大数据量处理-大数据量处理文档介绍内容-阿里云

调优集群性能

如下图所示，某个大表分布不均，存储节点0上的Shard_0和Shard_1中数据量较大，而在存储节点1上的Shard_2和Shard_3中数据量较小，那么当您查询这个大表时，较大概率会出现存储节点0需要处理的数据多，存储节点1上需要处理的数据少的情况，...

什么是数据湖构建

DLF与多个阿里云大数据计算引擎无缝对接，打破数据孤岛，帮助用户快速实现云原生数据湖及OpenLake解决方案的构建与管理。该平台能够实现元数据的统一、湖表格式的统一以及数据存储的统一，显著简化客户在数据湖构建和管理过程中的运维工作...

配置跨库Spark SQL节点

大数据量处理：支持快速处理较大规模的数据（十万条以上数据）。Spark SQL语法：基于Spark 3.1.2版本部署，提供该版本所有语法特性和原生函数。原生函数包括聚合函数、窗口函数、数组函数、Map函数、日期和时间处理函数、JSON处理函数等。...

数据库节点

Gbase8a GBase 8a是一款关系型数据库管理系统（RDBMS），支持大数据量存储和高并发读写能力，通常用于政府、金融、电信、能源等领域。GBase 8a支持SQL标准，并提供了一系列的企业级功能（例如，数据分区、负载均衡、灾备备份等）。更多介绍...

PolarDB HTAP实时数据分析技术解密

在处理大数据量下复杂查询所需要的能力方面，如优化器处理子查询的能力、高性能算子HashJoin、SQL并行执行等。社区将其处于低优先级，因此MySQL的数据分析能力提升进展缓慢。随着MySQL的发展，用户使用其存储了大量的数据，并且运行着关键...

什么是DataV-Board

轻量化数据加工：内置轻量化数据处理功能，帮您快速处理数据。数据实时更新：数据实时更新，确保展示内容的准确性和及时性。可视化渲染丰富的可视化组件：提供超过400多种可视化组件和100多种地理图元，高效实现数据精准表达，呈现数据之...

什么是DataV-Board

轻量化数据加工：内置轻量化数据处理功能，帮您快速处理数据。数据实时更新：数据实时更新，确保展示内容的准确性和及时性。可视化渲染丰富的可视化组件：提供超过400多种可视化组件和100多种地理图元，高效实现数据精准表达，呈现数据之...

应用场景

根据数据量和网络条件，迁移过程可能需要几个小时甚至几天的时间。这个漫长的过程可能会对您的业务产生很大的影响。DTS则可以帮助您以最小化的停机时间迁移您的数据。在数据迁移期间，您的应用程序仍可以保持运行状态。唯一的停机时间是当...

PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）间的迁移

由于全量数据迁移会并发执行INSERT操作，导致目标数据库的表产生碎片，因此全量迁移完成后目标数据库的表存储空间会比源实例的表存储空间大。请确认DTS对数据类型为FLOAT或DOUBLE的列的迁移精度是否符合业务预期。DTS会通过 ROUND(COLUMN,...

常见问题

查看当前Reduce Task中Reduce Input bytes和Reduce shuffle bytes的信息，如果比其他的Task处理的数据量大很多，则说明出现了倾斜问题。如何预估Hive作业并发量的上限值？Hive作业并发量与HiveServer2的内存以及master实例个数有关系。您...

Iceberg概述

您可以借助Iceberg快速地在HDFS或者阿里云OSS上构建自己的数据湖存储服务，并借助开源大数据生态的Spark、Flink、Hive和Presto等计算引擎来实现数据湖的分析。核心能力 Apache Iceberg设计初衷是为了解决Hive数仓上云的问题，经过多年迭代...

欧派家居

并发索引清理，解决大表年龄回收难题为了深入解决大数据量环境下数据库维护，尤其是大表回收过程中数据库年龄增长过缓这一挑战，我们探索并实施了一项创新策略——并行索引清理技术。这项技术的核心在于通过多线程或分布式处理能力，加速...

影响查询性能的因素

此外，如果 AnalyticDB MySQL版中表存储的数据量较大，那么在执行索引过滤、明细数据读取等操作时也会出现相互争抢磁盘I/O资源的情况，导致查询变慢。查询并发度由于集群规格和规模的限制，AnalyticDB MySQL版能同时处理的查询数量也会...

生成测试数据

模拟数据设置信息显示创建模拟数据任务时您选择的目标表、模拟生成数据量、批处理大小、插入模拟数据前清空表、数据冲突处理方式、实际插入记录、冲突记录、忽略插入、清除记录和规则设置展示等信息。在任务信息面板右下角，单击再次...

