海量数据处理

Bitmap 海量数据处理

Bitmap：说明：采用一个bit来标记某个value，可以大大节省存储空间。优点是占用内存少，比如N为一亿（100000000），只需要N/8=12500000个byte，约等于12Mb。缺点为不能重复数据进行排序和查找思想：利用一个byte中的8个bit来表示8个数。某数出现，利用映射将对应bit位置1。比如元素3，在8bit的映射为再来个元素5，在8bit的映射为映射表为：A[0]->0~7
ywok526·2020-07-14 03:45

海量数据处理系列之:用C++实现Bitmap算法

bitmap是一个十分有用的结构。所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value，而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码扩展：bloomfilter可以看做是对bit-map的扩
zzhongcy·2020-07-14 03:58

海量数据处理算法—BitMap（Bitmap Sort）

一、背景来源：在JonBentley的ProgrammingPearls一书中，第一列介绍了排序问题。当我们更多地了解问题并清楚地定义它的约束时，解决方案从使用磁盘的合并排序（MergeSort）转换为更为有效的位图排序（BitmapSort）。所谓的BitmapSort就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value，而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以
Jeff_·2020-07-14 03:40

海量数据处理第二谈-----位图BitMap

位图的概念：在C++中，位图是以位来表示整数的结构，普通的整数一个数需要用4个字节来表示，我们可以换种思想，在整个整数的集合范围内，某个整数存在与否，只有两种情况，在或者不在，那么，我们可以考虑只用一个bit位，来表示该整数存在的状态，从而达到节省内存的目的。位图实例分析：给一个实际的例子，给40亿个不重复的unsignedint的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿
weixin_34021089·2020-07-14 03:29

[算法系列之十八]海量数据处理之BitMap

一：简介所谓的BitMap就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value，而Key即是该元素。由于采用了bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。二：基本思想我们用一个具体的例子来讲解，假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设这些元素没有重复）。那么我们就可以采用BitMap的方法来达到排序的目的。要表示8个数，我们就只需要8个bit（1Bytes）。（
sysmedia·2020-07-14 02:36

数据结构------海量数据处理

1.给定一个大小超过100G的文件，其中存在IP地址，找到其中出现次数最多的IP地址。（哈希划分）要查找IP地址，首先要将100G文件加载到内存以哈希表的形式将其储存起来。其中哈希表中的数组元素一个键值对构成。各IP地址（4字节）作为Key值，IP地址出现的次数作为Value值。在对哈希表进行遍历查找出现次数最多的IP地址。但是一般的内存不可能有100G，无法将文件中的所有IP地址都保存起来，所以
sandmm112·2020-07-14 02:54

C++模拟实现位图&布隆过滤器以及海量数据处理的方式

位图的概念位图就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的。布隆过滤器的概念布隆过滤器是由布隆在1970年提出的一种紧凑型的、比较巧妙的概率型数据结构，特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你“某样东西一定不存在或者可能存在”，它是用多个哈希函数，将一个数据映射到位图结构中。此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。位图&布隆过滤器的代
_LMJian·2020-07-14 02:11

数据结构 — 海量数据处理

在之前的数据结构学习中，关于数据的搜索，主要有搜索二叉树、AVL树、红黑树、哈希表这几种算法；当数据较少时，可以使用这些算法；当数据量特别大（超出内存的容量），这些算法便不能处理了。那如何处理海量数据呢？下面有几道题1）给一个超过100G大小的logfile,log中存着IP地址,设计算法找到出现次数最多的IP地址思路：100G大小，它明显超出了内存的容量范围；要处理这些大数据，可以将它切分成一些
最初的素白·2020-07-14 02:49

海量数据处理/bitMap

十道海量数据处理面试题与十个方法大总结1.给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，找出a、b文件共同的url？
温一杯酒·2020-07-14 01:44

bitmap 在海量数据处理中的使用

1，在处理海量数据的时候，必须要高效利用内存空间，否则内存不可能存下这么多数据。如果我只想记录某个数据的存在性，可以利用bitmap原理，把每个数据映射为一个bit。1表示存在，0把表示不存在。2，bitmap原理：涉及到的变量bitmap：一个char型数组，用于存储信息。index：bitmap中的一个位置size：bitmap中能存储的数据个数。base：计划存储数据的最小值。base和si
ojshilu·2020-07-14 01:53

哈希表拓展——位图

位图的用处位图主要用于海量数据处理，索引，数据压缩等方面。位图的结构位图的结构类似于哈希表，位图就是用每一位的0或1来表示一个数的状态。
Cecilia3333·2020-07-14 00:42

