用哈希表存储用户记录，缺点是需要消耗较大的内存；用位图存储用户记录，缺点是位图一般处理整形，内容是字符串或者自定义类型就很勉强。基于以上，若将哈希和位图结合，称为布隆过滤器，会不会把上面的问题都解决了呢？
转自：https://blog.csdn.net/csuwubing/article/details/79259749
协作翻译 原文：How to Read Big Files with PHP (Without Killing Your Server) 链接：https://www.sitepoint.com/performant-reading-big-files-php/ 译者：Tocy, Tony, 南宫冰郁, Tot_ziens 作为PHP开发人员，我们并不经常需要担心内存管理。PHP 引擎在我们背后做了很好的清理工作，短期执行上下文的 Web 服务器模型意味着即使是最潦草的代码也不会造成持久的影响。 很少情况下
本文介绍基于Python语言，以一个大文件夹作为标准，对另一个大文件夹所包含的子文件夹或文件加以查漏补缺，并将查漏补缺的结果输出的方法。
Bloom过滤器是一种节省空间的概率数据结构，用于测试元素是否为某集合的成员。它用于我们只需要检查元素是否属于对象的场景。
「假设有10个接口访问的日志，每个日志的大小为300M，每个文件里的日志都是按照时间戳从小到大排序的。现在我们希望将这10个较小的日志文件，合并为一个大文件，合并之后的文件依旧按照时间戳从小到大排序，如果处理上述任务的机器只有1G内存，那么该如何将这10个日志文件合并？」
有很多机器人无时无刻在爬取我们的网站，虽然在我们层层过滤后，它爬取不到什么有用的东西，但我们在查看日志还是挺闹心，那有没有什么方法呢？
FileInputFormat.setInputPaths(job, input1, input2);
•如何从大量的 URL 中找出相同的 URL？（百度）•如何从大量数据中找出高频词？（百度）•如何找出某一天访问百度网站最多的 IP？（百度）•如何在大量的数据中找出不重复的整数？（百度）•如何在大量的数据中判断一个数是否存在？（腾讯）•如何查询最热门的查询串？（腾讯）•如何统计不同电话号码的个数？（百度）•如何从 5 亿个数中找出中位数？（百度）•如何按照 query 的频度排序？（百度）•如何找出排名前 500 的数？（腾讯）
在使用电脑的过程中，经常会用到文件移动和整理的需求。如果文件较小，或者给人的感知不是特别强烈，如果下载一部几个GB的电影，这就能够明显感受到Windows在文件拷贝过程中不足--速度非常缓慢。
最近在琢磨软件设计师的下午题目，一开始发现看见流程图，逻辑困难的比较难受。因为流程图怎么说呢，是没学过吧！
split命令可以将一个大文件分割成很多个小文件，有时需要将文件分割成更小的片段，比如为提高可读性，生成日志等。
忙里偷闲学习了点技术写了点demo代码，打算提交到我那 2000Star 的Github仓库上，居然发现有5个Issues，最近的一条日期已经是2022/8/1了，以前我还真没留意过这些，我这人懒得很，本地代码提交成功基本就不管了。
上周在进行自测的时候，kafka抛出一个RecordTooLargeException异常，从名字我们可以直接看出是消息太大了，导致发不出去而抛出异常，那么怎么应该怎么解决这个问题呢，其实很简单，要么将消息拆分得小一点，要么调节kafka层面的参数，依然它抛出这个异常，那么就证明超过了某个参数的阈值，由此我们可以有两种方式来处理这个问题，但是一切还要从我们的业务背景和数据结构去看这个问题。
英文：Christopher Pitt ，译文：oschina www.oschina.net/translate/performant-reading-big-files-php 作为PHP开发人员，我们并不经常需要担心内存管理。PHP 引擎在我们背后做了很好的清理工作，短期执行上下文的 Web 服务器模型意味着即使是最潦草的代码也不会造成持久的影响。 很少情况下我们可能需要走出这个舒适的地方 ——比如当我们试图在一个大型项目上运行 Composer 来创建我们可以创建的最小的 VPS 时，或者当我们需要
大文件上传ftp,不知道有没有上传完成，如果没有上传完成另一个程序去下载这个文件，导致下载不完整。判断一个文件是否上传完成的方法：/***间隔一段时间去计算文件的长度来判断文件是否写入完成*
本文编译自IBM开发者社区，主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题，以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能，并探索了为了提高读取性能，使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
