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海量数据处理分析

笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。...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。...十五、使用数据仓库和多维数据库存储数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库...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

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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。...IOException e) { log("" + e.getMessage()); e.printStackTrace(); } } 结果分析...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 ?!

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？...因为, 谷歌有 “搜索引擎”⋯ “搜索引擎” 使得谷歌能⋯ @ 分析出产生海量数据, 其背后的用户的目的。 @ 能采集到随着 “时间” 的演进, 而持续生成的数据；人类的行为数据。

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什么是海量数据海量数据与大数据的关系

近两年来人们聊天的很多话题中都会带有大数据这个词，或是某个行业的数字是从大数据中得出的，那么大数据是不是老百姓们理解的有关部门从每个行业的总量中统计分析出来的数据吗？那这个数据的可靠性强吗？...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。

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关于海量数据处理分析的经验总结

笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。...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。...十五、使用数据仓库和多维数据库存储数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库...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

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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。...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...其结构化的数据组织形式，严格的一致性模型，简单便捷的查询语言，强大的数据分析能力以及较高的程序与数据独立性等优点获得广泛应用。...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。...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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海量数据TopK问题

# 海量数据TopK问题在大规模数据处理中，经常会遇到这类问题：在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数本文主要提供这类问题的基本解决方法假设这样一个场景，一个问题阅读量越高，说明这个问题越有价值...，越应该推送给用户假设数据量有1亿，取Top100 最容易想到的方法是将全部数据进行排序，但如果数据量太大，这显然是不能接受的。...第三种方法是分治法，将1亿个数据分成100份，每份100万个数据，找到每份数据中最大的100个(即每份数据的TopK)，最后在剩下的100*100个数据里面找出最大的100个。...如果100万数据选择足够理想，那么可以过滤掉1亿数据里面99%的数据。...100万个数据里面查找最大的100个数据的方法如下：用快速排序的方法，将数据分为2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成

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开箱即用，腾讯数据湖计算为海量数据分析赋能

导读 / Introduction 数据湖解决了海量异构数据的入湖和存储需求。通过对海量数据的分析挖掘，提升对数据的洞察，助力数字化决策，进而促进业务发展，是每个企业构建数据湖的根本目的所在。...随着业务迭代的不断加速，企业对数据时效性和数据分析敏捷性提出了更高的要求。为此，腾讯云推出了数据湖计算(Data Lake Compute，DLC)。...基于这些Connector实现，利用Presto不仅可以对某个数据源进行查询，也可以同时对多个数据源进行关联分析，这是presto最引人瞩目的特性。...Presto支持多数据源联邦分析，但是开源版本的Presto只能通过文件的方式静态配置数据源，数据源修改后必须重启Presto集群才能生效，在生产环境使用起来非常不便。...总结与展望 DLC 腾讯云数据湖计算DLC基于Presto和弹性容器服务EKS构建了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。

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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...（3）数字分析法　　设关键字是d位的以r为基的数，且共有n个关键字，则关键字的每个位可能有r个不同字符出现，但这r个字符出现的频率不固定，可能在某些位上是俊宇的，即每个字符出现的次数接近于r/n，而在另外的一些位上分布不均匀...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。　　...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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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...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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海量数据处理：算法

在海量数据中提取信息，不同于常规量级数据中提取信息，在海量信息中提取有用数据，会存在以下几个方面的问题：（1）数据量过大，数据中什么情况都可能存在，如果信息数量只有20条，人工可以逐条进行查找、比对...（3）数字分析法设关键字是d位的以r为基的数（如以10为基的十进制数），且共有n个关键字。则关键字的每个位可能有r个不同的数符出现（即0,1,2，。。。...数据库优化法互联网上的数据一般都被存储在数据库中，很多情况下，人们并非对这些海量数据本身感兴趣，而是需要从这些海量数据中提取出对自己有用的信息。...（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。...本文以桶排序进行分析，桶排序的基本思想是把[ 0,1）划分为n个大小相同的子区间，每一子区间是一个桶，然后将n个记录分配到各个桶中。

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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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Mysql海量数据处理

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

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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。...本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。分析问题许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。...有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。实例分析下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。...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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海量数据处理-Python

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。

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海量数据处理方案

什么是海量数据？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，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。...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；...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。

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海量数据查询方案mysql_Mysql海量数据存储和解决方案之二—-Mysql分表查询海量数据…

关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache 前面已经讲过Mysql实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，M-S，...分库是如何将海量的Mysql数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。...数据划分可有多种方式，找到一个主键后，可以按号段分，也可以Hash取模分，也可以选择在认证库中保存DB配置。具体如何选择具体情况具体分析。划分后，就是后期的查找和维护工作了。...同时，增减数据时，还要考虑到索引的维护，数据迁移时，数据的重新分摊也是一个要考虑的问题。下面具体分析数据变更的情形：大型应用中Mysql经常碰到数据无限扩充的情况。...MySQL对于海量数据按应用逻辑分表分数据库，通过程序来决定数据存放的表。但是跨区查询是一个问题，当需要快速查找一个数据时你得准确知道那个数据存在哪个地方。

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爱奇艺|海量数据实时分析服务技术架构演进

比如： Druid是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统，数据与时间强相关，已由0.10.0版本升级到0.14.2版本； Impala是Cloudera受谷歌Dremel启发开发的实时交互SQL大数据查询工具...； Kudu是Cloudera开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力； Kylin是Apache开源的一个分布式引擎，提供了在Hadoop之上的SQL查询接口及OLAP能力，...支持超大规模数据； Presto是一个分布式的SQL查询引擎，其设计专门用于进行高速、实时的数据分析； ElasticSearch是一个高可靠、可扩展、分布式的全文搜索引擎。...3.选择Druid的原因 Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，旨在快速处理和查询，Druid的架构如下图所示： ?...Druid主要包含以下5类节点： MiddleManager节点：摄入数据以及生成Segment数据文件 Historical节点：加载已生成好的数据文件，以供数据查询 Coordinator节点：负责历史节点的数据负载均衡

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