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海量数据处理
海量数据处理
算法—Bit-Map
1. Bit Map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、 Bit Map的基本思想
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2015-11-11 03:46
海量数据
海量数据处理
面试题集锦
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。 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3
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2015-11-11 03:45
海量数据
从Hadoop框架与MapReduce模式中谈
海量数据处理
(含淘宝技术架构)
从hadoop框架与MapReduce模式中谈
海量数据处理
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2015-11-11 03:39
mapreduce
位图数据压缩算法
第一部分、从一道题,漫谈数据结构、以及压缩、位图算法(转载)
海量数据处理
往往会很有趣,有趣在什么地方呢?
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2015-11-11 02:30
算法
百度面经校招面经2014年软研面经
周一是最后一门期中考试,但是星期六天就匆匆的把数据结构,计算机网络和操作系统,包括自己最喜欢得数据库和
海量数据处理
都看了一遍,周一考完试就赶紧背起笔记本去教室看大规模站点的建设 终于到了周二,下午座636
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2015-11-11 02:44
百度
storm学习之入门篇(一)
海量数据处理
使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive,作为一个批处理系统,hadoop以其吞吐量大、自动容错等优点,在
海量数据处理
上得到了广泛的使用。
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2015-11-11 01:32
storm
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。
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2015-11-11 01:27
海量数据
海量数据处理
:十道面试题与十个
海量数据处理
方法总结
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。
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2015-11-11 00:43
海量数据
海量数据处理
方法
1.hashing 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。 这里的hashing和 hashmap是不一样的概念,这里的hash指的是hashtable,可以看例子:(比较两个字符串的包含问题) 问题实例: 1).海量日志数据,提取出某日访问百
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2015-11-10 22:28
海量数据
各种大型网站技术架构--摘抄
原文地址:http://hmrose.blog.51cto.com/2249176/1073079 引言近段时间以来,通过接触有关
海量数据处理
和搜索引擎的诸多技术,常常见识到不少精妙绝伦的架构图。
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2015-11-10 21:30
架构
一篇好文章:《
海量数据处理
常用思路和方法》2010-02-25 15:12大数据量,海量数据 处理方法总结
转载一篇好文章:《
海量数据处理
常用思路和方法》 2010-02-25 15:12 大数据量,海量数据 处理方法总结 最近有点忙,稍微空闲下来,发篇总结贴。
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2015-11-09 14:44
海量数据
Facebook
海量数据处理
好几个地方看到这个 Facebook - Needle in a Haystack: Efficient Storage of Billions of Photos,是 Facebook 的 Jason Sobel 做的一个 PPT,揭示了不少比较有参考价值的信息。【也别错过我过去的这篇Facebook 的PHP性能与扩展性】 图片规模 作为世界上最大的 SNS 站点之一,Facebook 图片
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2015-11-09 13:25
Facebook
海量数据处理
转载 http://blog.csdn.net/flyqwang/article/details/7395866 何谓
海量数据处理
?
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2015-11-09 13:31
海量数据
海量数据处理
专题(七)——数据库索引及优化
海量数据处理
专题(七)——数据库索引及优化 作者: 码农1946 来源: 博客园 发布时间:2011-08-17 23:49 阅读
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2015-11-09 12:52
数据库索引
[笔面]
海量数据处理
类问题
常见的大
海量数据处理
、操作的题目: 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?
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2015-11-09 12:02
海量数据
海量数据处理
面试题集锦
十七道
海量数据处理
面试题与Bit-map具体解释 作者:小桥流水,redfox66,July。
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2015-11-09 12:43
海量数据
大型网站用什么技术比较好,JSP,PHP,ASP.NET
数据库
海量数据处理
:负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的,最多加几个索引就可以搞定,但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。
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2015-11-08 14:45
asp.net
海量数据解决思路之Hash算法
另外,探讨一下Hash算法在
海量数据处理
方案中的通用性。最后,从源代码出发,具体分析一下Hash算法在MapReduce框架的中的应用。
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2015-11-08 10:43
hash
海量数据处理
教你如何迅速秒杀掉:99%的
海量数据处理
面试题!
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2015-11-07 14:26
海量数据
海量数据处理
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论。&nb
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2015-11-07 14:16
海量数据
大型网站系统架构分析
数据库
海量数据处理
:负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的,最多加几个索引就可以搞定,但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在
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2015-11-07 12:13
系统架构
海量数据挖掘--DB优化篇
nbsp; 上一篇博客我们介绍了针对大数据量的处理,我们应该对程序做什么样的处理,但是一个程序的优化是有底线的,我们要考虑人力,物力,程序的优化是
海量数据处理
的一部分
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2015-11-07 11:31
数据挖掘
大型网站系统架构分析
数据库
海量数据处理
:负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的,最多加几个索引就可以搞定,但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。
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2015-11-06 08:59
系统架构
海量数据处理
面试题集锦
前言 本博客内曾经整理过有关
海量数据处理
的10道面试题(十道
海量数据处理
面试题与十个方法大总结),此次除了重复了之前的10道面试题之后,重新多整理了7道。
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2015-11-06 07:16
海量数据
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
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2015-11-06 07:15
海量数据
从Hadoop骨架MapReduce在
海量数据处理
模式(包括淘宝技术架构)
从hadoop框架与MapReduce模式中谈
海量数据处理
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2015-11-06 07:40
mapreduce
大型网站系统架构分析 (摘要的)
数据库
海量数据处理
:负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的,最多加几个索引就可以搞定,但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。
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2015-11-03 20:29
系统架构
STL---hash_map介绍与
海量数据处理
一、hash_map简介hash_map的用法和map是一样的,提供了insert,size,count等操作,并且里面的元素也是以pair类型来存贮的。虽然对外部提供的函数和数据类型是一致的,但是其底层实现是完全不同的,map底层的数据结构是rb_tree,红黑树有序,每次操作的复杂度稳定在logN。而hansh_map却是哈希表(hashtable)来实现的,在hash函数恰当的情况下,可以提
will130
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2015-11-03 16:00
海量数据
海量数据处理
:十道面试题与十个
海量数据处理
方法总结
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。
mightySheldor
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2015-11-03 10:00
面试题
海量数据
分治
第一部分、从一道题,漫谈数据结构、以及压缩、位图算法
海量数据处理
往往会很有趣,有趣在什么地方呢?
