原文:巧用redis位图存储亿级数据与访问 - 简书 业务背景 现有一个业务需求,需要从一批很大的用户活跃数据(2亿+)中判断用户是否是活跃用户.由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到,数据部门不能提供实时接口,只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用. 存在的挑战 海量数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如何能快速的写入到目标存储 解决思路 由于我的业务中只需要根据某个用户id查询是否是活跃用户,不存在复杂的查询条件,所以用redis很合适. 如此大的

过去16年,Google使用一个中心化源码控制系统去管理一个日益庞大的单一共享源码库.它的代码库包含了约10亿个文件(有重复文件和分支)和 3500万行注解,86TB数据,900万唯一源文件中含有大约20亿行代码.2014年,Google的2.5万名程序员每周修改25万个文件中的 1500万行代码(日均120行).相比之下,Linux内核源码库有4万文件和1500万行代码. Google的程序员每个工作日递交1.6万次commits(64%的人),还有 2.4万commits是自动系统完成的.代

http://ssdb.io/docs/zh_cn/index.html 用户案例 如果你在生产环境中使用 SSDB, 欢迎你给我发邮件(ssdb#udpwork.com), 我很愿意把你加入到下面的用户列表中. 邮件中请包含如下信息: 产品/公司/团队名称 LOGO(作为附件) 网站链接 公司/产品介绍 SSDB的使用简介, 作用描述 懒投资 懒投资 是由源码资本及中国福布斯富豪夏佐全先生联手投资的优质理财平台. 懒投资使用 SSDB 存储会话 Session, 网站定制, 缓存等数据, 并作

阅读本文大概需要 6 分钟. 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES,或者就是自己玩玩儿 Demo,

原文地址:http://developer.51cto.com/art/201502/464640.htm 就在不久之前,AppLovin移动广告平台的单一广告请求数量突破了200亿大关——相当于每一秒钟处理50万项事务——其如火如荼的发展态势帮助众多品牌在激励现有客户的同时.从市场中拉拢到了新的买家.那么AppLovin是如何打造出这样一套有能力应对数百亿请求.但又无需对硬件及运维人员进行显著扩张的基础设施的呢? 在今天的文章中,我们将共同了解该公司如何发现并选择采用各类最佳实践,从而通过技术

一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 然后你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES

该篇内容由个人博客点击跳转同步更新!转载请注明出处! 前言 我是在17年就听说过Clickhouse,那时还未接触过亿数据的运算,那时我在的小公司对于千万数据的解决方案还停留在分库分表,最好的也是使用mycat做的集群.这些解决方案都比较复杂,毕竟通常来说那些需要大量存储的数据基本都是像日志,流水等不需要修改的数据,像客户人员等需要经常维护的信息一般项目也就几万左右,在这些不是非常重要的数据上耗太多时间我个人是觉得有点浪费(但毕竟还是要的嘛),直到我到了新公司才重新拾起了对Clickhouse的

如果从企业应用的生存率来看,选择企业团队信息作为主要业务,HipChat的起点绝非主流:但是如果从赚钱的角度上看,企业市场的高收益确实值得任何公司追逐,这也正是像JIRA和Confluence这样的智能工具制造商Atlassian于2012年收购HipChat的原因. 同时,或许你不知道的是,在Atlassian资源和人脉的帮助下,HipChat已经进入了一个指数增长周期.12亿的信息存储意味着他们现在每隔几个月的信息发送.存储和索引量都会翻一番. 如此快速的增长给曾经充足的基础设施带来了很大的

原文:Scaling Pinterest - From 0 To 10s Of Billions Of Page Views A Month In Two Years 译文:两年内从零到每月十亿 PV 的发展来谈 Pinterest 的架构设计 Pinterest正经历了指数级曲线般的增长,每隔一个半月翻翻.在这两年里,Pinterest,从 每月PV量0增长到10亿,从两名成立者和一个工程师成长为四十个工程师,从一台MySQL 服务器增长到180台Web 服务器(Web Engine),240

