就如何在金融场景下保障数据库的稳定性分享了宝贵的经验与见解...
这些问题的解决,本质上依赖于 OceanBase 在架构和工程上的选择和突破。上面也提到过,TPC-C 测试是数据库性能的绝佳练兵场,在准备测试的过程中,OceanBase 技术团队针对事务处理引擎、存储引擎、SQL 引擎等做了很多优化的工作,由于 TPC-C 测试场景具备高度的抽象性,这些优化也有着非常强的适用性。
一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多,对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高,一般使用Oracle或者DB2,微软 公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域:数据库,数据仓库,多维数据库,数据挖掘等相关工具也要进行选择,象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要, 例如Informatic,Eass...
图片处理是OSS提供的海量、安全、低成本、高可靠的图片处理服务。原始图片上传到OSS后,您可以通过简单的RESTful接口,在任何时间、任何地点、任何互联网设备上对图片进行处理。
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