中等规模海量数据处理实例分析

最新推荐文章于 2025-12-19 14:31:36 发布
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本文介绍如何使用一台普通服务器处理接近60亿次页面访问数据的技术方案。该方法对于提高服务器处理大规模数据的能力提供了实用指导。

只需要一台普通服务器计算近60亿pv数据，ppt下载地址：

http://download.youkuaiyun.com/detail/wangbin579/3196955


数据湖 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-12 904
数据湖 原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 数据爆炸时代 在当今的数据时代，数据正以前所未有的速度和规模产生。无论是来自社交媒体、物联网设备、电子商务平台还是企业内部系统,海量的结构化和非结构化数据不断涌现。这种数据爆炸给传统的数据管理系统
讲座：中等规模海量数据处理实例
Hello,World.
12-04 651
讲座细节不便多说，是为精准营销提供数据挖掘技术支持的。 从该讲座引发了我的一点思考： 运用该类技术，分析得出游戏用户的偏好，从而为以下决策作参考：广告宣传侧重点、玩法投放先后顺序、后期开发方向、收费道具销售策略等。 随之，技术成本？如何决策？btw，这似乎是老板要考虑的。 对数据挖掘分析，获取决策的支持，这个思想在小地方的运用也挺好的。比如个人时间管理，先要养成每天
数据分析汇总
zhangye7805的博客
06-10 4220
1、解决数据孤岛，统一数据出口（避免多指标问题）2、解决查询数据慢的问题，数据量大，可以提前做汇总关系型数据库：MySQL、Oracle、postgreSQL、DB2 …非关系型数据库：Hbase、MongoDB、Redis ……直接找到哪一页去检索，避免全表扫描。提高查询速度，会影响where 和 order by索引是针对于字段的，需要添加到字段上常见索引分类：主键索引、唯一索引、普通索引、复合索引主键索引（了解）： -- 创建主键字段的时候会自动创建主键索引。
电商数据分析中的机器学习模型应用
Golang编程笔记的博客
12-12 942
在当今数字化时代，电子商务行业蓬勃发展，产生了海量的数据。电商数据分析的目的在于从这些数据中提取有价值的信息，以支持企业的决策制定、优化运营策略和提升客户体验。本文章的范围聚焦于机器学习模型在电商数据分析中的应用，涵盖了从客户行为预测、商品推荐到市场趋势分析等多个方面。通过深入研究这些应用，帮助电商企业更好地理解消费者需求，提高销售效率，增强市场竞争力。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍电商数据分析的背景，包括目的、预期读者和文档结构等基本信息；
用YashanDB数据库处理海量数据的方式与技巧
2501_91591875的博客
08-15 508
YashanDB的架构设计强调横向扩展能力，在面对海量数据时，可以根据业务需求增加更多的节点，保证系统性能不会随数据规模的上升而降低。分区表的操作能显著减少数据的访问时间。共享集群依赖共享存储和全局缓存实现多个实例之间的并发读写，满足对高性能和高可用性的需求，适用于核心业务应用的场景。YashanDB支持多种存储结构，包括行存表、列存表，以及多版本并发控制，确保在高并发、高负载的情况下依然保持数据的完整性与一致性。利用YashanDB的高可用性设置，选择理想的主备配置，以保证数据的可靠性和一致性。
机器学习在数据分析中的5个实战案例分享
AI架构师小马
07-05 1202
在数据驱动决策的时代，机器学习已成为数据分析的核心引擎。本文深入剖析5个来自不同行业的机器学习数据分析实战案例，包括零售客户细分与精准营销、金融智能风控系统、医疗疾病预测与诊断、制造业预测性维护以及内容平台个性化推荐。每个案例均从业务背景、数据挑战、技术选型、实施步骤到最终价值实现进行全方位解读，并提供可复用的代码示例和方法论框架。无论您是数据分析师、机器学习工程师还是业务决策者，都能从这些真实案例中获取解决实际问题的灵感与工具，将机器学习技术真正转化为业务增长的驱动力。
为什么开源AI在数据分析上总是败给商业模型？
欢迎来到运通链达的官方博客！我们深度探讨人工智能技术与应用，贯彻科技向善理念，推动科技进步与社会福祉和谐共生。
06-29 616
【摘要】开源AI模型在数据分析领域为何屡屡不敌商业巨头？本文深度剖析其根本原因，系统梳理数据分析的本质挑战，揭示战略规划能力的核心地位，并详解高质量数据驱动下的模型优化路径。通过丰富案例、实验数据和方法论，展现开源模型逆袭商业模型的可行性与未来趋势，为AI开发者和数据分析从业者提供全景式参考。
