回答:我是做JAVA后台开发的，目前为止最多处理过每天600万左右的数据！数据不算特别多，但是也算是经历过焦头烂额，下面浅谈下自己和团队怎么做的？后台架构:前置部门:负责接收别的公司推过来的数据，因为每天的数据量较大，且分布不均，使用十分钟推送一次报文的方式，使用batch框架进行数据落地，把落地成功的数据某个字段返回给调用端，让调用端验证是否已经全部落地成功的，保证数据的一致性！核心处理:使用了spr...
李增田
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回答:使用SQL处理数据时，数据会在数据库内直接进行处理，而且sql处理本身可以对sql语句做优化，按照最优的策略自动执行。使用Java处理时，需要把数据从数据库读入到Java程序内存，其中有网络处理和数据封装的操作，数据量比较大时，有一定的延迟，所以相对来说数据处理就慢一些。当然，这个只是大体示意图，实际根据业务不同会更复杂。两者侧重的点不同，有各自适合的业务领域，需要根据实际情况选用合适的方式。
stefanieliang
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回答:（1）如果有耗时长的操作，后面的请求都需要进行等待； ◆ 单个 value 的内容过大，在添加、获取、删除时都会比较耗时； ◆ 使用复杂的命令，比如：SORT/SUNION/ZUNIONSTORE； ◆ 集合的数据非常大，而又进行了全量查询。（2）并发量非常大时，虽然 IO 有多路复用机制，从内核缓冲区中拷贝数据的操作仍然是同步操作，会带来性能瓶颈。
社区管理员
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回答:首先建议题主描述清楚应用场景，否则别人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的纠结而言，支撑数据分析用前者，做资源管理用后者。=================补充=============题主的需求，实质是搭建一个IoT实时大数据平台，而不是一般意义的私有云。IoTa大数据平台除了数据采集和结果反馈，其余部分和一般的大数据平台相差不多。OpenStack长于管理VM资源管理...
MonoLog
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...这个数据，结果会是怎么样的呢？ 在真实案例中，数据预处理可能要比算法还要重要，你要不要考虑在新版《机器学习实战》加入数据预处理技巧和实例？ 我完全同意，我的大部分时间都是用来做数据预处理。我会在未来...
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...地设计和调整你尝试解决的任务。 然后还有一件事叫做预处理。这是经常对你提供的模型的数据进行准备以进行训练。这些预处理步骤主要通过传统的计算机视觉技术来完成。例如，如果你没有足够的训练数据，则可以执行称...
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云计算真正作为一个新兴技术得到IT界认可是在2007年左右，经过这十年的普及和发展，云计算早已走进千万个数据中心，成为IT世界里炙手可热的技术门类，并可以在未来的一段时间内继续获得长足发展。云计算固然好，但也有...
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