海量数据处理--位图（BitMap）

对于海量数据这个词，大家不难理解吧。主要是针对给定的数据量特别大，占用内存特别大的情况。那么和位图有什么关系呢。看下面一个腾讯的海量数据的例子吧。例：给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。对于这道题，我们给了40亿个不重复的无符号整数，一个整数是4个字节，那么就是40*4=160亿个字节，大概是16G的内存。显然在内存上时存不下的。那么我
xxpresent·2020-07-14 00:25

哈希表扩展—位图

位图主要用于海量数据处理，索引，数据压缩等方面有广泛应用3.位图的结构关于位图的结构，类似于哈希，位图
龙跃十二·2020-07-14 00:36

海量数据处理之BitMap原理

一：简介所谓的BitMap就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value，而Key即是该元素。由于采用了bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。二：基本思想我们用一个具体的例子来讲解，假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设这些元素没有重复）。那么我们就可以采用BitMap的方法来达到排序的目的。要表示8个数，我们就只需要8个bit（1Bytes）。（
小赵10010·2020-07-14 00:31

位图法；海量数据处理之位图技巧；位图技巧；海量数据；编程珠玑第二章问题A；40亿整数；腾讯面试题

编程珠玑第二章开始提出了三个问题，其中第一个问题是这样的：一个顺序文件至多包括40亿个32位的整数，这些数是无序的，找出一个不在该文件中的32位整数。（可能有数字是不在该文件中的，因为2^32总共包括了42+亿个数，因此肯定有整数是不在该文件中的，这是鸽巢原理吧？）据说这是腾讯的一道面试题，大概描述如下：问题描述：问题的描述大概就是这样了。刚看到这个题目就想到了bitmap，很适合使用，下面简单说
jiqiren007·2020-07-14 00:48

位图原理及实现 - 海量数据处理标配

下午的时候写了一下位运算的：位运算-初见我个人感觉如果对位运算不是很熟的话可以先看一下上面那个文章目录位图-数据结构位图设计数据结构构造新元素插入位图中元素移出位图元素查找完整代码找出二次出现的数据思考位图-数据结构为什么要位图？上一篇里面有个例子，是这样的：你要给1亿个int型数据去重（本篇不讲int以外的，int以外的等我学了布隆过滤器或者各位自行学习布隆过滤器之后再说），要怎么弄？一般对于去
看，未来·2020-07-14 00:53

GreenPlum简单性能测试与分析

>>>如今，多样的交易模式以及大众消费观念的改变使得数据库应用领域不断扩大，现代的大型分布式应用系统的数据膨胀也对数据库的海量数据处理能力和并行处理能力提出了更高的要求，如何在数据呈现海量扩张的同时提高处理速度和应用系统的可用性
zzm_·2020-07-13 19:39

关于分布式一致性的探究

2015-12-03分类：框架阅读(823)评论(2)随着大型网站的各种高并发访问、海量数据处理等场景越来越多，如何实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、安全等目标就显得越来越重要。
Daemon_1994·2020-07-13 15:57

分布式系统的特点以及设计理念

正是这些分布式系统，使得Google可以处理高并发请求响应以及海量数据处理等。Apache旗下的Hadoop、Spark、Me
isgiker·2020-07-13 14:09

黑马12期大数据教程（hadoop,storm,kafka,hbase,hive,sqoop）

weekend110-第1天01-hadoop职位需求状况02-hadoop课程安排03-hadoop应用场景04-hadoop对海量数据处理的解决思路05-hadoop版本选择和伪分布式安装06-hadoop
chuiyan4425·2020-07-13 03:49

关于分布式事务、两阶段提交协议、三阶提交协议

随着大型网站的各种高并发访问、海量数据处理等场景越来越多，如何实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、安全等目标就显得越来越重要。为了解决这样一系列问题，大型网站的架构也在不断发展。
米糕思密达·2020-07-13 03:02

关于分布式事务、两阶段提交协议、三阶提交协议

来源：伯乐在线-HollisChuang链接：http://blog.jobbole.com/95632/随着大型网站的各种高并发访问、海量数据处理等场景越来越多，如何实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、
数通畅联·2020-07-13 02:59

Bit-map(位图与海量数据处理)

基本思想使用一个bit位来标记某个元素对应的value，而key就是该元素在若干bit中的位置。这样大大节省了存储空间。应用排序对于海量的无重复密集元素排序，其有着占用少的优点。步骤：将Bit-map所有bit置为1将第一个value为n的元素放进Bit-map中(将第n位bit置为1)按照以上方法，放进所有元素从Bit-map的第一位开始遍历，若为1则输出。其排序的时间由最大的那一位数MAX决定
Keyu_·2020-07-12 20:35

