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Echo_Wish
实战高阶大数据人工智能科技大数据
数据仓库与数据湖的协同工作:智慧数据管理的双引擎引言在数据驱动的今天,企业和组织收集和存储的数据量正以惊人的速度增长。如何高效管理和利用这些数据,成为了决策者和技术专家的共同难题。为了解决这一问题,数据仓库(DataWarehouse)和数据湖(DataLake)这两种技术应运而生,分别在不同的应用场景中发挥着重要作用。然而,随着数据管理需求的日益复杂,单一的数据仓库或数据湖并无法完全满足现代企业
- MariaDB数据库部署
m0_修道成仙
Linuxlinux数据库
MariaDB数据库·数据库介绍·MySQL与MariaDB·数据库部署1.安装MariaDB数据库2.重启mariadb服务并加入开机启动项3.!数据库初始化4.设置防火墙策略5.登录数据库·数据库常用语句·创建数据库·查询指定位置数据·数据库备份·彻底删除数据库·恢复数据·数据库介绍数据库:是指按照某些特定结构来存储数据资料的数据仓库数据库管理系统:是一种能够对数据库中存放的数据进行建立、修改
- 数据总线/一致性维度/总线矩阵
DouMiaoO_Oo
数据仓库
数据孤岛企业内部各个系统中的数据被隔离在不同的数据库中,无法进行共享和整合,严重影响了企业的决策能力和运营效率。数据仓库数据总线一种技术解决方案,旨在实现数据仓库与各个数据源之间的数据集成、交换和共享,通常做法是将所有的数据源连接到一条共享的数据总线上。数据总线通过建立数据集成层,实现了不同数据源之间的数据传输和转换,从而打破数据孤岛,实现数据共享。数据总线连接多个数据源,并将数据按照一定的规则进
- Apache Iceberg 与 Apache Hudi:数据湖领域的双雄对决
夜里慢慢行456
大数据大数据
在数据存储和处理不断发展的领域中,数据湖仓的概念已经崭露头角,成为了一种变革性的力量。数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素,提供了一个统一的平台,支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。这种创新的方法不仅促进了实时分析,还显著降低了平台成本,增强了数据治理,并加速了用例的实现。数据存储和处理的演变催生了被称为数据湖仓的现代分析平台。这些平台旨在解决传统架构的局限性
- 探索数据云的无缝桥梁:Apache Spark 与 Snowflake 的完美结合
窦育培
探索数据云的无缝桥梁:ApacheSpark与Snowflake的完美结合spark-snowflakeSnowflakeDataSourceforApacheSpark.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-snowflake项目介绍在大数据处理的浩瀚宇宙中,Snowflake以其独特的云数据仓库能力闪耀,而ApacheSpark则是数据分析和
- 数据仓库与数据挖掘记录 二
匆匆整棹还
数据仓库数据挖掘人工智能
1.数据仓库的产生从20世纪80年代初起直到90年代初,联机事务处理一直是关系数据库应用的主流。然而,应用需求在不断地变化,当联机事务处理系统应用到一定阶段时,企业家们便发现单靠拥有联机事务处理系统已经不足以获得市场竞争的优势,他们需要对其自身业务的运作以及整个市场相关行业的态势进行分析,进而做出有利的决策。这种决策需要对大量的业务数据包括历史业务数据进行分析才能得到。把这种基于业务数据的决策分析
- 数据仓库与数据挖掘记录 三
匆匆整棹还
数据挖掘
数据仓库的数据存储和处理数据的ETL过程数据ETL是用来实现异构数据源的数据集成,即完成数据的抓取/抽取、清洗、转换.加载与索引等数据调和工作,如图2.2所示。1)数据提取(Extract)从多个数据源中获取原始数据(如数据库、日志文件、API、云存储等)。数据源可能是结构化(如MySQL)、半结构化(如JSON)、非结构化(如文本)。关键技术:SQL查询、Web爬虫、日志采集工具(如Flume)
- 高聚合 低耦合
草藤木屋
软件设计DataWarehouse软件工程高聚合低耦合高聚合低耦合
这是软件工程中的概念。首先要知道一个软件是由多个子程序组装而成,而一个程序由多个模块(方法)构成!内聚就是指程序内的各个模块之间的关系紧密程度。偶合就是各个外部程序(子程序)之间的关系紧密程度.。所以很易明白,为什么要高内聚?模块之间的关系越紧密,出错就越少!低偶合?子程序间的关系越复杂,就会产生更多的意想不到的错误!会给以后的维护工作带来很多麻烦!同样的,可以将这个思想用在建设企业数据仓库上。做
- 数据湖和数据仓库的区别?
