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Json海量数据解析Json海量数据解析

Json海量数据解析 前言 ​ 在android开发中,app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。 这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候,当商品的数量很大的时候,客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。 而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件,然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。 因为是读的文件流,边读边解析数据。基本解决了问题。但通过Android Studio的Monitors发现,解析时候内存不断的在被消耗(汗。。还好没有爆掉)。 20W条数据,内存不断的被消耗。

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海量数据, 为何总是 海量垃圾 ?!

2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说:我拥有海量数据, 却不知道怎么用?每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量;足以使企业破产⋯ 为何会如此? 当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 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? 大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型;有了数据模型, 我们才能从 “海量数据中, 去提炼出 “有用” 的数据海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步:将海量数据 “转换” 为有用的数据。 而数据模型建立的前提是: @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如:用户是基于什么样的社会事件?天灾? 这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型;海量数据将永远没办法转换为有用的数据。 为什么谷歌能做得到?

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    什么是海量数据 海量数据与大数据的关系

    在人们还没有搞明白大数据的情况下,又出现了一个海量数据海量数据与大数据的关系是什么,他们有什么关联吗?还是大数据的升级版才是海量数据,今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧! image.png 1、什么是海量数据,什么是大数据 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,现实中也确实如此。 2、海量数据与大数据的关系 海量数据与大数据的关系其实是相互的,海量数据可以包含在大数据里面,同样大数据也可以包含在海量数据里面。 海量数据需要找合适的数据来进行计算时,大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的,在对方有困难的时候都会伸出手来帮助,海量数据与大数据的关系一定是不错的。 海量数据与大数据通俗的说就是,海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成,而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。

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    海量数据处理

    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。 但是 面向结构化数据存储的关系型数据库已经不能满足当今互联网数据快速访问、大规模数据分析挖掘的需求。 它主要缺点: 1) 对于半结构化、非结构化的海量数据存储效果不理想。 像电子邮件、 超文本、标签(Tag)以及图片、音视频等各种非结构化的海量数据。 2)关系模型束缚对海量数据的快速访问能力: 关系模型是一种按内容访问的模型。 3)在海量规模下, 传统数据库一个致命弱点, 就是其可扩展性差。 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

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    BitSet处理海量数据

    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。

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    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 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 K个数据数据容器 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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    海量数据处理

    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 hash数据结构中的数据对外是杂乱无章的,因此其具体的存储位置以及各个存储元素位置之间的相互关系是无法得知的,但是却可以在常数时间里判断元素位置及存在与否。 上面的数据排序后的结果为1101001011。    位图法排序的时间复杂度是O(n),比一般的排序快,但它是以时间换空间(需要一个N位的串)的,而且有一些限制,即数据状态不是很多,例如排序前集合大小最好已知,而且集合中元素的最大重复次数必须已知,最好数据比较集中 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。

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    mongodb海量数据CRUD优化

    按照正常的做法,需要跳过99*100条数据,非常大的代价。 换一个角度思考,因为数据是有序的,因此第100页的数据的最后修改时间是小于第99页最小的修改时间,查询时加上这个条件,就可以直接取符合条件的前100条即可。 3. 另外,FindAll一次性加载数据到内存,整个速度也会比较慢,需要等待所有数据进入内存后才能开始处理。 另外一个误区是,分页查询,依次处理。分页查询可以有效减少服务器负担,不失为一种可行的方法。 但是就和上面分页说的那样,分页到后面的时候,需要skip掉前面的数据,存在无用功。 dataList, thingId2Resource); } 更推荐的做法是,采用mongoTemplate的steam方法,返回CloseableIterator迭代器,读一条数据处理一条数据

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    海量数据查询优化

    由于平时开发的应用数据量比较小,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。从网上搜索出海量数据查询优化的两篇文章,转载下来,学习学习。 数据库优化查询计划的方法 数据库系统是管理信息系统的核心,基于数据库的联机事务处理(OLTP)以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。 解决问题 下面以关系数据库系统Informix为例,介绍改善用户查询计划的方法。 1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。 查询优化的重点环节是使得数据库服务器少从磁盘中读数据以及顺序读页而不是非顺序读页。 30.尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理

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    海量数据解决方案

    缓存和页面静态化 缓存:将从数据库中获取的结果暂时保存起来,在下次使用时无需重新到数据库中获取。 页面静态化:将程序最后生成的页面保存起来。 数据库优化 表结构优化。 SQL语句优化。 分区:将一张表的数据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。 分离活跃数据。 批量读取,延迟修改。 读写分离。

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    海量数据的分页怎么破?

