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    剖析大数据平台的数据源

    我在一次社区活动中做过一次分享,演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中,我主要分析了大数据平台架构的生态环境,并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解,并结合具体的技术选型与需求场景,给出了我个人对大数据平台的理解。本文是演讲内容的第一部分。 大数据平台是一个整体的生态系统,内容涵盖非常丰富,涉及到大数据处理过程的诸多技术。在这些技术中,除了一些最基础的平台框架之外,针对不同的需求场景,也有不同的技术选择。这其中,显然有共性与差异性的特征。若从整个开发生命周期的角

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    【Redis】NoSQL简介

    NoSQL最常见的解释是“non-relational”, “Not Only SQL”。泛指非关系型的数据库。它们不保证关系数据的ACID特性。 NoSQL一词最早出现于1998年,是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。2009年,Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论,来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念,这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)“讨论会是一个里程碑,其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false;”。因此,对NoSQL最普遍的解释是"非关联型的",强调Key-Value Stores和文档数据库的优点,而不是单纯的反对RDBMS。

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    【JavaP6大纲】Redis篇:布隆过滤器

    需求: ①、原本有10亿个号码,现在又来了10万个号码,要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中? 解决办法一:将10亿个号码存入数据库中,进行数据库查询,准确性有了,但是速度会比较慢。 解决办法二:将10亿号码放入内存中,比如Redis缓存中,这里我们算一下占用内存大小:10亿*8字节=8GB,通过内存查询,准确性和速度都有了,但是大约8gb的内存空间,挺浪费内存空间的。 ②、接触过爬虫的,应该有这么一个需求,需要爬虫的网站千千万万,对于一个新的网站url,我们如何判断这个url我们是否已经爬过了? 解决办法还是上面的两种,很显然,都不太好。 ③、同理还有垃圾邮箱的过滤 大数据量集合,如何准确快速的判断某个数据是否在大数据量集合中,并且不占用内存。

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