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想从事处理相关的工作,如何自学打基础?

想做处理尤其是处理的相关工作必须兼具计算机科学基础和统计基础。现在有一个高上的职业叫科学家,有人说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。 QQ群:716581014 共同进步学习基础中的基础:线性代,概率论核心知识:理统计预测模型机器学习 计算机: 学软件:强矩阵运算和优化功能的matlab,专而精的mathematica。 不过如果上面几个都做到的花,基本上应聘公司问题不了。----------------------------------做平台工作现在满一周年多几天,再看上面的答案觉得说得不是很到位。 真正好玩的是,每个Feature设计是如何切入这个背景的。 t01e43ae4a9ddc23844.jpg 所以说,没有比找一家公司真的干一段时间更能让你了解的了。 以上都是关于平台方向的,方向的我完全不懂。 学习群:716581014 时代,专注分析方法,编程,仓库,案例,人工智能,挖掘,AI等内容分享交流。

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系列之----下是kafka设计和实战演练

这篇文章基于的实战经验,在规模,,以及实时处理的环境下,这些经验也是在解决Kafka很多真实问题得出的。 首先,在环境下,首选一定是Kafka,批的日志采集,同步等,Kafka的性能极其高。      如果是业务,那么要根情况看,如果能够接受该增加一倍的硬件成本,那么建议配置为-1,如果能接受极少丢失,那么可以配置为1。 的,否则多出来的consumer永远不会被用到,而且因为每个consumer都需要一个TCP连接,会造成的性能消耗。 通常来说,更多推荐的是采用方式2,它更加容易扩展,性能不够了,扩线程就可以了。

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    【案例】农业银行平台项目——复杂运算处理

    本篇案例为猿推出的型“金融主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例征文;感谢 南通用 的投递作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由猿主办,上金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办 ,中国信息通信研究院、发展促进委员会、上联盟、首席官联盟、中国技术与应用联盟协办的《「猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛》还将在上隆重举办【论坛详情】【上届回顾( 主库作业通过GBase 8a MPP加载工具直接从Hadoop读取并加载LZO文件,入库效率提升显著,同时降低了网络开销;主库MPP集群在增入库后,完成基础模型加工、指标汇总等高价值、复杂运算 作为农行平台核心架构的GBase 8a MPP Cluster,其处理能力为用户提供了性价比很高的并行复杂处理平台,帮助客户形成PB级以上的业务统一视图,为客户提供及时高效的分析结果 其高性能、系统架构高可扩展特性,保证平台接入更全面的业务,满足市场营销、内部管理、内外监管的分析需求;其高压缩比特性,为用户提供完备压缩态存储管理的能力,进一步降低客户仓库建设的成本;其高可靠性

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    什么是 的关系

    在人们还没有搞明白的情况下,又出现了一个的关系是什么,他们有什么关联吗?还是的升级版才是,今天来聊一下的关系吧! image.png1、什么是,什么是所谓的从字面上理解就是多到已经用来形容了,现实中也确实如此。 2、的关系的关系其实是相互的,可以包含在里面,同样也可以包含在里面。 需要找合适的来进行计算时,也可以将分解并帮助其计算完成。所以的关系是相互的,在对方有困难的时候都会伸出手来帮助,的关系一定是不错的。 通俗的说就是,有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成,而则是喜欢把一个任务分解成多个小任务再逐一完成。

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    Hadoop计算服务平台你了解多少?武汉波若如何实现存储计算?

    hadoop框架结构中最关键设计构思就是:HDFS (信息的存储)、MapReduce(的计算方法)。Hadoop,互联网相互之间有什么关联呢?Hadoop管理平台你知道多少呢? 计算机网络的普及化程度的提升,信息的持续增长,推动了产业的发展壮,应对信息的爆炸式提高促使现阶段的政企或其他的机构都面临需要计算方法、存储和分析报告的难题。 怎么高效能、方便快捷、快速的构建对爆炸式信息的存储计算方法成为厄待解决的难题。Hadoop存储计算平台凭着自身独具特色的优越性,低成本、高效率、方便快捷的布署应用,获得了亲睐。 Hadoop作为一个开源的分布式系统并行计算处理平台,对信息对其进行解决的分布式系统架构,可以理解为Hadoop就是一个对对其进行分析报告的工具,和其他组件搭配应用,来完成对的收集 Hadoop依靠自己在应用科技领域的广泛应用归功于其自身在优越性:信息的方便快捷高效率的存储计算方法、采集、获取等层面上的天然优越性。

