云原生大数据计算服务 MaxCompute性能的相关内容

文章 2024-11-21 来自：开发者社区

大数据分区提高查询性能

大数据分区是优化数据库性能的一个重要技术。它通过将大型数据集分割成更小、更易于管理的部分来提高查询效率。这些部分（或“分区”）可以基于不同的标准，如时间范围、地理位置或键值等。以下是几种常见的分区策略以及它们如何帮助提高查询性能： 1. 范围分区（Range Partitioning）描述：根据列...

文章 2024-11-13 来自：开发者社区

大数据水平分区提高查询性能

大数据水平分区（Horizontal Partitioning），也称为分片（Sharding），是一种数据库设计策略，它将数据分散到多个物理存储单元中，每个单元只包含数据的一部分。通过这种方式，可以有效地提高数据库的查询性能、扩展性和可用性。以下是水平分区如何帮助提高查...

文章 2024-09-12 来自：开发者社区

用于大数据分析的数据存储格式：Parquet、Avro 和 ORC 的性能和成本影响

高效的数据处理对于依赖大数据分析做出明智决策的企业和组织至关重要。显著影响数据处理性能的一个关键因素是数据的存储格式。本文探讨了不同存储格式（特别是 Parquet、Avro 和 ORC）对 Google Cloud Platform （GCP）上大数据环境中查询性能和成本的影响。本文提供了基准测试，讨论了成本影响，并提供了根据特定使用案例选择合适的格式的建议。大数据中的存储格式简介数据存储....

文章 2024-08-31 来自：开发者社区

大数据洪流下的决战：JSF 表格组件如何做到毫秒级响应？揭秘背后的性能魔法！

JSF 表格组件：处理大数据量的最佳实践在 Web 应用程序中，表格组件是展示和操作数据的常用方式。然而，当数据量较大时，表格组件的性能问题往往会成为瓶颈。本文将探讨在 JavaServer Faces（JSF）中处理大数据量的表格组件的最佳实践。如何优化表格组件的性能？优化表格组件的性能可以...

问答 2024-08-27 来自：开发者社区

大数据软件领域有哪些新技术或引擎的出现，对Scan模式性能的提升有显著贡献？

文章 2024-08-22 来自：开发者社区

神龙大数据加速引擎MRACC问题之MRACC-Spark利用eRDMA近网络优化插件来提升性能如何解决

问题一：MRACC-Spark如何利用eRDMA近网络优化插件来提升性能？ MRACC-Spark如何利用eRDMA近网络优化插件来提升性能？参考回答： MRACC-Spark通过eRDMA近网络优化插件，将shuffle阶段的数据交换优化为memory-network-memory的模式，充分利用了RDMA的低延时和低CPU消耗特性，最终在TPCx...

问答 2024-08-21 来自：开发者社区

ADB的自研向量化执行引擎是如何提升大数据量分析场景的性能的？

问答 2024-08-12 来自：开发者社区

在Flink CDC中，Flink 读Redis，在高并发大数据量下有性能瓶劲，有没有遇到过？

在Flink CDC中，Flink 读Redis，在高并发大数据量下有性能瓶劲，读redis是用 jedis API，redis是单节点，有没有遇到过？

文章 2024-08-10 来自：开发者社区

"Apache Flink：重塑大数据实时处理新纪元，卓越性能与灵活性的实时数据流处理王者"

当谈及大数据实时处理领域，Apache Flink以其卓越的性能、强大的功能以及高度的灵活性，逐渐从众多竞争者中脱颖而出，成为业界的佼佼者。相较于传统的批处理框架和早期的流处理系统，Flink以其独特的设计理念和实现方式，重新定义了实时数据处理的标准。超越批处理与流处理的界限传统上，大数据处理被划分为批处理和流...

问答 2024-07-31 来自：开发者社区

大数据计算MaxCompute 【打平时间 -- 笛卡尔积】相关的性能问题，有什么好的解法吗？

大数据计算MaxCompute 【打平时间 -- 笛卡尔积】相关的性能问题：我有一张源头表，记录了【从去年开始、每个客户、某事物、在某时刻、的值】的 history_change 变化。我现在需要把这张表打平到天 + 小时 + 客户 + 某事物 + 值。我的做法是，构建出时间序列time_series as (select explode(sequence(unix_timestamp(开....