关于BitSet BitSet是java.util下包下，JDK1.0中就已经引入这个数据结构。 如果你对数据结构的"位图"比较熟悉，那么BitSet就很好理解了。...位图定义了数据的存在性可以用bit位上的1和0来表示，一个bit有两个值，0或1。而BitSet正是因为采用这种数据结构，在判断“数据是否存在”的场景会经常出现。...因为BitSet内部定义来long数组，而long在内存中占用8个字节，即64bit，BitSet中每一个bit都可以保存一个int数据(准确的说是用0和1来说明int数据是否存在)，那么也就是我们用了...使用BitSet 写这篇文章，也是因为遇到了相关的问题: 我需要获取某一天没有登陆的用户列表 最初我的解决方案:用户活跃数据是存在hive中,通过调用接口返回到List中。...然后遍历全部用户，通过list.contains()来进行判断(这可能就是一直没有接触过海量数据造成的)，那么效果就不用说了，挺低的。
海量数据处理是基于海量数据上的存储、处理、操作。 所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。...面对海量数据，我们想到的最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。...1 海量数据的存储：为大数据分析做准备 传统关系型数据库 传统关系型数据库在数据存储上主要面向结构化数据，聚焦于便捷的数据查询分析能力、按照严格规则快速处理事务（transaction...虽然，传统的数据库系统可以通过分区的技术（水平分区和垂直分区） ，来减少查询过程中数据输入输出的次数以缩减响应时间， 提高数据处理能力， 但是在海量数据的规模下，这种分区所带来的性能改善并不显著。...主要特性： ● 分布式 ● 基于column的结构化 ● 高伸展性 2 海量数据处理 海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息，然后提供给用户
海量数据，不能一次加载到内存中 海量数据topK(最大和最小k个数)，第k大，第k小的数 海量数据判断一个整数是否存在其中 海量数据找出不重复的数字 找出A,B两个海量url文件中共同的url 10亿搜索关键词中热度最高的...k个 海量数据topK 最大K使用最小堆，最小K使用最大堆，这里以最大K为例 海量数据hash分块 维护最小堆的K个数据的数据容器 堆中数据是topK大的数据，堆顶的数据是第K大数据 先将海量数据hash...* K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆 变形 第K大不只是topK，此时堆顶数据即是 只求最大或最小 海量数据不仅仅是整数，也可以是字符串 海量数据按照出现的次数或者频率排序，...topK 海量数据按照出现的次数或者频率排序，topK 先将海量数据hash再取模m，分成m个小文件，hash(num)%m 扫描每个小文件的数据，通过hash_map建立值和频率的键值对 以出现的频率维护最小堆的...10大海量数据处理方案 https://blog.csdn.net/luyafei_89430/article/details/13016093
针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法...拉链法的优势与缺点 与开放定址法相比，拉链法有如下几个优点： 拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短； 由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况...因此在用开放地址法处理冲突的散列表上执行删除操作，只能在被删结点上做删除标记，而不能真正删除结点。...举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 4.数据库优化法 这种方法不细致说，因为不是直接的算法，而是通过优化数据库（优化数据库其实也是用的算法）的方式。...5.倒排索引法 6.外排序法 当待排序的对象数目特别多的时候，在内存中不能被一次性处理，必须把它们以文件形式存放在外存中，排序的时候再把它们一部分一部分的调入内存进行管理，这种方式就是外排序法。
（2）对海量数据信息处理，还需要有良好的软硬件配置，合理使用工具，合理分配系统资源。...（3）对海量信息处理时，要求很高的处理方法和技巧，如何进行数据挖掘算法的设计以及如何进行数据的存储访问等都是研究的难点。...（2）数据分区 进行海量数据的查询优化，一种重要方式就是如何有效地存储并降低需要处理的数据规模，所以可以对海量数据进行分区操作提高效率。...（9）使用视图 视图中的数据来源于基本表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基本表中，查询或处理过程中可以基于视图进行。...（12）使用采样数据进行数据挖掘 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。