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    Json解析Json解析

    Json解析前言​ 在android开发中,app和服务器进行传输时会用到json。在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库:jackson、gson、fastjson。 而对于从server端获取的很小时候,我们可能会忽略解析所产生的性能问题。而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。问题场景先描述以下问题的场景:app做收银库存管理。 这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等。而这时候,当商品的的时候,客户端拿到时候对app来说还是比较的。 踩坑过程第一版代码是直接讲文件读出为字符串,使用gson直接反序列化 new Gson().fromJson(String s,Type type)这时候OOM,查看日志,发现文件读出字符串时候直接OOM了(当初并没有考虑会有这么 20W条,内存不断的被消耗。

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    处理

    针对的处理,可以使用的方法非常多,常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 1、hash法 hash法也成为散列法,它是一种映射关系,即给定一个元素,关键字是key,按照一个确定的散列函计算出hash(key),把hash(key)作为关键字key对应的元素的存储地址,再进行元素的插入和检索操作 散列表是具有固定小的组,表长应该是质,散列函是用于关键字和存储地址之间的一种映射关系,但是,不能保证每个元素的关键字与函值是一一对应的,因为可能会冲突(多个关键字对应同一个存储地址)。   直接寻址法不会导致哈希冲突,但是没有压缩,所以在关键值集合较的时候,使用这种hash函不能实现地址编码的散列。   (2)取模法  选择一个合适的正整p,令hash(key)=key mod p,p如果选择的是比较的素,则效果比较好,一般p取的是散列表的长度。

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    BitSet处理

    关于BitSetBitSet是java.util下包下,JDK1.0中就已经引入这个结构。如果你对结构的位图比较熟悉,那么BitSet就很好理解了。 位图定义了的存在性可以用bit位上的1和0来表示,一个bit有两个值,0或1。而BitSet正是因为采用这种结构,在判断“是否存在”的场景会经常出现。 如果不知道位图,我们看一下JDK API中对BitSet的定义:BitSet类实现了一个按需增长的位向(位向就是由一些二进制位组成的向)。 通俗点说,BitSet就是维护一个long类型组,每次我们将set到BitSet中时,BitSet通过位运算找到该对应的组下标(>>,右移2^6,),再通过位运算(>来代替除法(因为位运算要比除法效率高

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    , 为何总是 垃圾 ?!

    2017.9.10, 深圳, Ken Fang雷军说:我拥有, 却不知道怎么用?每年, 花在存储的费用, 也是;足以使企业破产⋯ 为何会如此? 当我们将所谓 “分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪?为何谷歌能做到的, 我们却做不到? 家都明白的 Common Sense: 做分析, 要先能建立模型;有了模型, 我们才能从 “中, 去提炼出 “有用” 的分析最关键、最重要的ㄧ步:将 “转换” 为有用的。而模型建立的前提是: @ 要能先分析出, 产生背后的 “用户的目的” 。例如:用户是基于什么样的社会事件?天灾?人祸? 这样的, 再如何的 “”, 也根本没法经由 “分析师”, 使用任何的分析工具, 建立出任何有效的模型;将永远没办法转换为有用的。为什么谷歌能做得到?

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    分布式库解决方案思路

    ,就是分布式事务的处理,部分都是将业务尽限制在同库中,避免跨库事务,或者采用消息队列处理分布式事务,或者采用DTC来处理,但是性能都不是太理想。 在阅读关于淘宝库OceanBase的一些文章时受到启发,想到一个不成熟的方案,也可以说是对OceanBase的一些思路的总结,在这里写出来给家分享一下,也欢迎指出其中不合理或可改善的地方。 使用场景  1.;  2.读取压力而更新操作的场景少;  3.保障高可用,最终一致性;架构图?节点功能1. 这里有一点还在考虑中,就是是否采用分片,因为,不分片肯定会导致单机的查询效率下降,分片的话,如采用Hash算法计算分片,会增加查询的复杂度,最主要是,下发时,需要考虑该更新的是在哪个分片上 这里获取更新时,应该是全的,即Update Master里的+Query Server的+Dispatcher未分发完成的;举例来说,假设查询到的某个账户余额100,000元,需要做一个转账业务

