2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 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？
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。
高德地图为我们提供了一个高性能的控件，可以绘制海量数据点。就是今天要说的MultiPointOverlay。...海量 多大的数量才叫海量呢，至少白酒一斤半吧，呸...官方的意思是10~10万，建议不要超过10万，不过基本上也不可能超过10万。这个功能从SDK5.1.0版本开始提供。
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量(位向量就是由一些二进制位组成的向量)。...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。
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。...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。...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...MPI 是一种工业标准的 API规范，专为在多处理器计算机、计算机集群和超级计算机上进行高性能计算而设计。该标准是由大量计算机供应商和软件开发商于 1994 年共同设计完成。
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。
# 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
，会进行简单的过滤，过滤生成的API列表出现输入API之外的幻觉样本。...论文还使用了一些API返回内容压缩一类的技巧，不过这个感觉离专为大模型设计API返回的一天并不远，咱这里就不聊压缩了。...API Retriever推理过程的第一步是如何根据用户的query召回可能用来回答的API候选。...(query，APIs)作为正样本对，这里API使用API Document（包括API名称，描述，参数etc）来表征API，然后随机采样其他API作为负样本，进行对比学习。...推理部分，如果模型上一轮给出了“Give UP”的结果，会先剔除上一轮使用过的API，再加入上面扩展的新API，进行一轮重新的尝试。
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...，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，...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...10大海量数据处理方案 https://blog.csdn.net/luyafei_89430/article/details/13016093
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
海量订单系统微服务开发 订单系统是电商平台中一个非常重要的组成部分，而且它还是一个具有巨大流量和高并发访问的系统，与订单相关的服务涉及库存、支付、物流等。...在设计订单系统时，我们选择使用支持海量数据的NoSQL 数据库MongoDB，配合使用反应式的Spring Data MongoDB，实现高并发设计。...使用MongoDB支持海量数据 MongoDB是一个分布式数据库，对于开发调试，我们只需一个单机版即可。...class: class com.demo,order.restapi.domain.0rder incollection: order 本文给大家讲解的内容 SpringCloud微服务架构实战：海量订单系统微服务开发...，使用MongoDB支持海量数据、 订单文档建模、反应式MongoDB编程设计、Mongo单元测试 下篇文章给大家讲解的是SpringCloud微服务架构实战：海量订单系统微服务开发，订单接口微服务开发
看标题一定会有些歧义, 总觉着是来讨论航运的, 其实是来和大家研讨我厂海量服务器的营运。...认识腾讯服务器运营的能力，可以从腾讯云的黑石裸金属服务器入手，从一组数据让大家有感性认识：标准型黑石服务器，复用腾讯海量机型的5种服务器机型，可以支持29种操作系统预装（含客户定制操作系统），95%情况下...由于海量的存在，腾讯服务器运营能力站上了一个新的高度，但必须保持自省的态度：我能做得更好么？对现有部件引入流程进行复盘，我们不难发现并非所有部件都能支持灵活配置。
对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的 就是合理使用工具，合理分配系统资源。...那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般 使用...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。...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
海量信息即大规模数据，随着互联网技术的发展，互联网上的信息越来越多，如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。...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...（2）对海量数据信息处理，还需要有良好的软硬件配置，合理使用工具，合理分配系统资源。...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。
避免一条一条查询，采用bulkWrite, 基于ReplaceOneModel，启用upsert:
其中有一讲“电商海量订单处理OFC系统的关键技术环节”（见京东技术开放日第一期），说的就是这个部门做的事情。...因此，在处理海量订单时保障数据一致性非常关键。系统整体控制上要采用流程控制中心，而不是阶梯式控制。...流程控制中心和阶梯式控制 支持海量订单处理 无论系统如何优化，单个系统总有瓶颈，要支持不断增长的订单处理量，关键在于提高系统的扩展能力。...海量数据的开始 总原则 订单处理系统与交易系统本身是存在区别的。...订单处理系统架构设计的关键在于如何处理海量数据，以及数据一致性的保障。近年来，京东的业务领域不断拓展，订单量飞速增加，所以必须保障系统吞吐能力得到提升。
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
随着互联网、云计算及大数据等信息技术的发展，越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理，如智能监控、电子商务、地理信息等，这些应用都需要对海量图片的存储和检索。...HBase是基于HDFS的简单结构化数据分布式存储技术，其可被用来存储海量图片小文件，并具有系统层小文件合并、全局名字空间等多种优势。但基于HBase的海量图片存储技术也存在一些问题。...本文将介绍基于HBase的海量图片存储技术，并针对其问题给出改进方法。本文第1部分介绍了基于HBase的海量图片存储技术方案，并分析了原理及优势。第2部分介绍了该方案存在的问题及改进方法。...二、基于HBase的海量图片存储技术存在问题及改进方法 基于HBase的海量图片存储技术虽有上述优点，但也存在一些问题。为了说明问题，首先分析HBase中图片数据的存储结构。...可在具体应用场景，即使大多图片在1M以内，也可能存在少量图片超过1M，从而需要对基于HBase的海量图片存储技术进行改进。
前几天前腾讯的同事给我们分享了《解密腾讯海量服务之道》，讲了几个腾讯开发产品的经验原则，比较受益，遂总结下。...2个价值技术观, 7个技术手段, 4个意识 腾讯的海量服务之道是由2个价值技术观和7个技术手段，4个意识组成。技术价值观是总体思想，意识是我们的态度，技术手段是实现技术价值观的手段或者方法。...海量服务的技术价值观 有损服务 CAP理论 理论式系统基础理论CAP为分布式的应用提供了理基础: C: Consistency，一致性；包括三种类型(强一致性，弱一致性，最终一致性) A:Availability...对应互联网服务来说就是要实现两点: 要尽可能成功返回关键数据 要尽可能正常接收请求，不能堵死 分SET部署 Set化部署主要为海量服务的运营和部署提供支持，为业务部署建立统一的衡量标准和规则。...海量服务的4个意识 大系统做小 大系统小做的核心思想是将功能复杂较大的系统，化大为小，减少模块耦合，降低相关联性，用多个独立的模块来实现整体系统的功能。
在2014年4月11日的腾讯分享日活动上，腾讯OMG移动媒体产品部助总郑坚分享了有关腾讯新闻海量服务的一些技术技术原则。本文根据这次分享内容整理而成。...腾讯很多海量服务的意识和规则都是从QQ演化出来的，即使从移动互联网的角度来看，当时的很多规则也很贴切。我下面的分享主要从两点展开： 1. 跟产品、运营的合作的一些技术原则 2....移动端海量服务的特点 我负责的移动新闻客户端，在两年半前接手的时候还是比较小的，到现在安装量早已过亿，日活跃用户量在千万级，很多用户从微信和手机QQ进来。...不要过度设计，考虑普适性：海量产品是要接受所有用户群的。...海量产品的每一个位置都要想清楚它能不能达到要求。 功能多闭环，多问now what：相对垂直小众的产品，用户使用的比较深入，可以一直往下做；但是通用产品很难这样做。
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