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...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 6）读写分离 7）使用NoSql和Hadoop等技术 8）分布式部署数据库...9）应用服务和数据库分离 10）使用搜索引擎搜索数据库中的数据 11）进行业务的拆分 千万级数数据，mysql实际上确实不是什么压力，InnoDB的存贮引擎，使用B+数存储结构，千万级的数据量...，将我们存放在同一个数据库中的数据分散的存放到多个数据库中，以达到分散单台数据库负载的效果，即为分库分表 分表 把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。...，写操作效率提高了 * 查询一次的时间短了 * 读写缩影的数据变小 * 插入数据需要重新建立索引的数据减少 分库 将一个应用中对应的一个数据库分解成多个数据库，且可以这多个数据库可以存在同一个服务器上
那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般 使用...三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区， 不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。...七、分批处理 海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据 量。...十六、 使用采样数据，进行数据挖掘 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往 采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率...海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究
文章目录 海量数据处理-Python 海量数据处理的困难 大文件生成 空间受限 分块读取 文件拆分提取 拆分小文件 比较小文件 通过hash拆分文件 拆分小文件-依据hash 求取IP前TopK（还是遍历所有文件并聚合...） 求取最大IP，每个文件求最大值 构造字典-针对重复较多的键 时间受限 Bitmap算法 布隆过滤器 字典树实现 海量数据处理-Python 有参考如下资源： 【原创】Python处理海量数据的实战研究...python3利用归并算法对超过内存限制的超大文件进行排序 Trie树的构建和应用 海量数据处理技巧 Python实现字典树 Python bitmap数据结构算法具体实现 python...海量数据处理的困难用一句话概括，就是时空资源不够。...具体来说， 空间受限：无法将海量数据一次性读入内存； 时间受限：无法在有限时间内，完成针对海量数据的某项处理工作。
海量数据处理面临的问题 我们要想对海量数据实现排序、查询、求 TOPK、去重等操作，我们没法直接把数据一次性加载到内存中，然后一次性进行处理，因为海量数据往往面临以下两个问题： 单台机器内存不够； 单台机器对数据的处理速度过慢...海量数据处理的核心思想 基于海量数据处理面临的上述两个问题，我们可以很容易想到一些对于海量数据进行处理的方案： 不必把数据一次性加载到内存中，而是通过分批处理的方式，把外存中的数据加载到内存中进行处理；...单机内存存不下，那么可以扩展为多机，对于外存中的海量数据，把数据分片到不同的机器中，用多机内存进行处理； 对于单机对数据处理速度慢的问题，可以通过多机并行计算的方式进行并行处理，提升整体的处理速度。...总结 对于海量数据处理问题，在实际情况中，我们可以先考虑单机内存足够处理的情况下需要采用何种方式； 当我们找到单机内存充足情况的处理方案以后，再通过一些海量数据的通用处理手段，例如：外存分批读取、分片、...多机并行处理等方式，最终达到成功处理海量数据的目标。
文章目录 Python海量数据的生成与处理 概述 生成1亿条数据 直接读取测试 加载数据 查看占用内存大小： 确定重复次数的最大值 生成10亿条数据 直接读取测试 加载数据 通过分块加载数据 加载每个块的统计结果...通过分组聚合重置排序获取IP数量的值 Python海量数据的生成与处理 参考：https://blog.csdn.net/quicktest/article/details/7453189 概述 生成...生成的文件大小为： 1.4GB 直接读取测试 加载数据 代码如下： import pandas as pd from time import ctime print(ctime()) df =...qq，关掉钉钉，关掉不用的浏览器，结果。。。...7286 11341 10.197.138.168 7282 校验结果是否正确 df22["IP"].sum() 输出如下： 500000000 与原始数量一致，表示过程没有问题，到此，基于pandas的海量数据处理顺利完成
