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geotrellis使用(二十六)实现空间搜索查看

如果觉得这不麻烦,那么当用户需要考察Landsat或者NDVI时候是不是又要用户自己打开并使用Arcgis等自行计算? ,主要是检索、范围生成GeoJson、存放、发送等。 3.4        比如Landsat我们可以实时计算用户查找区域以及NDVI等并将之呈现给用户,这样用户能够对有一个更加深刻认识,而不需要用户再进行下载分析等 3.5 发送        发送是将上述或原始发送到前台,前台进行展示。 四、总结        本文简单为大家介绍了如何实现空间搜索以及详情查看,有些部分会在后续详细介绍,本文仅为框架介绍。

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针对,可以使用方法非常多,常见方法有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 拉链法优势与缺点 与开放定址法相比,拉链法有如下几个优点: 拉链法冲突简单,且无堆积现象,即非同义词决不会发生冲突,因此平均查找长度较短; 由于拉链法中各链表上结点空间是动态申请,故它更适合于造表前无法确定表长情况 因此在用开放地址法冲突散列表上执行删除操作,只能在被删结点上做删除标记,而不能真正删除结点。 常常会遇到判断集合中是否存在重复问题,比较小时候,对时间复杂度要求不高,担当集合中比较大时候,则希望能够少进行几次扫描,此时如果还采用双重循环话,效率很低,此时使用位图法很合适,首先找到最大元素 5.倒排索引法 6.外排序法 当待排序对象目特别多时候,在内存中不能被一次性,必须把它们以文件形式存放在外存中,排序时候再把它们一部分一部分调入内存进行管,这种方式就是外排序法。

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  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    ,不能一次加载到内存中 topK(最大和最小k个),第k大,第k小 判断一个整是否存在其中 找出不重复字 找出A,B两个url文件中共同url 10亿搜索关键词中热度最高 k个 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 hash分块 维护最小堆K个容器 堆中是topK大,堆顶是第K大 先将hash * K个,然后对这些再进行排序,或者再次通过维护最小堆 变形 第K大不只是topK,此时堆顶即是 只求最大或最小 不仅仅是整,也可以是字符串 按照出现或者频率排序, topK 按照出现或者频率排序,topK 先将hash再取模m,分成m个小文件,hash(num)%m 扫描每个小文件,通过hash_map建立值和频率键值对 以出现频率维护最小堆 10大方案 https://blog.csdn.net/luyafei_89430/article/details/13016093

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    是基于存储、、操作。 所谓,就是很大,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完成。 面对,我们想到最简单方法即是分治法,即分开,大而化小,小而治之。我们也可以想到集群分布式。 1 存储:为大分析做准备 传统关系型库 传统关系型库在存储上主要面向结构化,聚焦于便捷查询分析能力、按照严格规则快速事务(transaction 虽然,传统库系统可以通过分区技术(水平分区和垂直分区) ,来减少查询过程中输入输出以缩减响应时间, 提高能力, 但是在规模下,这种分区所带来性能改善并不显著。 主要特性:   ● 分布式   ● 基于column结构化   ● 高伸展性 2 就是如何快速地从这些中抽取出关键信息,然后提供给用户

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    BitSet

    关于BitSet BitSet是java.util下包下,JDK1.0中就已经引入这个结构。 如果你对结构"位图"比较熟悉,那么BitSet就很好解了。 位图定义了存在性可以用bit位上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”场景会经常出现。 如果不知道位图,我们看一下JDK API中对BitSet定义:BitSet类实现了一个按需增长位向(位向就是由一些二进制位组成)。 在Java中,判断某个是否存在有很多种方法,为什么会选用BitSet呢?其重要原因是它可以有效降低内存使用。 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造成),那么效果就不用说了,挺低

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    之bitmap

    一、概述 本文将讲述Bit-Map算法相关原,Bit-Map算法一些利用场景,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特点已经在各个场景使用性 二、Bit-Map算法 先看看这样一个场景:给一台普通PC,2G内存,要求一个包含40亿个不重复并且没有排过序无符号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 要快速解决这个问题最好方案就是将搁内存了,所以现在问题就在如何在2G内存空间以内存储着40亿整。 mb,这样话我们完全可以将这40亿个int放到内存中进行。 那么接下来就看看十进制如何转换为对应bit位: 假设这40亿int为:6,3,8,32,36,......,那么具体BitMap表示为: ?

