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复杂 SQL 查询跑不动?DRDS 只读实例来解决!

背景在实际业务生产环境中,业务应用系统在使用 OLTP 数据库将数据进行存储后,均会存在如后台运营类系统进行统计报表分析等场景的复杂 SQL 查询诉求。 为满足此类复杂 SQL 查询快速响应的需求,DRDS 团队基于第三代分布式SQL引擎,进一步引入自研 MPP 多机并行计算引擎(Fireworks)及对应的优化策略,极大地补强了 DRDS 的复杂查询处理能力。 千万级数据下的分布式多表Join、聚合、排序、子查询操作秒级返回结果,可极大的提升响应速度。自身利用同一份数据(RDS只读)进行处理,无需数据同步至其他数据源,降低业务架构整体链路复杂度,节省业务运维及预算成本。 主要特性自研 MPP 多机并行计算引擎 Fireworks DRDS 只读实例搭载了一个具备完整多机并行处理能力的 SQL 执行引擎(Fireworks)。它与 DRD

【大数据】Uber的数据架构

三月份小编在美国参加MVP峰会的时候,有幸碰到了几个Uber的高级工程师,他们在当天还分享了Uber的消息总线系统如何在每日兆级信息量、PB级数据卷、数万个Topic的情况下,保证低延时(小于5ms),高可用(99.99%),高稳定(99.99%,核心客户100%)的。 有朋友对Uber这种打车软件公司能达到这样的数据量感到不以为然,认为只有社交类(如Facebook、领英,微信)和在线零售(如Ebay、亚马逊,淘宝)的公司才有这样的体量。其实上述的数据量只是Uber的单个数据副本,作为一家遍布全球超过400个城市的出行公司,Uber需要存储世界各地的地图数据;其次,它还需要对这些城市的交通状况做出精确分析,以便对任意时间的路面进行预测;最后,Uber内部还有分析师和数据科学家需要调阅每周的财务收支情况及用户反馈,以及时调整运营策略或调整路线算法。 总体来说,Uber的数据生产者分为两类,一是核心业务数据,包括: 乘客信息、司机信息 路程规划、账单 司机状态变更 订单、可用车辆、定价 以上数据对可用性、实时性要求非常高,因此存储在在线数据库(OLTP)中。 第二类数据是日志和事件数据。...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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