Delta Lake概述

背景信息通常的数据湖方案是选取大数据存储引擎构建数据湖（例如，阿里云对象存储OSS产品或云下HDFS），然后将产生的各种类型数据存储在该存储引擎中。在使用数据时，通过Spark或Presto对接数据分析引擎并进行数据解析。但该套方案存在...

应用场景

批处理意味着每一次处理的数据量很大，而且有很多张大表要做关联，经常要做一些比较复杂的查询，并且更新量也比较大，使得传统的集中式数据库，出现了单点瓶颈，垂直扩容成本非常高，几乎不可接受。OceanBase 数据库的 SQL 引擎在经过了近 ...

ECS实例说明

大数据型使用本地SATA盘作存储数据，存储性价比高，是大数据量（TB级别的数据量）场景下的推荐机型。说明 Hadoop、Data Science、Dataflow和Druid类型的集群支持Core节点；Zookeeper和Kafka类型的集群不支持Core节点。本地SSD型使用本地...

何时选择LIST DEFAULT HASH分区

例如，对于多租户的业务系统，每个租户产生的用户数据量不均衡，您可以把大数据量的租户按照LIST规则分区，然后中小数据量的租户按照HASH规则分成多个分区，如下：租户ID 数据量分区大客户1 3000万 p1 大客户2 2600万 p2 大客户3 2400万 ...

应用场景

互联网类应用 Cassandra能够支持大并发低延时的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，适合日志、消息、feed流、订单、账单、网站等各种大数据量的互联网在线应用场景。多活 Cassandra原生支持多DC部署方式，实现更好的可用性和容灾能力。云...

topRegion分析

上图是查询每秒内读请求数据量最大的五个分片，再将属于同一张表的分片聚合在一起，并按照分片读请求数据量的值升序排列后的结果。TopRegion历史快照 TopRegion历史快照支持查询某一历史时间点的热点分片。选择 idc、分组和历史快照。...

流量诊断

上图是查询每秒内读请求数据量最大的五个分片，再将属于同一张表的分片聚合在一起，并按照分片读请求数据量的值升序排列后的结果。实时查询热点Key 在左侧导航栏中，选择流量诊断 topregion/key实时查询。设置筛选条件，包括排序维度、...

OSS Foreign Table功能概览

与OSS External Table的对比 OSS Foreign Table在性能、功能以及稳定性上都优于OSS External Table，具体信息如下：功能 OSS Foreign Table OSS External Table 导入OSS数据或导出数据到OSS 支持支持 OSS数据分析（大数据量场景）大数据量...

技术面临的挑战与革新

新增加的节点，直接访问共享的数据副本，不需要做任何数据拷贝，所以扩充节点的耗时可以达到1分钟内，而与数据量无关。PolarDB同时内置Proxy能力，可以将负载均衡到各个节点，使得加减节点操作对业务透明。在存储层，所有用户共享一个规模...

通用云盘

磁盘I/O型：适用于数据量大的场景，只将最常访问的数据放入Buffer Pool进行存取，压测时会读写磁盘以及更新Buffer Pool。场景一：内存命中型规格存储（GB）单表数据量 表数量最大连接数 Sysbench线程数 QPS TPS 1核2 GB（rds.mysql.s1....

通用云盘

磁盘I/O型：适用于数据量大的场景，只将最常访问的数据放入Buffer Pool进行存取，压测时会读写磁盘以及更新Buffer Pool。场景一：内存命中型规格存储（GB）单表数据量 表数量最大连接数 Sysbench线程数 QPS TPS 1核2 GB（rds.mysql.s1....

本地盘

磁盘I/O型：适用于数据量大的场景，只将最常访问的数据放入Buffer Pool进行存取，压测时会读写磁盘以及更新Buffer Pool。场景一：内存命中型规格单表数据量 表数量最大连接数 IOPS Sysbench线程数 QPS TPS 1核2 GB（rds.mysql.s1.small...

本地盘

磁盘I/O型：适用于数据量大的场景，只将最常访问的数据放入Buffer Pool进行存取，压测时会读写磁盘以及更新Buffer Pool。场景一：内存命中型规格单表数据量 表数量最大连接数 IOPS Sysbench线程数 QPS TPS 1核2 GB（rds.mysql.s1.small...

本地盘

磁盘I/O型：适用于数据量大的场景，只将最常访问的数据放入Buffer Pool进行存取，压测时会读写磁盘以及更新Buffer Pool。场景一：内存命中型规格单表数据量 表数量最大连接数 IOPS Sysbench线程数 QPS TPS 1核2 GB（rds.mysql.s1.small...

概述

存储格式数据来源及特点 数据量增大或减少详细数据量 JSON 大量应用产生JSON类型的数据，冗余数据量大。增大151.7%3.02GB AVRO Hadoop生态格式的数据，数据由大部分遗留系统产生。增大8.3%1.3GB RCFile Hadoop生态格式的数据，数据由大...