如何使用 OpenCV 编写基于 Node.js 命令行界面和神经网络模型的图像分类
您的计算机上有媒体文件吗？您可以通过以更节省空间的文件格式存储数据来节省大量磁盘空间。
理解inode，要从文件储存说起。 文件储存在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（即：Sector）。每个扇区储存512字节（相当于0.5KB）。 操作系统读取硬盘的时候，不会一个个扇区地读取，这样效率太低，而是一次性连续读取多个扇区，即一次性读取一个"块"（block）。这种由多个扇区组成的"块"，是文件存取的最小单位。"块"的大小，最常见的是4KB，即连续八个 sector组成一个 block。 文件数据都储存在"块"中，那么很显然，我们还必须找到一个地方储存文件的元信息，比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode，中文译名为"索引节点"。 block中存储的就是文件的实际数据，比如说，照片，视频，音频等等，但是有一点需要注意！就是inode当中不包含文件名！一个文件的文件名，存储在上级目录的block中！ 其实inode和block之间的关系就像是一本书一样，inode是一本书的目录，一本书会有很多内容，一个知识点或者一个故事会占很多页，一个block就相当于书中的一页内容。
1. 大厂经典的面试题，给你40亿个不重复的无符号整数，让你快速判断一个数是否在这40亿个数中，最直接的思路就是遍历这40亿个整数，逐一进行比对，当然这种方式可以倒是可以，但是效率未免太低了。 另一种方式就是排序+二分的查找，因为二分查找的效率还是比较高的，logN的时间复杂度，但是磁盘上面无法进行排序，排序要支持下标的随机访问，这40亿个整数又无法加载到内存里面，你怎么进行排序呢？所以这样的方式也是不可行的。 那能不能用红黑树或者哈希表呢？红黑树查找的效率是logN，哈希表可以直接映射，查找的效率接近常数次，虽然他们查找的效率确实很快，但是40亿个整数，那就是160亿字节，10亿字节是1GB，16GB字节红黑树和哈希表怎么能存的下呢？这还没有算红黑树的三叉链结构，每个结点有三个指针，而且哈希表每个结点会有一个next指针，算上这些的话需要的内存会更大，所以用红黑树或哈希表也是无法解决问题的。
Elasticsearch开发实战的后期会遇到性能问题，包括：创建索引性能、写入数据性能、检索性能等。网上有很多结合自己实际应用场景的相关优化建议，但“对症下药”才是关键。
capped collections 是性能出色的有着固定大小的集合,以 LRU(Least Recently Used 最近最少使用)规则和插入顺序进行 age-out(老化移出)处理,自动维护集合中对象的插入顺序,在创建时要预先指定大小。如果空间用完,新添加的对象将会取代集合中最旧的对象。 可以插入及更新,但更新不能超出 collection 的大小,否则更新失败。不允许删除,但是可以调用 drop() 删除集合中的所有行,但是 drop 后需要显式地重建集合。
作为网盘的重度用户，在学习、工作中可以说少不了与各类云盘打交道。在这一过程中，也慢慢了解到不同网盘软件的特点，从而逐渐结合其各自的特点，在不同的应用场合选择不同的网盘软件。
Map的输出到内存 Map将数据传入环形缓冲区，默认100MB 可修改，环形缓冲区中的数据到达一定的阈值时，默认0.8 可修改，进行溢写生成好多临时文件，多个临时文件到达10个（可以调整）merge合并成一个大文件。 Reduce数据读取 reduce会主动去发起拷贝线程到maptask获取属于自己的数据，数据会进入ReduceTask中的环形缓冲区，当缓冲区中的数据量到达 一定阈值进行溢写，多个临时文件merge合并成一个大文件，最后输入到Reduce。
将一个大文件分割成较小的文件，默认每1000行分割成一个小文件。有时需要将文件分割成更小的片段，比如为提高可读性、生成日志等。
有的时候，你需要对仓库进行清理 - 使它的结构变得更紧凑，或是对导入的仓库进行清理，或是恢复丢失的内容。 这个小节将会介绍这些情况中的一部分。
本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
Kafka Broker默认的消息保留策略是：要么保留一定时间，要么保留到消息达到一定大小的字节数。
转载自 https://www.2cto.com/database/201709/676637.html
