Введение в конференцию Спикер представляется и рассказывает о своем опыте работы с системами больших данных. Он упоминает, что их команда ранее выступала на конференции, и выражает уверенность в сегодняшней презентации.
Опыт работы с современными информационными платформами Спикер рассказывает о своем знакомстве с современными платформами обработки данных, такими как Hadoop, подчеркивая их скорость и эффективность при обработке больших объемов данных без замедления.
Проблемы, с которыми сталкиваются инженеры Спикер делится личным опытом инженера, сталкивающегося с психологическими проблемами, но подчеркивает жизнестойкость инженеров во время разработки проекта.
Технологии "Kafka", "Hadoop", "Spark-i" и "Crack House" Представлен обзор каждой технологии: Kafka обрабатывает значительное количество серверных кластеров; Hadoop управляет огромными петабайтами дискового пространства; Spark-i используется для ежедневных вычислений; Crack House поддерживает процессы принятия решений с помощью распределенных систем.
Функциональность движка "Дистрибьютор" "Distributor" действует как прокси-сервер, позволяющий эффективно агрегировать данные на нескольких серверах при одновременном управлении хранилищем на дисках. Процесс включает в себя анализ, сортировку и эффективное распределение пар ключ-значение.
"Стабильные результаты": неожиданные результаты и решения Обсуждаются неожиданные результаты при вставке записей в таблицы из-за несоответствия между ожидаемыми результатами простых операций и фактическими ответами базы данных.
Проблемы с дисковым пространством Небольшая партия приводит к дополнительным проблемам с диском, вызывая задержки в обработке данных и снижение производительности. Одновременная загрузка нескольких задач из разных источников еще больше усугубляет проблему.
Конфигурация фоновой обработки Настройка фоновых процессов альтернативными методами может помочь устранить проблему. Использование окна подтверждения на стороне клиента для каждой отправки задачи может уменьшить потенциальные проблемы с потерей данных.
Ручное управление данными Ручное управление вставками таблиц путем указания номеров счетов для запросов обеспечивает контроль над процессом, но требует тщательного внимания, чтобы избежать ошибок и дублирования.
Случайный выбор фрагмента Выбор случайного сегмента при выборе домена устраняет многие описанные проблемы, связанные с ненужной записью на диск, и обеспечивает лучшую балансировку нагрузки между сегментами.
Вставка локальной таблицы Вставка локальных таблиц вручную позволяет использовать пользовательские механизмы, обеспечивающие больший контроль над конкретными случаями, когда большие объемы единообразных данных нуждаются в эффективном распределении по сегментам.
Оптимизация распределения данных Равномерное распределение данных по разделам имеет решающее значение для оптимальной производительности; неравномерная длина разделов может привести к неэффективности обработки.