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    之BloomFilter

    一提到元素查找,我们会很自然想到HashMap。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相应位置获取对应。 原 Bloom Filter是一种空间效率很高随机结构,Bloom filter 可以看做是对bit-map 扩展,布隆过滤器被设计为一个具有N元素组A(bit array),初始时所有位都置为 类似,第二个第三个哈希函返回y与z,那么: A[x]=A[y]=A[z] = 1 查找元素 查找过程与上面过程类似,元素将会被不同哈希函三次,每个哈希函都返回一个作为位组索引值 ,然后我们检测位组在x、y与z值是否为1。 ,一般应取质 */ private static final int[] seeds = new int[]{5, 7, 11, 13, 31, 37, 61}; /* 存储使用

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    问题

    方案3: 与方案1类似,但在做完hash,分成多个文件后,可以交给多个文件来,采用分布式架构来(比如MapReduce),最后再进行合并。 下一步就是把这5000个文件进行归并(类似与归并排序)过程了。 4.日志,提取出某日访问百度次最多那个IP。 6.分布在100台电脑中,想个办法高校统计出这批TOP10。 方案1: 在每台电脑上求出TOP10,可以采用包含10个元素堆完成(TOP10小,用最大堆,TOP10大,用最小堆)。 求出每台电脑上TOP10后,然后把这100台电脑上TOP10组合起来,共1000个,再利用上面类似方法求出TOP10就可以了。 7.怎么在中找出重复次最多一个? 方案1: 首先根用hash并求模,将文件分解为多个小文件,对于单个文件利用上题方法求出每个文件件中10个最常出现词。然后再进行归并,找出最终10个最常出现词。

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    Python之_Hadoop

    这里分布计算主要指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方式,接着MapReduce框架对Map任务输出进行排序 MapReduce核心是<key,value>键值对,Mapper输出是键值对(如果不输出,则起到了过滤作用),框架对键值对排序(后面在具体例子中介绍排序原因),再输出给Reducer HDFS文件系统操作  Hadoop集群中服务器是HDFS中,因此需要在本地和HDFS之间复制文件,常用命令如下: $ hadoop fs -mkdir /tmp/input # 建立目录 Hadoop将三行分成三份,mapper.py后如第三列所示,排序后变为第四列,它把同样单词都放在一起了,使得在reducer.py在时只要判断连续单词是否相同,而无需从头到尾搜索单词。 应用场景  Hadoop主要是针对,试想当以TB,PB计时候,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组合方式

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    unorder(哈希-)

    把具有不同关键码而具有相同哈希地址元素称为“同义词”。 2.3 哈希函 引起哈希冲突一个原因可能是:哈希函设计不够合字分析法通常适合关键字位比较大情况,如果事先知道关键字分布且关键字若干位分布较均匀情况 注意:哈希函设计越精妙,产生哈希冲突可能性就越低,但是无法避免哈希冲突 2.4 哈希冲突解决 // 哈希函采用法,被模key必须要为整形才可以,此提供将key转化为整形方法 // 整形不需要转化 template<class T> class DefHashF { public 比如: 位图概念 所谓位图,就是用每一位来存放某种状态,适用于无重复场景。通常是用来判断某个存不存在。 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场合有很大优势 在能够承受一定误判时,布隆过滤器比其他结构有这很大空间优势 很大时,布隆过滤器可以表示全集,其他结构不能 使用同一组散列函布隆过滤器可以进行交