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2015-11-02 19:55
数据结构
海量数据处理
方法总结
1.Bloom filter 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100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对
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2015-11-02 18:51
海量数据
海量数据处理
方法总结
看了些关于
海量数据处理
的相关面试题。 网上比较有名的就是csdn的july大哥的秒杀99%海量数据那篇文章。的确是大大的干货。 但是,个人感觉排版条理似乎不是那么清晰。
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2015-11-02 17:38
海量数据
july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 以下是原博客链接网址 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693 微软面试100题系列 http://blog.csdn.net/column/details/ms100.html 前言 一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/
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2015-11-02 15:02
海量数据
第K顺序统计量
之前写过的一篇有关文章是:
海量数据处理
的 Top K算法(问题) 小顶堆实现 第K
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2015-11-02 15:35
顺序
大型网站系统架构分析--转
数据库
海量数据处理
:负载量不大的情况下select、delete和up
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2015-11-02 14:00
系统架构
大型网站的架构设计图分享-转
近段时间以来,通过接触有关
海量数据处理
和搜索引擎的诸多技术,常常见识到不少精妙绝 伦的架构图。除了每每感叹于每幅图表面上的绘制的精细之外,更为架构图背后所隐藏的设计思想所叹服。
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2015-11-02 14:59
架构设计
大型网站系统架构分析
数据库
海量数据处理
:负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的,最多加几个索引就可以搞定,但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。
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2015-11-02 11:27
系统架构
十七道
海量数据处理
面试题与Bit-map详解
前言 本博客内曾经整理过有关
海量数据处理
的10道面试题(十道
海量数据处理
面试题与十个方法大总结),此次除了重复了之前的10道面试题之后,重新多整理了
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2015-11-02 09:44
海量数据
海量数据处理
面试题集锦
十七道
海量数据处理
面试题与Bit-map具体解释 作者:小桥流水,redfox66,July。
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2015-11-02 09:29
海量数据
MySQL性能优化zz
数据库优化 此外,除了数据库索引之外,在LAMP结果如此流行的今天,数据库(尤其是MySQL)性能优化也是
海量数据处理
的一个热点。下面就结合自己的经验,聊一聊MySQL数据库优化的几个方面。
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2015-11-02 09:26
mysql性能优化
巅峰对决:Hypertable(C++)吞吐率测试完胜HBase(Java)
导读:众所周知,2006年Google公布了自己的BigTable论文,作为Google继GFS和MapReduce两项创新之后的又一项创新,其在设计用来针对
海量数据处理
情形下的管理结构型数据方面具有着巨大的技术优势
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2015-11-01 15:36
hbase
海量数据处理
本文转自: http://blog.redfox66.com/post/2010/09/24/mass-data-topic-2-bloom-filter.aspx 略做细微修改. (一)——开篇 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据
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2015-11-01 14:17
海量数据
海量数据处理
之Tire树(字典树)
参考博文: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6897097 第一部分、Trie树 1.1、什么是Trie树 Trie树,即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是
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2015-11-01 14:48
海量数据
海量数据处理
之Bloom Filter详解
海量数据处理
之Bloom Filter详解 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。
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2015-11-01 12:16
Bloom filter
海量数据处理
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
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2015-11-01 11:59
海量数据
从上百幅架构图中学大型网站建设经验--上
twitter技术架构 Google App Engine技术架构 Amazon技术架构 优酷网的技术架构 后记 引言 近段时间以来,通过接触有关
海量数据处理
和搜索引擎的
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2015-11-01 11:11
网站建设
《Hadoop开发者》第四期
目 录 mooon
海量数据处理
平台架构演变 计算不均衡问题在Hive中的解决办法 Join算子在Hadoop中的实现 配置Hive元数据DB为PostgreSQL ZooKeeper
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2015-11-01 10:22
hadoop
被神化的
海量数据处理
和高并发处理
http://blog.csdn.net/hawksoft/article/details/7192207 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
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2015-11-01 09:47
海量数据
从Hadoop框架与MapReduce模式中谈
海量数据处理
(淘宝技术架构)
从hadoop框架与MapReduce模式中谈
海量数据处理
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2015-11-01 08:45
mapreduce
从几幅架构图中偷得半点
海量数据处理
经验
从几幅架构图中偷得半点
海量数据处理
经验 (注:本文只是简简单单的截几幅图而已,要想更深入的学习和了解
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2015-11-01 08:43
海量数据
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