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    解决方案

    缓存和页面静态化缓存:将从库中获取的结果暂时保存起来,在下次使用时无需重新到库中获取。 页面静态化:将程序最后生成的页面保存起来。库优化表结构优化。 SQL语句优化。 分区:将一张表的按照一定规则分到不同区来保存。 分表:将一张表分成多张表。 索引优化。 使用存储过程代替直接操作。分离活跃。批读取,延迟修改。读写分离。

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    处理之BloomFilter

    通过将哈希函作用于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。除了存在哈希冲突问题之外,HashMap一个很的问题就是空间效率低。 原理Bloom Filter是一种空间效率很高的随机结构,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的元素的位组A(bit array),初始时所有的位都置为 当一个元素被加入集合时,通过K个Hash函将这个元素映射成一个位阵列(Bit array)中的K个点,把它们置为1。检索时,我们只要看看这些点是不是都是1就(约)知道集合中有没有它了。 类似的,第二个第三个哈希函返回y与z,那么: A=A=A = 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处理三次,每个哈希函都返回一个作为位组索引值的整,然后我们检测位组在 位组的小(用m表示)非常重要:如果太小,那么所有的位很快就都会被赋值为1,这样就增加了误判的几率。哈希函的个(用k表示)对索引值的均匀分配也很重要。

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    查询优化

    由于平时开发的应用比较小,不太关注性能优化的问题,所以不知如何作答,答得不好,很是郁闷。从网上搜索出查询优化的两篇文章,转载下来,学习学习。 从系统的应用实例来看,查询操作在各种库操作中所占的比重最,而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最的语句。 举例来说,如果积累到一定的程度,比如一个银行的账户库表信息积累到上百万甚至上千万条记录,全表扫描一次往往需要十分钟,甚至小时。 另外,当库表更新后,删除并重建索引可以提高查询速度。2.避免或简化排序应当简化或避免对型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时,优化器就避免了排序的步骤。 笔者在Informix Dynamic Sever上做同样的实验,发现在时间耗费上的优化比例为5∶1(如果增加,比例可能会更)。

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    mongodbCRUD优化

    在google、百度等搜索引擎搜索关键词时,只会给你有限的几个结果,因此,我们也不必给出准确的字,设定一个阈值,比如1万,当我们发现总于1万时,返回1万,前端显示于1万条即可。 原理也很鉴定啊,我们skip掉MAX_PAGE_COUNT,看是否还有,如果有就说明总于MAX_PAGE_COUNT,返回MAX_PAGE_COUNT即可,否则,计算真正的count。 按照正常的做法,需要跳过99*100条,非常的代价。 全导出优化3.1 去掉不需要的字段查询时,指定真正有用的字段,这样可以有效减少传输,加快查询效率。 ,一是直接findAll,当时,很容易导致服务器OutofMermory,就算没有OOM,也会对服务器造成极的负载,影响兄弟服务。

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    处理问题

    4.日志,提取出某日访问百度次最多的那个IP。方案1:首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个文件中。注意到IP是32位的,最多有?个IP。 然后在小文件中找出不重复的整,并排序。然后再进行归并,注意去除重复的元素。6.分布在100台电脑中,想个办法高校统计出这批的TOP10。 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,再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。7.怎么在中找出重复次最多的一个? 15.最间隙问题。给定n个实?,求着n个实在实轴上向2个之间的最差值,要求线性的时间算法。方案1:最先想到的方法就是先对这n个进行排序,然后一遍扫描即可确定相邻的最间隙。 最间隙:除最最小max和min以外的n-2个放入n-1个桶中,由抽屉原理可知至少有一个桶是空的,又因为每个桶的小相同,所以最间隙不会在同一桶中出现,一定是某个桶的上界和气候某个桶的下界之间隙

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    处理之bitmap

    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解决寻找重复、判断个别元素是否在当中等问题.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,给出一个整,问如果快速地判断这个整是否在文件40亿个当中? 问题思考:40亿个int占(40亿*4)102410241024 概为14.9G左右,很明显内存只有2G,放不下,因此不可能将这40亿放到内存中计算。 要快速的解决这个问题最好的方案就是将搁内存了,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。 一个int整在java中是占4个字节的即要32bit位,如果能够用一个bit位来标识一个int整那么存储空间将减少,算一下40亿个int需要的内存空间为40亿810241024概为476.83

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    我的《处理与技术实战》出版啦!