    背景 分页应该是极为常见的数据展现方式了,一般在数据集较大而无法在单个页面中呈现时会采用分页的方法。 各种前端UI组件在实现上也都会支持分页的功能,而数据交互呈现所相应的后端系统、数据库都对数据查询的分页提供了良好的支持。 然而万事皆不可能尽全尽美,尽管上述的数据库、开发框架提供了基础的分页能力,在面对日益增长的海量数据时却难以应对,一个明显的问题就是查询性能低下! 小结 随着物联网,大数据业务的白热化,一般企业级系统的数据量也会呈现出快速的增长。而传统的数据库分页方案在海量数据场景下很难满足性能的要求。 在本文的探讨中,主要为海量数据的分页提供了几种常见的优化方案(以MongoDB作为实例),并在性能上做了一些对比,旨在提供一些参考。 作者 ?

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    海量数据处理之BloomFilter

    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。除了存在哈希冲突问题之外,HashMap一个很大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 不同哈希函数的种子,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

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    海量数据处理问题

    4.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个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,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有 ? 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? 然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求(具体参考前面的题)。 8.上千万或上亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的钱N个数据。 方案1: 最先想到的方法就是先对这n个数据进行排序,然后一遍扫描即可确定相邻的最大间隙。但该方法不能满足线性时间的要求。故采取如下方法: 找到n个数据中最大和最小数据max和min。

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    海量数据处理 算法总结

    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 【适用范围】 海量数据前n大,并且n比较小,堆可以放入内存 【基本原理及要点】 最大堆求前n小,最小堆求前n大。 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)。

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    桶排序,海量数据哪里逃?

    桶排序应用 桶排序可以解决海量数据的排序问题,比如: 有10亿个浮点数,数值在[0, 100000]区间内几乎均匀分布,内存有限的条件下,该如何排序呢? 很显然,由于内存有限,又是海量数据,所以没法把所有的数据一次加载到内存中,一些常规的排序方法无法达到排序目的。 可以看到,桶排序很适合处理海量数据排序问题。 这是典型的海量数据的中位数问题,在各种笔试面试中也是经常碰到,我们当然可以采用桶排序来处理。 然而,完全不必要如此。目的是找中位数,压根不需要对所有文件桶中的数据进行排序。 根据每个文件桶内实际数据的多少,我们可以计算出中位数在哪个文件桶,然后可以对这个文件桶进行排序一下就行。 桶是一种分而治之的思想,化大为小,在处理海量数据问题时,尤其有优势。

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    Hadoop | 海量数据与Hadoop初识

    ---- 是什么 Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架,是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。 2003年Google发表了一篇论文谷歌文件系统GFS(google File System),google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用分布式文件系统,可运行在普通的廉价硬件上。 HDFS能提供高吞吐量的数据访问,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。 HDFS的设计特点是: 大数据文件,非常适合上T级别的大文件存储。 、视频图像分析、数据保存等。 Hadoop可运行于一般的商用服务器上,具有高容错、高可靠性、高扩展性等特点 特别适合写一次,读多次的场景 适合 大规模数据 流式数据(写一次,读多次) 商用硬件(一般硬件) 不适合 低延时的数据访问

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    unorder(哈希-海量数据处理)

    把具有不同关键码而具有相同哈希地址的数据元素称为“同义词”。 2.3 哈希函数 引起哈希冲突的一个原因可能是:哈希函数设计不够合理。 给一个无符号整数,如何快速判断一个数是否在这40亿个数中: 遍历,时间复杂度O(N) 排序(O(NlogN)),利用二分查找: logN 位图解决 数据是否在给定的整形数据中,结果是在或者不在,刚好是两种状态 ,那么可以使用一个二进制比 特位来代表数据是否存在的信息,如果二进制比特位为1,代表存在,为0代表不存在。 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。 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

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    海量数据处理之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 问题思考: 40亿个int占(40亿*4)/1024/1024/1024 大概为14.9G左右,很明显内存只有2G,放不下,因此不可能将这40亿数据放到内存中计算。 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。 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: ?

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