背景 线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性.该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡.集群每个节点流量监控如下图所示: 从上图可以看出集群流量比较大,峰值已经突破120万/秒,其中delete过期删除的流量不算在总流量里面(delete由主触发删除,但是主上面不会显示,只会在从节

点亮 ️ Star · 照亮开源之路 GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler 精彩回顾 近期,初灵科技的大数据开发工程师钟霈合在社区活动的线上 Meetup 上中,给大家分享了<基于 Apache DolphinScheduler 对千亿级数据的应用实践>主题演讲. 我们对于千亿级数据量的数据同步需求,进行分析和选型后,初灵科技最终决定使用DolphinScheduler进行任务调度,同时需要周期性调度 DataX.SparkSQL

大数据计算:如何仅用1.5KB内存为十亿对象计数  Big Data Counting: How To Count A Billion Distinct Objects Using Only 1.5K This is a guest post by Matt Abrams (@abramsm), from Clearspring, discussing how they are able to accurately estimate the cardinality of sets with bi

通用技术 mysql 亿级数据优化 一定要正确设计索引 一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描) 一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询 一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询,不把这样的逻辑处理交给数据库 每个表索引不要建太多,大数据时会增加数据库的写入压力 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描

python3.4学习笔记(二十四) Python pycharm window安装redis MySQL-python相关方法window安装redis,下载Redis的压缩包https://github.com/dmajkic/redis/downloads 如redis-2.4.5-win32-win64.zip下载完后将其解压放在自己要放的目录下如果你是32位的话就进32bit的文件夹,64位就进64bit文件夹 文件夹进去后会看到几个文件:redis-benchmark.exe: 性能

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析,都需要依靠数据都统计和分析,当数据量小时,问题没有暴露出来,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大时,系统响应会变慢, TPS直线下降,直至服务不可用,可能有人会提出来,为何不用Oracle呢,确实,很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题,凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化,可是,不是每一个项目都会有DBA, 也不是所有的项目都会采用 Oracle 数据库,而且, Oracle 数据库在大数据

原文:sql索引从入门到精通(十亿行数据测试报告) 导读部分 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- SQL Server 2005 学习笔记系列文章 http://www.sufeinet.com/thread-26-1-1.html 原文地址:http://www.sufeinet.com/thread-419-1

进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目:   (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行) 1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右) 2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是批量插入性能能有多少提高 3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用的是SafeMode.True开关),这个测的是安全插入性能会差多少 4) 查询一个索引后的数字列,返回10条记录(也就是10KB)的性能,这个测的是索引查询的性能 5)

数据平台已迭代三个版本,从一开始遇到很多常见的难题,到现在终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的实现参考,但愿能帮助大家少走些弯路,在此篇幅中偏重于ElasticSearch的优化. 一.需求说明 项目背景: 在一业务系统中,部分表每天的数据量过亿,已按天分表,但业务上受限于按天查询,并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配),分库代价较高. 改进版本目标: 数据能跨月查询,并且支持1年以上的历史数据查询与导出: 按条件的数据查询秒级返回. 二.ElasticSearch检索

腾讯开源再次迎来重磅项目,14日,腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato,这是在短短一周之内,开源的第五个重大项目. 相对于目前全球范围内其它的图计算框架,Plato可满足十亿级节点的超大规模图计算需求,将算法计算时间从天级缩短到分钟级,性能全面领先领先于其它主流分布式图计算框架,并且打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈,现在,最少只需要十台服务器即可完成计算. 腾讯Plato团队负责人于东海表示:"Plato已经支持腾讯内部包括微信在内的众多核心业务,尤其是为腾讯超大规模社交网络图数据

腾讯开源再次迎来重磅项目,14日,腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato,这是在短短一周之内,开源的第五个重大项目. 相对于目前全球范围内其它的图计算框架,Plato可满足十亿级节点的超大规模图计算需求,将算法计算时间从天级缩短到分钟级,性能全面领先领先于其它主流分布式图计算框架,并且打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈,现在,最少只需要十台服务器即可完成计算. 腾讯Plato团队负责人于东海表示:“Plato已经支持腾讯内部包括微信在内的众多核心业务,尤其是为腾讯超大规模社交网络图数据