后端视角下的大数据中台与下载功能实现
小明：老王，最近我们在做大数据中台的项目，用户反馈下载速度有点慢，你有什么建议吗？
老王：这个问题确实需要重视。首先，我们可以考虑在中台层对数据进行预处理和缓存，这样可以减少每次下载时的计算压力。
小明：那具体怎么操作呢？有没有具体的代码示例？
老王：当然有。比如，我们可以在后端使用一个缓存中间件如Redis来存储已经处理好的数据。下面是一个简单的Python示例：
import redis
from flask import Flask, send_file
app = Flask(__name__)
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
@app.route('/download')
def download():
data_key = 'processed_data'
if r.exists(data_key):
return send_file(r.get(data_key), as_attachment=True, mimetype='application/octet-stream')
else:
# 模拟数据处理
processed_data = b"Sample data for download"
r.set(data_key, processed_data)
return send_file(processed_data, as_attachment=True, mimetype='application/octet-stream')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小明：这个思路很清晰，那如果数据量很大怎么办？
老王：这时候我们可以结合分页或者流式传输的方式，避免一次性加载全部数据到内存中，提高系统稳定性。
小明：明白了，感谢你的指导！
老王：不客气，技术问题就是要多交流。
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