海量数据处理:有1亿个浮点数,找出其中最大的10000个

第一种方法是将数据全部排序,然后在排序后的集合中进行查找,最快的排序算法的时间复杂度一般为O(nlogn),例如快速排序.而在32位机器上,每个float类型占4B,1亿个浮点数就要占用400M的存储空间,对于一些可以内存小于400MB的计算机而言,显然是不能一次将全部数据读入内存进行排序的.其实即使内存能满足要求,该方法也不高效,因为题目的目的是寻找出最大的10000个数即可,而排序是将所有元素
银杏叶编程·2020-07-12 11:06

海量数据处理题

BAT、FLAG(Facebook,LinkedIn,Amazon/Apple,Google)这类涉及到大数据的公司面试的时候都喜欢问关于海量数据处理的问题，本文将对海量处理问题进行总结。
weixin_34378767·2020-07-12 10:49

教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题

教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题作者：July出处：结构之法算法之道blog前言一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文
weixin_34335458·2020-07-12 09:33

Greenplum在企业生产中的最佳实践（上）

相比传统单机版的Oracle和MySQL，它的特点是使用比较多的服务器做海量数据处理。一般在企业客户中，把X86服务器采集过来后会做上机安装，如果企业使用的集群规模比较大，比如国内客户最大
weixin_33860553·2020-07-12 08:22

十道海量数据处理面试题与十个方法大总结

海量数据处理：十道面试题与十个海量数据处理方法总结作者：July、youwang、yanxionglu。时间：二零一一年三月二十六日本文之总结：教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题。
v_JULY_v·2020-07-12 04:12

海量数据处理实例

在bat等大公司，基本所有业务的数据量级都很庞大，那么如何在保证数据完整性的情况下快速处理成了一个通用的难题，这里列举几个例子，大致反应一些处理思想。1.一个文件中，每一行有一个整数，有上亿行，目的：统计出现次数超过三次的整数写入到另一个文件中。分析：（1）首先数据在文件中，既然要统计，那么有一个原则就是减少IO次数。（2）其次数据量上亿，内存中肯定不可能全放下。（3）需要统计次数，那么就需要知道
青鱼入云·2020-07-12 02:01

十道海量数据处理面试题与十个方法大总结

十道海量数据处理面试题与十个方法大总结第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。
sbq63683210·2020-07-11 22:16

Mysql海量数据处理

一说海量数据有人就说了直接用大数据，那只能说不太了解这块，为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理海量数据的处理分为两种情况1）表中有海量数据，但是每天不是很快的增长2）表中有还流量数据，而且每天很快速的增长针对这了两种情况，我们给出的解决方案也不太一样，而且也不是所有的项目都是这样的情况。海量数据的解决方案1）使用缓存2）页面静态化技术3）数据库优化4）分离数据库中活跃的数据5）批量读取和延迟修改
莽夫程序员·2020-07-11 19:39

GeekBand学习笔记-第十四周 关于系统设计

参考了这个帖子http://www.36dsj.com/archives/2556海量数据处理方法Hash适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存基本原理及要点：hash函数选择
PatrickHC·2020-07-11 18:35

教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题

标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结
okiwilldoit·2020-07-11 14:46

海量数据处理：算法

海量信息即大规模数据，随着互联网技术的发展，互联网上的信息越来越多，如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。在海量数据中提取信息，不同于常规量级数据中提取信息，在海量信息中提取有用数据，会存在以下几个方面的问题：（1）数据量过大，数据中什么情况都可能存在，如果信息数量只有20条，人工可以逐条进行查找、比对，可是当数据规模扩展到上百条、数千条、数亿条，甚至更多时，仅仅只通过
happy_XYY·2020-07-11 14:29

python爬取网易云歌单

GitHib传送门背景这学期报了一门海量数据处理，在数据处理前需要爬取一些内容。所以做了一个小练习，爬取网易云的歌单。其中包括歌单名称，播放量和url地址。网易云还是具有一些反爬
Dod_o_·2020-07-11 12:08

海量数据处理3

这篇翻译不错，抄在这里免得下次想给人看找不到Map/Reduce有一天，你在浏览自己的代码，发现有两大段代码几乎一样。实际上，它们确实是一样的——除了一个关于意大利面（Spaghetti）而另一个关于巧克力慕思（ChocolateMoose）。//一个小例子:alert("偶要吃意大利面!");alert("偶要吃巧克力慕思!");嗯，这个例子碰巧是用javascript写的，不过你就算不懂Jav
longyan0712·2020-07-11 11:15

