12月1日，在2023长三角金融科技节金融科技发展大会上，《海量数据处理技术金融应用研究》报告正式发布。据悉，该报告是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业数金联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。
如今互联网产生的数据量已经达到PB级别，如何在数据量不断增大的情况下，依然保证快速的检索或者更新数据，是我们面临的问题。所谓海量数据处理，是指基于海量数据的存储、处理和操作等。因为数据量太大无法在短时间迅速解决，或者不能一次性读入内存中。
海量数据（又称大数据）已经成为各大互联网企业面临的最大问题，如何处理海量数据，提供更好的解决方案，是目前相当热门的一个话题。类似MapReduce、 Hadoop等架构的普遍推广，大家都在构建自己的大数据处理，大数据分析平台。 相应之下，目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多，此类人才可谓炙手可热！越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到，或者有机会去处理海量数据的，所以就需要一些公开的海量数据集来研究。 在Quora上有人就问到，如何获取海量数据集。此问题得到了很
2月6日，北京金融科技产业联盟正式发布了《海量数据处理技术金融应用研究报告》（以下简称《报告》）全文。该《报告》是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业银行联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。
一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
其实，关于写作，我也没多想，就是想着总结自己学习和工作中遇到的一些问题。我最开始写文章并不是在CSDN或者其他的一些博客平台，而是在QQ空间。那时的我还在上学，在QQ空间里写下了自己的第一篇原创文章《SQL注入攻击三部曲》。没错，你哥我最初就是搞渗透！
题目：两个文件各存50亿个url，每个url64个字节，内存限制4G，找出A,B共同的url
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。面对海量数据，我们想到的最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。
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。
云计算，不必细说谁都知道是什么，人们多多少少都有所耳闻。云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后，IT界的又一次巨变，它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享软件资源和信息可以按需提供给用户的一种技术。云计算真正作为一个新兴技术得到IT界认可是在2007年左右，经过这十年的普及和发展，云计算早已走进千万个数据中心，成为IT世界里炙手可热的技术门类，并可以在未来的一段时间内继续获得长足发展。云计算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，这样才出现了雾计算、霾计算等
本博客内曾已经整理过十道海量数据处理面试题与十个方法大总结。接下来，本博客内会重点分析那些海量数据处理的方法，并重写十道海量数据处理的面试题。如果有任何问题，欢迎不吝指正。谢谢。
海量就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是无法一次性装入内存。
我去年国庆假期时，自驾游从成都到西安，爬了华山。然后，从华山出发到河北老家，然后去了秦皇岛，山海关。再到壶口瀑布。期间，吃了各个地方有名的小吃。
Waterdrop 是一个非常易用，高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品，架构于Apache Spark 和 Apache Flink之上。
一、为什么需要hadoop？ 在数据量很大的情况下，单机的处理能力无法胜任，必须采用分布式集群的方式进行处理，而用分布式集群的方式处理数据，实现的复杂度呈级数增加。所以，在海量数据处理的需求下，一个通
近年，随着互联网的发展特别是移动互联网的发展，数据的增长呈现出一种爆炸式的成长势头。单是谷歌的爬虫程序每天下载的网页超过1亿个（2000年数据，）数据的爆炸式增长直接推动了海量数据处理技术的发展。谷歌公司提出的大表、分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架，解决了海量数据处理的问题。谷歌公司随即将设计思路开源，发表了具有划时代意义的三篇论文，很快根据谷歌设计思路的开源框架就出现了，就是如今非常火爆的hadoop、Maperduce和许多Nosql系统。这三大技术也是整个大数据技术的核心基础。
这是一个算法题目合集，题目是我从网络和书籍之中整理而来，部分题目已经做了思路整理。问题分类包括：
我之前面试一些公司的机器学习或者数据挖掘工程师的职位。感觉自己准备的不够充分。想了解下一般会问哪些问题，考察哪些方面的东西？？ 周开拓 ~~~~~~~~~~~~~~~ 机器学习方面的面试主要分成三个部分： 1. 算法和理论基础 2. 工程实现能力与编码水平 3. 业务理解和思考深度 1. 理论方面，我推荐最经典的一本书《统计学习方法》，这书可能不是最全的，但是讲得最精髓，薄薄一本，适合面试前突击准备。 我认为一些要点是： 统计学习的核心步骤：模型、策略、算法，你应当对logistic、SVM、决策树、KNN
在大数据技术体系当中，Hadoop技术框架无疑是重点当中的重点，目前主流的大数据开发任务，都是基于Hadoop来进行的。对于很多初入门或者想要学习大数据的同学们，对于大数据Hadoop原理想必是比较好奇的，今天我们就主要为大家分享大数据Hadoop技术体系详解。
外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。
福利彩票走进百姓生活，每期的500w大奖吸引了千万彩民的眼球和关注，备受争议的双色球延期开奖也成了争议的焦点，成为继12306之后，又一个站在风口浪尖的悲催儿。黑幕说，红会说，各种说甚嚣尘上。IT人只做技术事，至于类似美美卡里究竟几个零，一套内衣值几多银子的问题，还是交给干爹们去撕扯吧。当然福彩中心是不是红会，还是交给时间来证明吧。
在解决海量数据的问题的时候，我们需要什么样的策略和技术，是每一个人都会关心的问题。今天我们就梳理一下在解决大数据问题 的时候需要使用的技术，但是注意这里只是从技术角度进行分析，只是一种思想并不代表业界的技术策略。