所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，它指的就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。
原 作 者：yeyan1996原文链接：https://url.cn/5h66afn
注册账号是进行网络冲浪的第一步操作，而拥有一个具有个性且独一无二的用户昵称是非常重要的，很多人在填写昵称时，常常会看到 此昵称已存在 的提示，系统是如何快速知道当前昵称是否存在呢？总不能挨个去遍历对比吧，这时候就需要我们本文中的主角： 布隆过滤器
上次我们分享到了 wiredTiger 引擎以及他对于以前默认的 MMAPV1 引擎的优势
平时我们在Windows上复制大文件的时候,会显示一个文件复制对话框,很枯燥的显示了文件的复制进度。 📷 为了给这个漫长的文件复制过程增加一点趣味,有位开发者给这个复制过程增加的游戏动画。效果如下所示。 GitHub数据 3k stars 19 watching 50 forks 开源地址:https://github.com/Sanakan8472/copy-dialog-lunar-lander 支持多种难度设置 简单难度 将一个大的文件从本地 SSD 复制到另一个本地 SSD。 📷 中等难度 将一个
伙伴们，开始本文之前给大家说个事情：由于最近坚持更新公众号文章，向大家推送学习内容，居然收到了微信客服的致电和来信，给开通了留言功能。有点小小的意外和开森！以后发布的文章大家就可以随时留言，希望大家多多留言提出宝贵意见哦！！！
由于Hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果Hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。
Git 主要用于代码版本控制，可以快速查看不同版本的代码内容的变更信息。但在实际使用过程中，代码仓库不仅会有纯文本的代码，可能会有 PSD 设计图、docx 文件、zip压缩包等二进制文件。
---- 本文转载腾讯云 CloudStudio Cloud Studio 开发空间现已集成 Git LFS，并且直接内置常用软件到预置环境中，让开发者无需自行安装就能开箱即用。 一、使用场景 Git 主要用于代码版本控制，可以快速查看不同版本的代码内容的变更信息。但在实际使用过程中，代码仓库不仅会有纯文本的代码，可能会有 PSD 设计图、docx 文件、zip 压缩包等二进制文件。 随着这些非文本的文件数量不断增多和多次版本迭代，Git 仓库的体积会迅速膨胀，并且 git checkout 会变得非常
测试环境：服务器是2核2G带宽3M的云服务器，客户端是也是服务端（同一个云服务器），在同一个云服务器上既测试服务器，又运行客户端
其实，一开始我有往布隆过滤器那边考虑，但是布隆过滤器只能大致的判断一个 ip 是否已经存在，而不能去统计数量，不符合该场景。
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题，大数据领域中的小文件问题，也是一个非常棘手的问题，仅次于数据倾斜问题，对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案，给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案，它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近，eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时，它也给 eBay 提供了一个机会，建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
在Web项目的开发中,js,css文件会随着项目的开发变得越来越多,越来越大,这就给给性能方面带来一些问题,如,页面引入的的js,css越多的话,那么对就增加了http请求数,解决该问题的一个好的方法
云存储已经成为我们现代生活中手机的一个重要的组成部分。如谷歌Drive，Dropbox，OneDrive，iCloud等，都在争先恐后的抢夺用户将重要信息存储在自己的服务器上。但是哪一个最适合你呢？这
1、由客户端发起读取数据的请求, 首先先连接 zookeeper , 从zookeeper获取hbase:meta表被哪个regionServer所管理meta表中主要记录了 hbase中各个表有那些region,以及每个region被哪个regionServer所管理hbase中非常特殊的元数据存储表, 此表只会有一个region
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