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。 1....Bloom Filter的详细介绍：海量数据处理之Bloom Filter详解 【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】 原理要点：一是位数组...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。...对倒排索引结构我们已经有了初步的了解，但在实际应用中还有些需要解决的问题(主要是由海量数据引起的)。...分布式处理 mapreduce 基本原理及要点： 将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。
这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（ ? ）中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。...方案3： 与方案1类似，但在做完hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理（比如MapReduce），最后再进行合并。...下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。 4.海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。...6.海量数据分布在100台电脑中，想个办法高校统计出这批数据的TOP10。 方案1： 在每台电脑上求出TOP10，可以采用包含10个元素的堆完成（TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆）。...求出每台电脑上的TOP10后，然后把这100台电脑上的TOP10组合起来，共1000个数据，再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。 7.怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？
一提到元素查找，我们会很自然的想到HashMap。通过将哈希函数作用于key上，我们得到了哈希值，基于哈希值我们可以去表里的相应位置获取对应的数据。...原理 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，Bloom filter 可以看做是对bit-map 的扩展，布隆过滤器被设计为一个具有N的元素的位数组A（bit array），初始时所有的位都置为...类似的，第二个第三个哈希函数返回y与z，那么： A[x]=A[y]=A[z] = 1 查找元素 查找的过程与上面的过程类似，元素将会被不同的哈希函数处理三次，每个哈希函数都返回一个作为位数组索引值的整数...当然，会有一定误判的概率。 算法优化 通过上面的解释我们可以知道，如果想设计出一个好的布隆过滤器，我们必须遵循以下准则： 好的哈希函数能够尽可能的返回宽范围的哈希值。...，一般应取质数 */ private static final int[] seeds = new int[]{5, 7, 11, 13, 31, 37, 61}; /* 存储海量数据使用
然而，即使Exascale若干年后将能够在SKA计划的初期拥有其数据数量处理的要求，它将迅速被更多天文望远镜所收集的数据所压得喘不过气来。 大批量的采样正在改变我们处理数据的模式。...虽然摩尔定律表示只要计算机有足够的处理能力就能处理相应数据容量的数据，另有一条关于计算机的定律也为SKA的计划可行性奠定理论基础，那就是“Koomey定律”（由美国加州斯坦福大学的Jonathan Koomey...因而，拥有如此之多数据的最大的问题并不是数据的存储，而是计算对电的消耗量是否能够有能力处理大量数据。...对所搜集的数据进行首批过滤和分析将随之被在收集数据的射电天线旁进行。为了实现这个技术，简易、廉价，并且高效能的数据处理器仍然在探索中。...处理器和记忆芯片被尽可能紧密地放置在3D的环境下，通过减少数据传输所需的距离来节省数据处理器的能量。
一、概述 本文将讲述Bit-Map算法的相关原理,Bit-Map算法的一些利用场景，例如BitMap解决海量数据寻找重复、判断个别元素是否在海量数据当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性...二、Bit-Map算法 先看看这样的一个场景：给一台普通PC，2G内存，要求处理一个包含40亿个不重复并且没有排过序的无符号的int整数，给出一个整数，问如果快速地判断这个整数是否在文件40亿个数据当中...要快速的解决这个问题最好的方案就是将数据搁内存了，所以现在的问题就在如何在2G内存空间以内存储着40亿整数。...mb，这样的话我们完全可以将这40亿个int数放到内存中进行处理。...那么接下来就看看十进制数如何转换为对应的bit位： 假设这40亿int数据为：6,3,8,32,36,......，那么具体的BitMap表示为： ?