AutoGPT分库分表方案：应对海量数据增长
weixin_35370061的博客
12-13 748
面对AutoGPT运行中产生的海量任务数据，传统数据库难以支撑。本文提出基于任务链ID的分库分表方案，结合多级存储、多租户隔离与最终一致性机制，实现高写入、低延迟、可扩展的数据架构，显著提升系统性能与稳定性。
一台服务器处理60亿PV数据的高效方案
标题“中等规模海量数据处理实例分析”所涉及的知识点包括了对海量数据处理的理解和应用，特别是在一个中等规模的环境下，如何使用合适的工具和方法来处理近60亿PV（页面浏览量）级别的数据。在这一主题下，我们需要...
【大数据处理与分析技巧】：海量数据的有效处理和分析
[【大数据处理与分析技巧】：海量数据的有效处理和分析](https://www.aimtechnologies.co/wp-content/uploads/2023/07/Social-Media-Data-Analysis-Tools-1.png) # 摘要 大数据时代的到来使得数据处理与分析技术变...
5、海量数据集的快速计算策略
hh234的博客
06-20 85
本文探讨了在数据量飞速增长背景下，针对海量数据集进行快速计算的策略与方法。内容涵盖数据类型与数据管理系统的选择、算法效率分析中的“大 O”符号、七种常见的计算问题类型以及加速计算的七种策略。通过具体案例分析，如天文学中的最近邻搜索、IsoMap 算法和 SDSS 数据库的优化，展示了这些策略的实际应用。最后，文章提供了策略选择的建议，并强调综合应用多种策略以提高计算效率的重要性，为处理海量数据提供理论支持与实践指导。
MapReduce：海量数据处理的分区与负载均衡策略
[MapReduce：海量数据处理的分区与负载均衡策略](https://www.altexsoft.com/static/blog-post/2023/11/462107d9-6c88-4f46-b469-7aa61066da0c.webp) # 1. MapReduce的基本原理与架构 MapReduce是一种编程模型，...
Linux 使用脚本删除文件
FenceRain的博客
12-16 355
Linux 编写脚本删除60天前下载的文件，包括目录下空文件夹
预算49800，99800，299800能买到什么样的算力服务器
yilinwangluo的博客
12-18 771
预算越高，GPU的显存、算力（浮点运算能力）和网络互联性能越强，适用的任务规模（模型大小、数据量）也越大。49,800元是“能用”的入门门槛，99,800元是“好用”的企业级标准，299,800元则是“顶尖”的大模型/超算级配置。
Google推出托管MCP服务器，让AI Agent轻松接入其工具生态
2501_94005722的博客
12-18 549
随着AI Agent生态系统的快速发展，Google的这一举措为开发者提供了更简单、更安全的方式来连接AI Agent与Google Cloud服务。通过标准化的MCP协议和完全托管的服务器，Google正在降低AI Agent集成的门槛，同时确保企业级的安全和治理要求得到满足。AI Agent被宣传为能够规划旅行、回答商业问题、解决各种问题的解决方案，但让它们与聊天界面之外的工具和数据协同工作一直是个难题。开发者需要拼凑各种连接器并保持运行，这种方法既脆弱又难以扩展，还会带来治理上的麻烦。
【Linux】不允许你还不会——信号保存（3）
就业知识博客
12-16 872
信号的保存
【服务器数据恢复】H3C华三Ceph分布式存储文件丢失数据恢复案例
最新发布
SuperVault的博客
12-19 1028
金海境科技专业从事数据中心数据恢复技术研发、产品销售和运维技术服务的高新技术企业。业务包含服务器数据恢复、分布式数据恢复、数据库数据恢复公司以IDC数据中心为核心业务方向，拥有文件系统底层架构解析核心技术，为超融合、虚拟化云平台、分布式存储、数据库以及勒索病毒加密等场景下的数据丢失提供数据恢复解决方案。
PinMe——极简、免费和无需服务器的开源前端部署工具
2303_76885849的博客
12-18 559
PinMe是一款开源的前端部署工具（GitHub 1.7k stars），支持通过命令行或浏览器将静态网站快速部署到IPFS网络。核心特性包括免费、去中心化存储、内容不可篡改，提供.eth.limo短链接。支持HTML/CSS/JS等静态资源，适合个人简历、项目Demo等场景。首次访问可能稍慢，但后续会加速。免费版已满足基本需求，付费版提供更大存储和定制域名。相比传统托管平台，PinMe更侧重快速部署和内容自主权，但不支持动态功能。官网：https://pinme.eth.limo/
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