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    技术学习

    常用技术可分为:   外排序:因为无法全部装入内存,所以大部分存入磁盘中,小部分在排序需要时存入内存。    分布式技术:MapReduce 技术思想是将交给不同机器去,将切分,之后结果归约。 1、常用技巧,比如分区操作。比如针对按年份或按月份存取,将分散开,减少磁盘I/0,减少系统负荷,也可将日志、索引存放于不同分区下。 4、分批。 可以对分批再进行合并操作,这样逐个击破,有利于下哦。 一般按日、月等存储,都可以采用先分后合方法,对分开。 一般网络日志都是文本格式或者CSV格式,对它进行牵扯到清洗,可以利用程序进行,无需导入库再做清洗。

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    天文如何

    然而,即使Exascale若干年后将能够在SKA计划初期拥有其要求,它将迅速被更多天文望远镜所收集所压得喘不过气来。 大批采样正在改变我们模式。 虽然摩尔定律表示只要计算机有足够能力就能相应,另有一条关于计算机定律也为SKA计划可行性奠定论基础,那就是“Koomey定律”(由美国加州斯坦福大学Jonathan Koomey 因而,拥有如此之多最大问题并不是存储,而是计算对电消耗是否能够有能力。 我们关注是如何尽减少去除所占,”Engbersen同时解释说,SKA项目原本打算将大批天文交给一个中心,而这将花费大电能。 器和记忆芯片被尽可能紧密地放置在3D环境下,通过减少传输所需距离来节省

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    算法总结

    前面我们说提到,从算法角度去考虑。 1. Bloom Filter详细介绍:之Bloom Filter详解 【适用范围】 可以用来实现字典,进行判重,或者集合求交集 【基本原及要点】 原要点:一是位组 面对一堆大我们无法时候,我们可以将其分成一个个小单元,然后根一定策略来这些小单元,从而达到目库优化   此外,除了库索引之外,在LAMP结果如此流行今天,库(尤其是MySQL)性能优化也是一个热点。 因此不能将随便均分到不同机子上,而是要根hash 后值将它们映射到不同机子上,让不同机器一个值范围。 而外排序方法会消耗大IO,效率不会很高。

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    算法—Bloom Filter

    这便是Bloom-Filter基本思想。 原要点:一是位组, 而是k个独立hash函。 一个Bloom Filter有以下参: m bit宽度(bit) n 加入其中key k 使用hash函 f False Positive比率 Bloom Filter 将元素全部添加入Bloom Filter后,我们能得到真实空间使用率,用这个值代入公式计算出一个比m小值,重新构造Bloom Filter,对原先哈希值进行求余,在误判率不变情况下,使得其内存大小更合适 4、 Bloom-Filter应用 Bloom-Filter一般用于在大集合中判定某元素是否存在。例如邮件服务器中垃圾邮件过滤器。 3)检测广播消息包环路,将Bloom Filter保存在包里,每个节点将自己添加入Bloom Filter。 4)信息队列管,使用Counter Bloom Filter管信息流

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    算法—Bit-Map

    (如下图): 然后再第二个元素7,将第八位置为1,,接着再第三个元素,一直到最后完所有元素,将相应位置为1,这时候内存Bit位状态如下: 然后我们现在遍历一遍 缺点: 所有不能重复。即不可对重复进行排序和查找。 算法思想比较简单,但关键是如何确定十进制映射到二进制bit位map图。 比如n=24,那么 n/32=0,则24对应在组a中下标为0。又比如n=60,那么n/32=1,则60对应在组a中下标为1,同可以计算0-N在组a中下标。 3、 扩展 Bloom filter可以看做是对bit-map扩展 4、 Bit-Map应用 1)可进行快速查找,判重,删除,一般来说范围是int10倍以下。 在博文:位运算符及其应用 提到过这样位运算应用: 将int型变a第k位清0,即a=a&~(1<<k) 将int型变a第k位置1, 即a=a|(1<<k) 这里将 a[i/32] |