    于是,我便和王编辑讨论书籍的选题,后来定的是方向,要以实战为主。于是我便给书籍起了个名字——《处理与技术实战》。于是乎,我们便签订了合同,我也开始写稿了。? 写完《处理与技术实战》这本书,我们并没有闲着,又签订了《MySQL技术全:开发优化与运维实战》这本书的合同。?期间,也是一鼓作气于今年2月份写完了全稿,目前也为全书录制了配套的视频。 关于书籍 尽管《处理与技术实战》这本书很早就写完了,但是今年恰好赶上疫情,出版社不得不延期出版。几经周折,这本书终于在本月正式下印出版了。回想起写作的过程,自己也是感慨颇多啊。 书中处理实战案例篇章的内容是真正的企业级实战内容,其可稍加修改便可以直接应用于企业的生产环境中。看到这里,小伙伴们是不是想入手一本了呢? 《处理与技术实战》已经在天猫、京东、当当上架了。小伙伴们可以在天猫、京东和当当上搜索“处理与技术实战”来购买。天猫搜索效果:?京东搜索效果:?当当搜索效果:?

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    腾讯面试题

    4 日志,提取出某日访问百度次最多的那个IP日志,文件太,IP地址最多有2^32=4G,无法装入内存,,将这个文件(hash映射:可以取模00)分成多个小文件(如1000)。 时间复杂度O(log2n),因为每次都将减少一半,直到最后一个。11 怎么在中找出重复次最多的一个? 总结:这些处理的题,思路基本差不多,首先是hash映射,成为不同类型的文件,然后hash统计,之后进行排序等等。 可以用来实现字典,进行的判重,或者集合求交集,不重复);Trie树(,重复多,但是种类小可以放入内存)库(适用范围:的增删改查)倒排索引(适用范围:搜索引擎,关键字查询 ——END—— 推荐阅读:处理问题

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    unorder(哈希-处理)

    事实上: 由于开地址法必须保持的空闲空间以确保搜索效率,如二次探查法要求装载因子a _pNext) _pNode = _pNode->_pNext; else { 找下一个不空的桶,返回该桶中第一个节点 比如:位图概念 所谓位图,就是用每一位来存放某种状态,适用于无重复的场景。通常是用来判断某个存不存在的。 此种方式不仅可以提升查询效率,也可以节省的内存空间。 ?布隆过滤器的插入? 向布隆过滤器中插入:“baidu” ?? 缺陷:无法确认元素是否真正在布隆过滤器中存在计回绕布隆过滤器优点增加和查询元素的时间复杂度为:O(K), (K为哈希函的个,一般比较小),与小无关哈希函相互之间没有关系,方便硬件并行运算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优势在能够承受一定的误判时,布隆过滤器比其他结构有这很的空间优势时,布隆过滤器可以表示全集,其他结构不能使用同一组散列函的布隆过滤器可以进行交

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    Python处理之_Hadoop

    这里的分布计算主要指MapReduce,MapReduce框架将输入分割成块,传给Mapper,然后Map任务在各个服务器上以完全并行的方式处理,接着MapReduce框架对Map任务的输出进行排序 MapReduce的核心是键值对,Mapper处理完输出的是键值对(如果不输出,则起到了过滤的作用),框架对键值对排序(后面在具体例子中介绍排序的原因),再输出给Reducer继续处理。 Mapper的由输入文件的小确定,Reducer的由程序员指定.3. 应用场景 Hadoop主要是针对处理的,试想当以TB,PB计的时候,我们不可能用单机一次性打开所有。Hadoop方式可用多台便宜PC组合的方式处理。   看了一些典型的Hadoop应用场景,觉得现在使用Hadoop主要以HDFS加库的共享为主,更多的时候是被其它上层工具封装后调用。

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