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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。...而对于从server端获取的数据量很小时候，我们可能会忽略解析所产生的性能问题。而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。问题场景先描述以下问题的场景：app做收银库存管理。...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。...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？

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金融风控数据管理——海量金融数据离线监控方法

作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。...这种模式主要的问题在于：开发门槛高，要素负责同学需要掌握spark离线计算、mysql等数据库的增删数据，还需要手动配置例行化任务，在告警系统上登记注册等，耗时费力；重复工作多，要素指标相似、重合度很高...非衍生指标即指标计算仅仅依赖于数据源表，而不依赖与历史的监控指标，例如PSI值、迁移率等，这些指标描述了监控要素分布的变化，其计算只依赖于源表的当前周期和对比周期数据，不需要对监控指标进行衍生，如PSI...-1，则检查分区和当前数据时间一致，为20210210 11:00，如果是-2，则检查分区提前一小时，为20210210 10:00； day：如果偏置是-1，则检查分区和当前数据时间一致，为20210210...游戏项目管理的专业思路探讨 ? 云开发低代码开发平台设计初探 ? 如何在技术领域产生自己的影响力 ? 让我知道你在看 ?

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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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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。...在 Dynamo 中，数据按照键/值对（key-value）进行组织，主要面向原始数据的存储。这种架构下，系统中每个节点都能相互感知，自我管理性能较强，没有单点失效。...数据以多维顺序表的方式进行存储。整个系统采用传统的服务器群形式，由一个主控服务器和多个子表服务器构成，并使用分布式锁服务 Chubby进行容错等管理。...这种架构下，将存储（依靠 GFS）和服务的管理分离开来，简化了管理难度，易于维护且人为可控。但是由于底层存储依赖分布式文件系统，使得Bigtable 只能在集群中部署。...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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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

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。　　...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。...5.倒排索引法 6.外排序法当待排序的对象数目特别多的时候，在内存中不能被一次性处理，必须把它们以文件形式存放在外存中，排序的时候再把它们一部分一部分的调入内存进行管理，这种方式就是外排序法。

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如何管理海量的库存易耗品

面对着海量的库存和易耗品，如何出库入库，管理和盘点？库存管理系统可广泛适用于批发、零售、生产的商业企业、仓库等，对商品的入库、出库、即时库存进行管理。...高效的查询、统计功能使得库存管理系统对库存信息的管理方面具有与手工库存管理无法比拟的优势，从而提升和改善企业的存货管理水平。...财务部门可以利用库存管理系统中的存货信息，实时的计算出各种存货的成本，还可以对各种存货的资金占用量进行统计分析。...存货业务管理流程科学规范系统提供跟踪入库和出库管理、可用量控制的全面业务，使管理人员可以及时掌握库存的动态信息，对库存的安全性进行控制，避免库存积压占用资金或库存不足或者短缺而影响公司的进展。...建立好盘点之后，分配给某个用户/管理员，进行手工盘点，在系统中直接编辑，提交盘点结果。 2）手机APP扫码盘点。建好盘点单之后，分配给某个用户或者管理员，手机登录APP，扫码盘点。

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浅谈海量平台的质量管理

第一，从系统视角来讲，是业务海量访问的考验。对于核心业务，重要性自不必说，一旦出错，哪怕几分钟，也可能是动辄几百万的直接资金损失。...构建海量平台的质量体系 3.1 如何构建保障体系面对这样的挑战，怎么做质量保障的体系呢？首先，从管理上，在组织架构的设计上，要进行转变和调整。...所以通过现在行政组织上的人事数据没有办法解决审批链的问题，怎么办？其实，再细想想，上面说的情况，不仅仅是审批上的事情，牵涉到整个研发过程中沟通、协作、决策、日常团队管理的方方面面。...Domain的数据不由人事部门维护，是由研发部门内某团队提供维护和管理。这个例子是2014年我们在敏捷实施过程推动系统解耦的例子。...通过各个环节上将原有封闭的系统进行功能服务化、数据标准化、流程自动化的一系列改造，最终形成了一套完整的研发管理服务有机整体。内容比较丰富，时间关系，简单来说，两条。第一，人。

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IDC海量运营资产的管理实践

腾讯拥有海量IDC资产的互联网企业，其中服务器、网络设备等IDC运营资产的数量巨大，资产种类繁多，仅服务器就有几十个品牌，几百种型号，同时在日常运营中对于资产的应用需求多、需求变化频繁。...存在挑战腾讯面对海量IDC运营资产的资产管理，遇到以下主要挑战 1.资产定义配置缺乏科学性和合理性：面对大量的运营资产，在实际使用中往往很难快速检索或精准定位，而且互联网企业由于行业的特殊性，运营资产的资产定义很难参考传统行业固定资产的定义...（包含但不限于采购、调拨、折旧报废等）操作决定的决策者数据中心经理：IDC的具体管理者，负责现场资产管理员的操作及意识培训，并对现场资产运营进行风险管理（包含但不限于风险挖掘、识别、评估、控制、改进等工作...各IDC的数据中心经理的不定期会对名下IDC的运营资产抽检核查，以确保现场资产管理员的操作合理规范准确，所管理的运营资产准确无误，同时安排对现场资产管理员的操作及意识培训，提升现场资产管理员的能力和素质...资产管理的安全范围及资产的使用效率提升是企业高速发展不可缺少的要素及助力。版权声明：本文为腾讯数据中心原创，欢迎转载，转载需标明出处。

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深度|Google和Linkedin的老司机是如何管理海量数据的

可以这样理解： Google的数据表太多了，工程师们会生产出很多的数据表，为了更好地管理和复用这些表，Google做了一个数据管理系统。...2.数据问题如果业务复杂度比较低或者数据量比较小的话，可能就感触不深，不过在Google这种公司来讲，表的数量之大，光是管理表的元数据系统就要做成分布式的。...4.管理问题举个栗子：假设你的集群已经快慢了，这时候要删除一些表来释放空间，但是你根本不知道哪些表有用，哪些没用？是不是很纠结？元数据系统可以来管理这些。...比如Hive就专门有自己的元数据，里面存了Hive每张表的表名、列信息、索引等信息。元数据系统管理元数据的系统。...个人感觉可以做一些补充，比如数据管理功能。大部分互联网公司的童鞋都知道我们的数据源会有很多，因此都会有一个数据接入系统。

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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...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。...例如，从数据中获取访问最多的页面信息等，这就涉及数据的查询技术等相关内容。数据库管理软件选择是否合理、表结构涉及是否规范、索引创建是否恰当都是影响数据库性能的重要因素。...所以，对数据库进行优化，是实现海量数据高效处理的有效方法之一。常见的数据库优化方法有以下几种：（1）优秀的数据库管理工具选择一款优秀的数据库管理工具非常重要。...（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。

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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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海量数据处理分析

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。...十六、使用采样数据，进行数据挖掘基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率...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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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。...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。...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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