Biasa dengan teknik pemprosesan data berskala besar dalam bahasa Go

王林
Lepaskan: 2024-03-27 09:09:03
asal
969 orang telah melayarinya

熟悉 Go 语言中的大规模数据处理技术

Dengan kemunculan era Internet, jumlah dan jenis data semakin meningkat dari hari ke hari, dan teknologi pemprosesan data juga telah berkembang pesat. Di antara banyak teknologi pemprosesan data, bahasa Go telah menjadi pilihan lebih banyak perusahaan dan pembangun kerana kecekapannya, kemudahan penggunaan dan prestasi serentak yang baik.

Artikel ini akan memperkenalkan teknologi pemprosesan data berskala besar dalam bahasa Go, termasuk teknologi storan data yang biasa digunakan, rangka kerja pemprosesan data dan teknologi pengkomputeran teragih.

1. Teknologi storan data

  1. MySQL/MariaDB
    MySQL/MariaDB pada masa ini merupakan pangkalan data hubungan yang paling biasa digunakan, ia menyediakan fungsi pertanyaan yang berkuasa dan enjin storan yang kaya, yang boleh memenuhi keperluan kebanyakan perusahaan dan aplikasi.
  2. MongoDB
    MongoDB ialah pangkalan data berorientasikan dokumen yang menyokong struktur data yang kompleks dan fungsi pengagregatan yang berkuasa Ia sesuai untuk senario di mana sejumlah besar data perlu disimpan dengan cepat dan menyokong pembacaan dan penulisan yang pantas. Pada masa yang sama, MongoDB juga menyediakan skalabiliti dan kebolehpercayaan yang baik.
  3. Redis
    Redis ialah sistem storan nilai kunci berkelajuan tinggi yang menyediakan keupayaan membaca dan menulis data yang pantas dan cekap, serta sesuai untuk menyimpan data yang perlu disoal dan diubah suai dengan cepat. Redis juga menyokong pelbagai struktur data, termasuk rentetan, jadual cincang, senarai, dsb.

2. Rangka kerja pemprosesan data

  1. Gin
    Gin ialah rangka kerja web yang ringan dan cekap yang menyediakan fungsi penghalaan dan perisian tengah yang kaya sambil mempunyai keupayaan prestasi dan keselarasan yang baik. Gin sesuai untuk membina perkhidmatan web atau API berskala besar.
  2. Beego
    Beego ialah rangka kerja web komprehensif yang menyediakan seni bina MVC, ORM, perisian tengah, caching, pengelogan dan fungsi lain, serta mempunyai prestasi konkurensi yang baik. Beego sesuai untuk membina aplikasi web dan perkhidmatan mikro berskala besar.
  3. Echo
    Echo ialah rangka kerja web yang pantas dan fleksibel yang menyediakan penghalaan mudah, pengendali HTTP dan fungsi perisian tengah sambil berprestasi tinggi dan berskala. Echo sangat bagus untuk membina perkhidmatan web dan API yang berulang dengan pantas.

3. Teknologi pengkomputeran teragih

  1. Apache Kafka
    Apache Kafka ialah sistem baris gilir mesej teragih berprestasi tinggi yang boleh mengendalikan aliran mesej melalui tinggi dan menyokong mod penerbitan-langganan dan mod baris gilir mesej. Kafka sesuai untuk membina saluran paip data masa nyata dan sistem pemprosesan log berskala besar.
  2. Apache Hadoop
    Apache Hadoop ialah rangka kerja pengkomputeran teragih sumber terbuka yang boleh memproses set data berskala besar dengan berkesan, menyokong storan dan pengkomputeran teragih, serta menyediakan perpustakaan yang kaya dengan alatan dan algoritma pemprosesan data.
  3. Apache Spark
    Apache Spark ialah enjin pengkomputeran teragih pantas yang boleh memproses data berstruktur dan tidak berstruktur berskala besar, menyokong berbilang bahasa pengaturcaraan dan sumber data, serta menyediakan pelbagai alatan pemprosesan data dan Perpustakaan algoritma.

Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan teknologi pemprosesan data berskala besar dalam bahasa Go, termasuk teknologi storan data yang biasa digunakan, rangka kerja pemprosesan data dan teknologi pengkomputeran teragih. Sama ada memproses strim data masa nyata atau menganalisis set data luar talian, bahasa Go boleh menyediakan penyelesaian yang cekap dan boleh dipercayai.

Atas ialah kandungan terperinci Biasa dengan teknik pemprosesan data berskala besar dalam bahasa Go. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!