十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解---之我对bitmap的理解

转载自http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6685962July的文章看了很多。今天重新看了下这篇详细讲bitmap的文章。bitmap挺有用的一个数据结构。然后对照july的实现（基本一样，改了几个地方）#includeusingnamespacestd;constintBYTESIZE=8;voidsetBit(char*p,intpos
jetfish1900·2020-07-11 10:58

海量数据处理算法—Bit-Map

1.BitMap算法简介来自于《编程珠玑》。所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value，而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。2、BitMap的基本思想我们先来看一个具体的例子，假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设这些元素没有重复）。那么我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的。要表
iteye_4515·2020-07-11 08:55

海量数据处理 算法总结

前面我们说海量数据处理提到，从算法的角度去考虑处理海量数据。
iteye_4515·2020-07-11 08:55

超详细海量数据处理算法总结

1.BloomFilter【BloomFilter】BloomFilter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。BloomFilter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是BloomFilter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中，有一定的概率判断错误。因此，
gougoubailove·2020-07-11 06:41

十道海量数据处理面试题与十个方法大总结

第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。
daryanny·2020-07-11 04:27

海量数据处理2

这篇翻译不错，抄在这里免得下次想给人看找不到Map/Reduce有一天，你在浏览自己的代码，发现有两大段代码几乎一样。实际上，它们确实是一样的——除了一个关于意大利面（Spaghetti）而另一个关于巧克力慕思（ChocolateMoose）。//一个小例子:alert("偶要吃意大利面!");alert("偶要吃巧克力慕思!");嗯，这个例子碰巧是用javascript写的，不过你就算不懂Jav
cai_398·2020-07-11 03:30

Elasticsearch 01 Elasticsearch概述

它采用Java编写，提供了简单易用的RESTfulAPI它的目标就是屏蔽复杂性，从而让全文搜索变得很简单它也支持大规模的横向扩展，提供PB级别的结构化或非结构化的海量数据处理。
loetca·2020-07-11 01:37

海量数据处理---Trie树

trie树又被称为前缀树或键树，是一种树形结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串，所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的3个基本性质：根节点不包括字符，除根节点外每个节点都只包含一个字符从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，就是该节点对应的字符串每个节点的所有子节点包含的字符都不相同树的构建假设有b,abc,abd,bcd,abcd,efg,hil这6个单词，建树的过程如下：对于
小狮子辛巴·2020-07-10 23:41

在线广告市场与背景

大数据与广告的关系当无法通过少量采样的方法来降低处理的复杂度，就必须利用海量数据处理的计算和技术。这样的问题就是大数据问题。大数据唯一实现规模化落地营收的行业就是计算广告。计
郭姣姣·2020-07-10 22:06

面对海量的数据，我们应该如何处理？

一、海量数据处理所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。那解决办法呢?
初壹十五a·2020-07-10 20:56

海量数据处理面试题与Bit-map详解

海量数据面试题目解析：1、A,B两个文件各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制4G，找出A,B文件共同的URL答：方案一、50亿条数据，每条64字节。文件大小等于50G*64=320G，远大于内存限制的4G，不能将其完全加载到内存中，考虑分而治之的方法：1、分而治之/hash映射：遍历文件A，对每个url求取hash(url)%1000，然后根据所取得的值将url分别存储到1000
文宇肃然·2020-07-10 19:41

想从事大数据、海量数据处理相关的工作，如何自学打基础？

想做数据处理尤其是大数据量处理的相关工作必须兼具计算机科学基础和统计基础。现在有一个高大上的职业叫数据科学家，有人说数据科学家就是一个比程序员更懂统计的统计学家，一个比统计学家更会编程的程序员。觉得说得很形象。读本科生，有很多知识和课程还需要作为基础来学习和巩固。基础中的基础：线性代数，概率论核心知识：数理统计预测模型机器学习计算机：数学软件：强大矩阵运算和优化功能的matlab，专而精的math
金罗老师·2020-07-10 18:52

海量数据处理方案

以下是一些海量数据处理的例子：1.给定一个大小超过100G的文件,其中存在IP地址,找到其中出现次数最多的IP地址(ha
LiuWang_1122·2020-07-10 14:39

大数据量的算法面试题

原链接：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693何谓海量数据处理？所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。
多则惑少则明·2020-07-10 12:37
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