春风不会绿大地
大数据数据仓库
简介数据湖这个概念和数据仓库这两个概念一直搞不清楚,之前感觉区别就是数据湖是数据仓库的父集。数据湖是个伪命题,平时生活中也用不到,然后今天听了我的一个师哥的讲解,然后简单总结下。常见的问题1数据湖和数据仓库的区别?相似点:都可以处理海量数据,都是为了得到有价值的数据。不同点:架构上,数仓基本要求符合DDL定义的结构,数据湖则湖纳百川。数据上,数仓为结构化数据设计,数据湖,湖纳百川。模块上,数仓一般
- 新型大数据架构之湖仓一体(Lakehouse)架构特性说明——Lakehouse 架构(一)
m0_74825238
面试学习路线阿里巴巴大数据架构
文章目录为什么需要新的数据架构?湖仓一体(Lakehouse)——新的大数据架构模式同时具备数仓与数据湖的优点湖仓一体架构存储层计算层湖仓一体特性单一存储拥有数据仓库的查询性能存算分离开放式架构支持各种数据源类型支持各种使用方式架构简单数据共享schema过滤和推演时间回溯为什么需要新的数据架构?数据仓库和数据湖一直是实现数据平台最流行的架构,然而,过去几年,社区一直在努力利用不同的数据架构方法来
- 分布式架构设计全解:以银行系统为例
聚合收藏
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:分布式架构设计对于银行处理实时交易和数据分析至关重要,本文深入分析了Hadoop、F5、Dubbo和SpringCloud等技术在银行项目中的实际应用。Hadoop用于构建大数据仓库并支持数据分析,F5优化网络流量并确保高可用性,Dubbo和SpringCloud实现服务间的通信和微服务架构。通过这些技术的集成,银行可以建立高效且弹性的IT基础设施,满足快速变
- hive数仓的分层与建模
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Hive数据仓库分层和数据建模是一种常见的数据仓库设计方法,旨在通过分层的方式组织数据,提高数据的可维护性、可复用性和查询性能。以下是关于Hive数据仓库分层和数据建模的详细知识:一、Hive数据仓库分层数据仓库通常采用分层架构,目的是将数据按照不同的处理阶段和用途进行划分,便于管理和优化。常见的分层架构包括以下四层:1.ODS(OperationalDataStore,操作数据存储层)作用:OD
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文章目录前言一、Hive内置函数1.数值函数2.字符串函数3.日期与时间函数4.条件函数5.聚合函数6.集合函数7.类型转换函数8.表生成函数(UDTF)前言在大数据处理和分析的过程中,数据的转换和处理是至关重要的环节。ApacheHive作为一种流行的数据仓库工具,提供了丰富的内置函数,帮助用户高效地处理和分析存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据。这些内置函数涵盖了数值计算、字符
- 企业智能分析BI:洞察数据,驱动未来
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在数据驱动的今天,企业运营不再仅仅依赖于直觉和经验,而是越来越多地依赖于深入的数据分析和精准的商业洞察。企业智能分析BI(BusinessIntelligence)系统,作为企业数据管理的得力助手,正在以其卓越的数据分析能力,帮助企业解锁数据潜能,驱动业务增长。企业智能分析BI系统,是一种运用数据仓库、在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据的崭新技术,目的是帮助企业决策者做出更好的决策。它像一把钥
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DAMA-CDGA数据仓库大数据
如有需要题库可私聊我,题库都会了话,cdga基本都能过,但是光刷题库有点囫囵吞枣,不建议。单选题(每题1分,共26道题)1、[单选]数据仓库建设的主要驱动力A:整合数据、减少冗余和提高信息一致性B:运营支持职能、合规需求和商务智能活动C:数据集成、分析应用和决策支持D:客户和消费者的剧增、分析的需求、企业统一管控的需求正确答案:B你的答案:B解析:290页11.1.1第一行,选B,AC与题干无关,
- 关于阿里云DataWorks的20道面试题
编织幻境的妖
阿里云云计算
1.请简要介绍阿里云DataWorks的基本概念和主要功能。阿里云DataWorks是一个全链路的大数据开发治理平台,其主要功能包括数据集成、数据建模与开发、数据地图、数据质量和数据服务等。DataWorks的基本概念围绕其作为一个大数据开发和治理的平台,它整合了多种大数据引擎如MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等,旨在为数据仓库、数据湖及湖仓一体化解决方
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1.Hive简介2.Hive部署方式3.Hive的架构图4.Hive初体验5.HiveSQL语法--DDL操作数据库1.Hive简介ApacheHive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库工具,它提供了一种类似于SQL的查询语言,称为HiveQL,用于查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模结构化数据。以下是Hive的一些主要特点和介绍:1.类SQL查询语言:HiveSQ
