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服务器上的数据库entityframe

云服务器提供稳定的弹性计算服务。通过实时增减计算资源,适应业务变动,降低维护成本

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干货 | 在字节跳动,一个更好的企业级SparkSQL Server这么做

相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致S... 因而也衍生出很多数据库连接池,例如C3P0,DBCP等。# Hive的JDBC实现构建SparkSQL服务器最好的方式是用如上Java接口,且大数据生态下行业已有标杆例子,即Hive Server2。Hive Server2在遵循Java JDBC接口规范上,通...

在字节跳动,一个更好的企业级 SparkSQL Server 这么做

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干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化

引入了字节内部的图数据库veGraph,写入时,需要业务层处理MySQL、ElasticSearch和veGraph三种存储,模型也需要同时理解关系型和图两种。更多的背景可以参照之前的[文章](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMw... 服务器资源的使用也被拉伸到夸张的地步,比如:* 写入一张超过3000列的Hive表元数据时,会持续将服务节点的CPU占用率提升到100%,十几分钟后触发超时* 一张几十列的埋点表,上下游很多,打开详情展示时需要等1分钟...

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MAD,现代安卓开发技术:Android 领域开发方式的重大变革|社区征文

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