E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
海量数据处理
GeekBand C++系统设计与实践 第三周
5.
海量数据处理
方法1)Hash2)Bit-Map3)BloomFilter4)堆(Heap)5)双层桶划分6)数据库索引7)倒排索引(InvertedIndex)8)B+树9)Trie树10)MapReduceHash
hui1429
·
2016-08-13 17:32
100亿个数字中找出最大的10个
100亿个数字找出最大的10个类似:微信10亿用户中,获取红包最多的前100用户:1、首先一点,对于
海量数据处理
,思路基本上是:必须分块处理,然后再合并起来。
nameix
·
2016-07-24 22:36
海量数据
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,
e01014165
·
2016-07-08 20:38
海量数据
海量数据处理
面试题
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。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?
chun0801
·
2016-07-07 13:00
数据结构
算法
面试题
海量数据处理
一、初识Hadoop
Hadoop也泛指一组相关的项目,这些项目都使用这个基础平台进行分布式计算和
海量数据处理
。并构成了Hadoop生态系统。Hadoop的发行版本:1.x、0.22和2.x。Hadoop核心架构Had
csdn_今日有雨
·
2016-07-07 00:03
Hadoop
海量数据处理
-面试题
何谓
海量数据处理
?所谓
海量数据处理
,就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量,要么就是数据量太大导致无法在短时间内迅速解决。要么就是数据太大,导致无法一次性装入内存。
sunxianghuang
·
2016-07-01 16:00
面试题
海量数据处理
DPDK 分析
在这些针对
海量数据处理
或海量用户的服务场景,高性能编程显得尤为重要。
jojoquant
·
2016-07-01 15:58
海量数据处理
-数据结构
Bloomfilter(布隆过滤器)适用范围:存在性判断。基本原理:一般的存在性判断我们会想到二分查找和哈希查找。但是当我们数据量急剧增加时,上述方法所需要的空间呈线性增长。Bloomfilter,将一个关键字通过K个独立的hash函数映射到一个固定长度的bit数组的K个bit位上(初始化bit数组各个bit位为0)。当我们插入关键字时,只需要把其映射的K个bit位置1。当我们查找关键字时,只有当
sunxianghuang
·
2016-07-01 14:00
海量数据处理
面试题集锦与Bit-map详解
第一部分、十五道
海量数据处理
面试题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,让你找出a、b文件共同的url?
happyduoduo1
·
2016-06-30 10:00
面试
海量数据
关于分布式的一些理解和认识
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
jayxu无捷之径
·
2016-06-28 15:46
其他
关于分布式的一些理解和认识
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
ls5718
·
2016-06-28 15:00
分布式
海量数据处理
:经典实例分析
有关
海量数据处理
的问题,主要有以下3类:topK问题、重复问题、排序问题topK问题例子有1亿个浮点数找出其中最大的10000个解决方案将数据全部排序局部淘汰法分治法Hash法最小堆不同应用场景的解决方案单机单核足够大内存单机多核足够大内存单机单核受限内存多机受限内存小结重复问题排序问题数据库排序法分治法位图法
oMengLiShuiXiang1234
·
2016-06-22 00:00
数据
经典
实例
海量数据处理
:经典实例分析
有关
海量数据处理
的问题,主要有以下3类:topK问题、重复问题、排序问题topK问题例子有1亿个浮点数找出其中最大的10000个解决方案将数据全部排序局部淘汰法分治法Hash法最小堆不同应用场景的解决方案单机单核足够大内存单机多核足够大内存单机单核受限内存多机受限内存小结重复问题排序问题数据库排序法分治法位图法
happy_XYY
·
2016-06-21 16:31
C++
notes
程序员面试笔试知识点
海量数据处理
:经典实例分析
有关
海量数据处理
的问题,主要有以下3类:topK问题、重复问题、排序问题topK问题例子有1亿个浮点数找出其中最大的10000个解决方案将数据全部排序局部淘汰法分治法Hash法最小堆不同应用场景的解决方案单机单核足够大内存单机多核足够大内存单机单核受限内存多机受限内存小结重复问题排序问题数据库排序法分治法位图法
oMengLiShuiXiang1234
·
2016-06-21 16:00
分析
经典
量数
海量数据处理
:经典实例分析
有关
海量数据处理
的问题,主要有以下3类:topK问题、重复问题、排序问题topK问题例子有1亿个浮点数找出其中最大的10000个解决方案将数据全部排序局部淘汰法分治法Hash法最小堆不同应用场景的解决方案单机单核足够大内存单机多核足够大内存单机单核受限内存多机受限内存小结重复问题排序问题数据库排序法分治法位图法
oMengLiShuiXiang1234
·
2016-06-21 16:00
海量数据
解决方案
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
oMengLiShuiXiang1234
·
2016-06-20 21:00
海量数据
mycat系列-概述
数据库切分概述OLTP和OLAP在互联网时代,海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题,对于
海量数据处理
,按照使用场景,主要分为两种类型:联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)。
www19
·
2016-06-09 15:19
mysql
分布式
mycat
数据库
如何使用《DB 查询分析器》高效地生成旬报货运量数据