大数据指无法用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的大体量数据集合。
基本原理：因为元素范围很大，内存超限，不能使用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，每次都在一个可以接受的范围内进行，逐步缩小。
今年以来，网络上时不时的就会传出“某某公司又裁员了，技术团队也被裁了”，其中不乏我们熟悉的一些大厂。
1. Consumer behaviour is the study of when，why，how and where people do or don't buy a product。 用户行为一般指用户通过中间资源，购买、使用和评价某种产品的记录。同时辅以用户、资源、产品自身及环境的信息。 用户行为记录一般可以表示一组属性的集合：{属性1，属性2，...，属性N｝ 2. 用户行为分析主要是研究对象用户的行为。数据来源包括用户的日志信息、用户主体信息和外界环境信息。通过特定的工具对用户在互联网/移动互联
本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题（十道海量数据处理面试题与十个方法大总结），此次除了重复了之前的10道面试题之后，重新多整理了7道。仅作各位参考，不作它用。
这半个月，很多小伙伴留言问我618各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司，做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长，用户从零积累到千万级别，每天访问量几亿次，高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库使用的是M
从 Google 的 BigTable 开始，一系列可以进行海量数据存储与访问的数据库被设计出来，NoSQL 这一概念被提了出来。
17年7月份，我参加了百度的实习生面试，随后在百度开始了半年的实习生活，18年7月份，我参加了百度的校招提前批面试，由于可以同时参加百度多个部门的提前批面试，结果我前前后后面试了10多次，也算是一段比较奇葩的经历了。
12月13日，“2017互联网+大数据高峰论坛”在北京中国大饭店拉开帷幕。来自政府、研究机构及高校、企业的大数据专业人士共聚一堂，以“慧聚数据之力，赋能智慧政企”为主题，畅谈大数据的现状及未来。腾讯技术工程事业群数据平台部刘煜宏受邀参加“腾讯慧聚”品牌的发布仪式，并向在场嘉宾介绍了“腾讯慧聚”的5大产品平台。 十年磨一剑，砺得梅花香。“腾讯慧聚”是腾讯运用多年技术及经验打造而成的政企大数据解决方案系列产品，旨在为政府和企业提供可靠、安全、易用的大数据处理平台。同时，通过深挖大数据潜在价值，助力用户提高
最近有粉丝秋招面试回来，说原来MySQL在互联网公司原来如此的重要！京东和阿里的面试中都被问到了。。。。。兄弟你才知道啊！ 防止在后续求职跳槽中还有对“MySQL”掉以轻心的人，这里给大家再简单强调一下： 近年来在互联网行业中，MySQL稳居第二，随时可能超过Oracle，随着其性能一直在被优化，安全机制也趋向成熟，更重要的是开源免费的，所以目前互联网行业中MySQL的使用是非常多的，也是求职中的面试重点。 很多人拥有大厂梦，却容易在面试中因为MySQL败下阵来。 原因是很多人平时工作上没机会接触，小公司的
MySQL是目前最为流行的开放源码的数据库，随着其性能一直在被优化，安全机制也趋向成熟，更重要的是开源免费这个特点，受到了各大企业的热烈欢迎，近年来在各大榜单稳居第二，随时可能超过Oracle。 来源网络 不仅企业中使用的多，在求职中更是面试重点。 最近后台也经常收到一些正在跳槽的粉丝留言，反馈了一些大厂高频问的面试题，发现数据库优化的知识基本每家公司都会问到。 所以千万不要在求职跳槽中对数据库掉以轻心，很多人拥有大厂梦，却容易在面试中因为MySQL败下阵来，大部分是这两种情况： 很多人平时工作上没机会接
最近，散仙用了几周的Pig来处理分析我们网站搜索的日志数据，感觉用起来很不错，今天就写篇笔记介绍下Pig的由来，除了搞大数据的人，可能很少有人知道Pig是干啥的，包括一些是搞编程的，但不是搞大数据的，还包括一些既不是搞编程的，也不是搞大数据的，而是从事其他行业的朋友，所以很有可能望文生义，一看标题，就乐了，心里就开始默默的翻译了===》 Apache 猪的笔记，看起来Apache的猪，比较厉害啊，都能写笔记了。 开个玩笑，下面进入正题，散仙，尽量写的通俗易懂，让大家看了之后都能够理解这头Pig到底是干
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。
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 BitMap实现 布隆过滤器(Bloom Filter)原理及python实现
采购订单、差异化价格、库存动态、经销商数据、管控规则等数据统一分析，完成数据分析与业务洞察。
https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6279498
一个java岗位面了30+候选人，面试下来发现几类几乎过不了的情况，真的不能再真实了。。。 1.新技术倒是掌握的挺多，基础的却一塌糊涂。 2.工作多年，从未学习过工作之外的技术栈，也没有对技术有任何的兴趣，没有github账号没有，没听过stackoverflow没听过，遇到问题就百度去csdn看解决方案。 3.业务单一化和技术栈老化，技术简单，工作七八年，所有的项目都是spring+mybatis/hibernate+mysql。 这些情况一般面试就没啥希望了，毕竟对于大部分程序员来说：最重要的肯定是建立
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司，做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长，用户从零积累到千万级别，每天访问量几亿次，高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库
6月28日，在“2022大数据产业峰会”上，腾讯云大数据平台TBDS以单集群1万节点的超大规模，成功通过信通院第14批产品能力测评，成为本批次唯一通过大规模能力认证的厂商，树立行业新标杆。同时，腾讯云参与制定的多项标准在本次大会也正式发布。 据悉，腾讯大数据处理套件（Tencent Big Data Suite，TBDS）是腾讯基于多年海量数据处理经验，对企业客户提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台，在数据存算、治理分析和应用方面，提供了完善的解决方案场景，应用场景覆盖了政务、金融、工业等多个行业
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