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    基于 TiSpark 技术

    之前我们一直在解决读问题,写问题并没有付出太多时间去解决。今天就给大家揭秘,我们是怎样使用 TiSpark 去实现,然后写入到 TiDB 里面去之后形成,是直接通过两阶段协议,并发写入到 TiKV 里,不经过 TiDB Server。 在一个任务提交到 TiSpark,TiSpark 在之后,开始写入之前,会先进行一个锁表。 大家知道,TiSpark 批它所涉及到都会特别大,可能是成千万,甚至上亿,如果因为这样而回滚是我们不想看到事情,所以我们需要预先做一个锁表。 我个人认为,批任务最重要其实是,在 TiSpark 里面,是可以通过 Data Frame 中接口来实现

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    之Bti-map详解

    由于采用了Bit为单位来存储,因此在存储空间方面,可以大大节省。     然后再第二个元素7,将第八位置为1,,接着再第三个元素,一直到最后完所有元素,将相应位置为1,这时候内存Bit位状态如下: ?     int num[] = {3,5,2,10,6,12,8,14,9};       //BufferLen这个值是根待排序中最大值确定       //待排序中最大值是14,因此只需要 最后判断掩码是否和               //结果相同               if((*pBuffer&(0x01<<j)) == (0x01<<j))               (可以解为从0-99 999 999字,每个字对应一个Bit位,所以只需要99M个Bit==1.2MBytes,这样,就用了小小1.2M左右内存表示了所有8位电话) 2)2.5亿个整中找出不重复

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    利器greenplum——初识

    保证强一致性。 第三,做为分布式库,拥有良好线性扩展能力。在国内外用户生产环境中,具有上百个物节点GPDB集群都有很多案例。 当时背景是: 互联网行业经过之前近10年由慢到快发展,累积了大信息和在爆发式增长,这些急需新计算方式,需要一场计算方式革命; 传统主机计算模式在面前,除了造价昂贵外 ,在技术上也难于满足计算性能指标,传统主机Scale-up模式遇到了瓶颈,SMP(对称多)架构难于扩展,并且在CPU计算和IO吞吐上不能满足计算需求; 分布式存储和分布式计算论刚刚被提出来 Master主机负责:建立与客户端连接和管;SQL解析并形成执行计划;执行计划向Segment分发收集Segment执行结果;Master不存储业务,只存储字典。  master node高可用,类似于hadoopnamenode和second namenode,实现主备高可用。 ? segments节点 ? 并行管 对于装载和性能监控。 ?

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    十道面试题

    原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 1、日志,提取出某日访问百度次最多那个IP。 %1024值,把IP日志分别存储到1024个小文件中。 (http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6256463) 文中,给出最终算法是: 第一步、先对这批,在O(N)时间内用 方案3: 与方案1类似,但在做完hash,分成多个文件后,可以交给多个文件来,采用分布式架构来(比如MapReduce),最后再进行合并。 欢迎,有更好思路,或方法,共同交流。 8、怎么在中找出重复次最多一个? 方案1:先做hash,然后求模映射为小文件,求出每个小文件中重复次最多一个,并记录重复次

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    10种常见方法

    本文将介绍10种问题常见方法,也可以说是对方法进行一个简单总结,希望对你有帮助。 (四)堆 适用范围:前n大,并且n比较小,堆可以放入内存 基本原及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n大。 (六)库索引 适用范围:大增删改查 基本原及要点:利用设计实现方法,对增删改查进行。 (十)分布式 mapreduce 适用范围:大,但是种类小可以放入内存 基本原及要点:将交给不同机器去划分,结果归约。 得到结果后,各个机子只需拿出各自出现次最多前N个,然后汇总,选出所有中出现次最多前N个。 虽然上述方法并不能完全覆盖所有问题,但可以绝大多遇到问题。

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