如何使用《DB 查询分析器》高效地生成旬报货运量数据马根峰 (广东联合电子服务股份有限公司, 广州 510300) 1 引言 中国本土程序员马根峰(CSDN专访马根峰:
海量数据处理
与分析大师的中国本土程序员
magenfeng
·
2016-06-09 01:00
执行计划
万能数据库查询分析器
db查询分析器
查询分析器
dbqueryanalyzer
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。
fatshaw
·
2016-06-08 16:59
分布式
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。
sbq63683210
·
2016-06-08 09:00
大数据
面试题
海量数据
hash
方法总结
Hadoop与海量数据计算
导读随着Hadoop出现以及与其相关的众多分布式计算软件的诞生,构筑了
海量数据处理
底层技术支持,海量数据计算才逐渐成为可能,并在近几年风靡全球,不管是已经拥有大量数据的成熟企业,还是以往对数据不够重视的企业
Jogging
·
2016-06-01 18:48
海量数据处理
常见面试题
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,让你找出a、b文件共同的url?方案1:可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G,远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。s遍历文件a,对每个url求取,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为)中。这样每个小文件的大约为300M。s遍历文件b
u010025211
·
2016-05-27 05:00
数据
常见
面试
海量数据处理
常见面试题
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,让你找出a、b文件共同的url?方案1:可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G,远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。s遍历文件a,对每个url求取,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为)中。这样每个小文件的大约为300M。s遍历文件b
u010025211
·
2016-05-26 21:00
面试
海量数据
hash
被神化的
海量数据处理
和高并发处理
其实任何简单的问题,只要规模大了都会成为一个问题,就如中国人口多,很多小问题都会变成大问题一样。但处理这种海量数据的方法无非就是分治和”人海”战术。使用人海战术的前提是问题的划分能够支持这种人海战术,其手段无非是切割(纵向,横向)和负载均衡。纵向分隔主要是按业务(功能)来分,也就是所谓面向服务架构,横向分隔方式比较多,主要依赖于所处理的对象属性,比如时间属性或者特定业务数据属性划分(比如铁路客票的
he90227
·
2016-05-23 10:00
storm理解(未看)
Hadoop的高吞吐,
海量数据处理
的能力使得人们可以方便地处理海量数据。但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂。
qq_27231343
·
2016-05-21 14:00
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
面试题本文转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693作者:July出处:结构之法算法之道blog
Tig_Free
·
2016-05-12 21:27
海量数据处理
面试题
前缀树
后缀树
算法
[置顶] 大型网站技术架构(2):架构要素和高性能架构
上一篇我们把整个架构演变过程大致说了一下,这次我们来说说从哪方面进行考虑设计为了使网站的能够应对高并发访问,
海量数据处理
,高可靠运行等一系列问题,我们可以选择横向或纵向两个方向来入手基本思路首先可以对整个架构进行分层
qq_17765229
·
2016-05-11 23:00
优化
架构
高性能
应用
技术架构
大型网站技术架构 读书笔记1 大型网站架构模式
针对现在的高并发访问,
海量数据处理
,高可靠运行等一系列
程序员小董
·
2016-05-11 09:41
大型网站技术架构读书笔记
大型网站技术架构 读书笔记1 大型网站架构模式
针对现在的高并发访问,
海量数据处理
,高可靠运行等一系列
dlf123321
·
2016-05-11 09:00
并发
集群
缓存
大型网站
Laxcus大数据管理系统2.0(14)- 后记
此后又经历过一些
海量数据处理
项目,因为时代和行业的变化,用关系数据库做底层存取已经越来越无法满足不断扩张的业务需要,于是希望改用能够支持
海量数据处理
的软件,然后在其之上结合实际应
laxcus
·
2016-05-08 19:00
加密
大数据
LAXCUS
大数据的处理方法
本文接下来的部分,便针对这5种方法模式结合对应的
海量数据处理
面试题分别具体阐述。密匙一、分而治之/hash映射+hash统计+堆/快速/归并排序1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那
gogoky
·
2016-05-03 14:00
大数据的处理方法
【
海量数据处理
】N个数中找出最大的前K个数
N个数中找出最大的前K个数,需要用小堆实现。分析:由于小堆的堆顶存放堆中最小的数据,可以通过与堆顶数据进行比较,将大数据存放在堆中,注意在每次改变堆顶数据后,进行调堆,使堆顶一直存放整个堆中最小元素。void AdjustDown(int *a, size_t root, size_t size)//下调 {//小堆 size_t parent = root; size_t child = par
威尼斯小艇
·
2016-05-02 22:50
问题
海量数据
堆
深度学习数据集
相应之下,目前对于
海量数据处理
人才的需求也在不断增多,此类人才可谓炙手可热!越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到,或者有机会去处理海量数
jiary5201314
·
2016-04-28 14:00