数字分析法通常适合处理关键字位数比较大的情况，如果事先知道关键字的分布且关键字的若干位分布较均匀的情况 注意：哈希函数设计的越精妙，产生哈希冲突的可能性就越低，但是无法避免哈希冲突 2.4 哈希冲突解决...// 哈希函数采用处理余数法，被模的key必须要为整形才可以处理，此处提供将key转化为整形的方法 // 整形数据不需要转化 template class DefHashF { public...比如： 位图概念 所谓位图，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。...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。...布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求比较严格的场合有很大优势 在能够承受一定的误判时，布隆过滤器比其他数据结构有这很大的空间优势 数据量很大时，布隆过滤器可以表示全集，其他数据结构不能 使用同一组散列函数的布隆过滤器可以进行交
本次演讲主要是和大家分享一下实时计算在滴滴的应用场景和一些实践。 滴滴大数据体系 滴滴大数据体系的主要特点在于数据都是实时的，数据采集可以采集到90%以上的数据。...我们的数据来源一共有三类，一类是Binlog数据，所有端上数据进数据库通过Binlog进行实时采集；另外有publiclog，服务端的所有日志也做了实时采集；还有端上埋点上报数据。...因为我们所有数据基本都是实时采集，所以客户级的处理流程也广泛运用了实时的技术。...现在的清洗量可以达到每秒350万左右的数据量，每天大约会清洗几个P的数据量。这完全是基于Spark Streaming的云计算来实现的。...实时业务 Flink Streaming是今年刚引入的引擎，我们想通过实时的业务对延迟性非常高、数据丢失以及数据重复等问题提出更好的解决方案。
海量数据处理的常用技术可分为: 外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。 ...分布式处理技术：MapReduce 技术思想是将数据交给不同的机器去处理，将数据切分，之后结果归约。...1、处理海量数据的常用技巧，比如分区操作。比如针对按年份或按月份存取的数据，将数据分散开，减少磁盘I/0，减少系统负荷，也可将日志、索引存放于不同的分区下。...4、分批处理。 可以对海量数据分批处理，处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于下哦数据量的处理。 一般按日、月等存储的数据，都可以采用先分后合的方法，对数据分开处理。...一般海量的网络日志都是文本格式或者CSV格式，对它进行处理牵扯到数据清洗，可以利用程序进行处理，无需导入数据库再做清洗。
之前我们一直在解决读的问题，写问题并没有付出太多的时间去解决。今天就给大家揭秘，我们是怎样使用 TiSpark 去实现海量数据批处理，然后写入到 TiDB 里面去的。...[up-41b746cd1843e10a8df0b35335c0d2c6aa7.png] TiSpark 拿到读取完毕的数据以后，首先把它当做一个整体去进行数据处理，无须分片分批处理。...数据处理之后形成的新数据，是直接通过两阶段协议，并发的写入到 TiKV 里，不经过 TiDB Server。...在一个任务提交到 TiSpark，TiSpark 在处理完数据之后，开始写入数据之前，会先进行一个锁表的处理。...我个人认为，批任务最重要的其实是数据处理，在 TiSpark 里面，数据处理是可以通过 Data Frame 中的接口来实现的。
海量数据处理思路 海量数据处理 海量数据，不能一次加载到内存中 海量数据topK(最大和最小k个数)，第k大，第k小的数 海量数据判断一个整数是否存在其中 海量数据找出不重复的数字 找出A,B两个海量url...文件中共同的url 海量数据topK 最大K使用最小堆，最小K使用最大堆，这里以最大K为例 海量数据hash分块 维护最小堆的K个数据的数据容器 堆中数据是topK大的数据，堆顶的数据是第K大数据 先将海量数据...生成m * K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆 变形 第K大不只是topK，此时堆顶数据即是 只求最大或最小 海量数据不仅仅是整数，也可以是字符串 海量数据按照出现的次数或者频率排序...，topK 海量数据按照出现的次数或者频率排序，topK 先将海量数据hash再取模m，分成m个小文件，hash(num)%m 扫描每个小文件的数据，通过hash_map建立值和频率的键值对 以出现的频率维护最小堆的...K个数据的数据容器 遍历每个小文件中剩余的数据，与堆顶的数据进行比较，更新最小堆中的数据 生成m * K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆 找出A,B两个海量url文件中共同的url
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