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含老司开挖掘机
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判断投票信息中的选举状态:就回答到这,后来下来百度了一下。。。32hive了解吗?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能33.说说内部表和外部表的区别?内部表的数据是由Hive自身管理的,外部表的数据是由HDFS管理的;删除内部表会删除元数据和存储的数据;删除外部表只删除元数据不删除存储的数据34,你知道UDF吗?UDF就是H
- HIVE常见面试题
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数据开发小白成长笔记hivehadoop数据仓库
1.简述hiveHive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具,主要用于处理和查询存储在HDFS上的大规模数据。Hive通过将结构化的数据文件映射成表,并提供类SQL的查询功能,使得用户可以通过编写SQL语句来进行数据分析,而不需要编写复杂的MapReduce程序2.简述hive读写文件机制Hive读写文件机制主要依赖Hadoop的HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(计算框架)。
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本文要点要点数据系统有三级存储库:元对象设施库(资源库),元数据仓库(源码库)和数据库(数据库)三个库的分别管理的实体是(文档块Trunk的)模块,(程序块Block)组件和(数据块piece的)对象,需要提供不同的容器使用不同的机器完成这些实体的ETL.。容器包括三个不同时期的运行时容器,开发阶段的容器和生产过程的容器还要考虑各时期它们的测试。这里的测试应包括功能测试、能力评估和性能证明。另外还
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升级了hadoop版本到3.3.6,未配置任何鉴权,默认端口98708088开放到了公网,结果没几天就被挖矿攻击了。通过开放的端口提交了很多非法任务到yarn上,并成功在服务器执行了恶意脚本。这次是真实真切的感受了,网络环境的险恶,以前仅仅是别人的案例来提高自己的安全意识,这次完完全全是自己的真实案例,让自己对网络完全有的更深切的认知。在研究了hadoop官方提供的安全方案后,发现是懵的,要么配置
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文章目录Hive面试重点题目及答案1.Hive的优缺点及使用场景2.Hive与数据仓库的区别3.Hive的基本架构与元数据存储4.Hive内外部表的区别及适用场景5.Hive数据倾斜原因与解决方法6.HiveMapReduce的底层实现与优化方式7.Hive窗口函数的使用场景8.Hive分区与分桶的区别9.Hive的存储格式10.Hive计算引擎(MapReduce,Tez,Spark)的对比Hi
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Oracle分区的适用场景Oracle分区(Partitioning)是一种强大的数据管理工具,适用于特定类型的数据库工作负载和数据结构。以下是一些适合使用分区的情况:1.大型表优化超大数据量:当表包含数百万甚至数十亿行时,分区可以帮助提高查询性能。频繁更新:对于经常被插入、更新或删除的数据,分区可以减少锁定范围,提高并发性。2.数据仓库历史数据分析:在数据仓库中,通常会存储多年的历史数据。通过按
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小Tomkk
#MySQL数据库mysqlChasm陷阱
数据建模中的Chasm陷阱在数据仓库中,Chasm陷阱(ChasmTrap)是指一种设计问题,通常出现在数据仓库建模的过程中,尤其是在使用星型模式(StarSchema)或者雪花型模式(SnowflakeSchema)时。这个问题通常发生在多个事实表与维度表之间的关系存在不一致或难以解决的情况,导致数据查询和分析时产生不正确的结果。文章目录数据建模中的Chasm陷阱我这里举例说明Chasm陷阱解决
- 数据仓库之Kappa架构
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数据仓库数据仓库
Kappa架构是一种简化的数据处理架构,旨在处理实时数据流,解决传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。Kappa架构完全基于流处理,不区分批处理和实时处理,所有数据都是通过流处理系统进行处理。以下是对Kappa架构的详细介绍:核心概念数据流处理:所有数据都是以事件流的形式处理的,没有批处理的概念。数据流是连续的,实时的,不需要区分历史数据和实时数据。简化架构:通过统一的流处理框架简化数据
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
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string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/