Bloom Filter 算法简介 (增加 Counting Bloom Filter 内容)
前言 本博客内曾已经整理过十道
海量数据处理
面试题与十个方法大总结。接下来,本博客内会重点分析那些
海量数据处理
的方法,并重写十道
海量数据处理
的面试题。如果有任何问题,欢迎不吝指正。谢谢。
bigtree_3721
·
2016-04-27 21:00
算法
filter
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
bigtree_3721
·
2016-04-27 20:00
海量数据处理
面试题
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。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
guozhenqiang19921021
·
2016-04-25 18:00
算法
大数据
海量数据处理
海量数据处理
常用思路和方法
转载:http://blog.chinaunix.net/uid-26565142-id-3127581.html1.Bloomfilter 适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是10
AlbertFly
·
2016-04-24 18:00
十道
海量数据处理
题与十个方法大总结
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。有任何问题,欢迎随时交流、指正。出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v。
oMengLiShuiXiang1234
·
2016-04-24 16:00
算法
面试题
大数据处理
大数据量,海量数据 处理方法总结
大数据量,
海量数据处理
方法总结(转)1.Bloomfilter适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集基本原理及要点:对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数。
yuan22900
·
2016-04-14 14:03
filter
counter
大数据&数据挖掘
NoSQL数据库介绍(7)
这可以概括为高扩展性的需要,
海量数据处理
,在众多(通常是商品)服务器之间分布数据的能力,继而产生DBMS的面向分布式的设计(而不是在上层增加分布式能力),以及与编程语言和其数据结构的平滑整合(而不是如昂贵的对象关系映射
damipingzi
·
2016-04-14 14:06
NoSQL
教你如何迅速秒杀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
qq100440110
·
2016-04-06 22:00
大数据
海量数据处理
1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP此题,在我之前的一篇文章算法里头有所提到,当时给出的方案是:IP的数目还是有限的,最多2^32个,所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存,然后进行统计。再详细介绍下此方案: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。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文
ouyangjinbin
·
2016-04-05 18:00
数据
海量数据处理
题目 有一亿个浮点数,请找出其中最大的10000个。提示:假设每个浮点数占4B,一亿个浮点数就要占用相当大的空间,因此不能一次将全部读入内存进行排序。 方法一:独处100万个数据,找出最大的一万个。如果这一万个数据选择够理想,那么以这一万个数据中最小的为基准,可以过滤掉1亿个数据里面99%的数据,这样就在剩余的100W个数据中找出最大的10000个即可。方法二:分块查找,选择100万个数据为一块,
fly_yr
·
2016-04-02 15:00
关于分布式事务、两阶段提交协议、三阶段提交协议
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。
Erica_1230
·
2016-03-31 10:00
事务
分布式系统的一致性探讨
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。
Erica_1230
·
2016-03-30 23:00
一致性
Trie树
在我们
海量数据处理
中使用Trie树。原理是使用字符串的公共前缀来减少时间开销,即空间换时间。优点:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比散列表高。
li563868273
·
2016-03-26 15:00
海量数据
浅谈Storm流式处理框架
Hadoop的高吞吐,
海量数据处理
的能力使得人们可以方便地处理海量数据。但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂。
libing13810124573
·
2016-03-22 17:00
storm流式处理框架
Hadoop的高吞吐,
海量数据处理
的能力使得人们可以方便地处理海量数据。但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂。
bitcarmanlee
·
2016-03-18 23:00
storm
大数据
浅谈Storm流式处理框架
Hadoop的高吞吐,
海量数据处理
的能力使得人们可以方便地处理海量数据。但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂。
老樊Lu码
·
2016-03-18 11:27
大数据
大数据
浅谈Storm流式处理框架
Hadoop的高吞吐,
海量数据处理
的能力使得人们可以方便地处理海量数据。但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂。
fanyun_01
·
2016-03-18 11:00
storm
大数据
上一页
15
16
17
18
19
20
21
22
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他