1. 布隆过滤器（及其他存储题目描述一个网站有 100 亿 url 存在一个黑名单中，每条 url 平均 64 字节。这个黑名单要怎么存？若此时随便输入一个 url，你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中？解1 散列表10 亿字节 ≈ 1 G， 共需640G。散列表是会出现散列冲突的。为了让散列表维持较小的装载因子，避免出现过多的散列冲突，需要使用链表法来处理，这里就要存储链表指针。因此最后
对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考，以及分库分表到底该如何做，在什么场景比较合适？比如银行交易流水记录的查询限盐少许，上实际实验过程，以下是在实验的过程中做一些操作，以及踩过的一些坑，我觉得坑对于读者来讲是非常有用的。首先：建立一个现金流量表，交易历史是各个金融体系下使用率最高，历史存留数据量最大的数据类型。现金流量表的数据搜索，可以根据时间范围，和个人，以及金额进行搜索。 -- 建立一
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2024-06-04 11:24:25
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一、Spark 环境搭建-Local1.1 服务器环境已部署好 Hadoop 集群(HDFS\YARN)，要求版本 Hadoop3 以上JDK 1.8操作系统 CentOS 7 (建议 7.6)本次基于这篇文章的 Hadoop 集群环境搭建 SparkIP主机名运行角色192.168.170.136hadoop01namenode datanode resourcemanager nodemana
# 大数据处理：MySQL一亿条数据要多久
在现代数据处理领域，处理大数据已经成为一项重要的任务。MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，面对处理一亿条数据的情况，很多人会有疑问：一亿条数据要多久才能完成处理？本文将简要介绍如何使用MySQL处理大数据，并给出一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## MySQL处理大数据
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应用
原创
2024-06-19 04:10:49
113阅读
实现“mysql一亿条数据要多久”的过程可以分为以下几个步骤：
1. 准备数据库环境：首先，我们需要搭建一个MySQL数据库环境。可以在本地安装MySQL服务，也可以使用云数据库服务商提供的MySQL实例。
2. 创建数据库和数据表：在数据库中创建一个新的数据库，并创建一个数据表用于存储一亿条数据。可以使用以下代码创建数据库和数据表：
```sql
-- 创建数据库
CREATE DATAB
原创
2024-01-19 05:18:21
109阅读
概要 <script type="text/javascript">loadTOCNode(1, 'summary');</script>
本文介绍如何配置邮箱存储上全文索引。 邮箱是用于邮件、 文档、 日历项目, 库和任务列表对组织中的用户所有。 Exchange 2000 有容量来对任何邮箱存储中所有邮件全文索引。 如果配置全文索引, 搜索单词或短语他们自己的邮箱
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2024-05-17 13:10:51
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题记：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。
无论，数据分析，数据挖掘，还是算法工程师，工作中80%的时间都用来处理数据，给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害，必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表：（表格放在最后供看官下载练习） 这张表格有多少处数据问题？大家对数据问题是如何定义的？不妨带着疑问阅读下文；数据处理四性“
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2024-08-03 15:25:22
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使用lucene,首先要做的就是建立索引文件,这是一个非常耗时的工作,特别是针对大数据量进行索引的时候更是如此.
Lucene 提供了几个优化参数
mergeFactor,maxMergeDocs,minMergeDocs,首先说的是mergeFactor, 默认值为10,控制索引段的合并频率和大小,即每当有10个Document对象添加到索引段时,lucene就会在磁盘建立一个
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2024-03-20 19:35:24
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基于python对LivDet数据集处理记录（TXT和NPY文件的处理）保存数据集的位置及图片名称信息需要用到的工具以TXT文本的形式保存数据以NPY的形式保存数据 笔者在对论文进行复现的过程中，没看懂作者给出的代码，以为是无法运行的，因为在代码当中有很多txt文件，但是下载代码的时候并没找到这种文件，后来才发现这种txt文件是需要自己生成的，这是用来记录图片信息的（包括图片名以及自行打上的标
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2024-09-20 11:21:05
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{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
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2024-06-25 22:50:39
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重点，使用场景 ：首先对于大量聚合、扫描、分组等数据仓库类查询仅仅需要读取选择的列，对于需要Join多个表的星型结构等场景性能提升尤其明显简介 列存储索引其实在在SQL Server 2012中就已经存在，但SQL Server 2012中只允许建立非聚集列索引，这意味着列索引是在原有的行存储索引之上的引用了底层的数据，因此会消耗更多的存储空间，但2
python==2.7elasticsearch==6.2.01：背景介绍，最近有一个需求，从ELK日志系统前一天的日志中提取url，url要求去重，然后呢，我用了cosine相似度和字典树匹配两种方案来去重，比较之下，字典树的效果还是要好很多的。现在遇到的瓶颈是有点慢，慢了当然就是想多多线程多进程咯，不过好像python的多线程不怎么能提高效率，于是考虑多进程。 2：运行时间a = 1
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2023-11-27 03:41:23
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SparkCore04一、RDD Persistence简介。指RDD持久化，据官网的解释：Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化（或称为缓存），在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时，每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算，在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数
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2024-08-13 21:06:55
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玩SQL Server的同学，有时可能要构造一些数据来做测试数据，像下面这样：IF OBJECT_ID(N'T14') IS NOT NULL
BEGIN
DROP TABLE T14
END
GO
CREATE TABLE T14 (t14_id INT)
GO
DECLARE @i INT = 1
WHILE @i <= 1000
BEGIN
INSERT INTO T1
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2024-08-19 20:56:32
123阅读
说明有 1000 个 20M ⼤⼩的⽂本⽂件，⽂件中每⾏数据的格式固定为: {“name”: “xx”,“timestamp”: xx, “content”: “xx”} name: 字符串， 长度为 32 个字节以内， timestamp: 毫秒级时间戳， content: 字符串，⻓度为 1024 个字节以内文件地址https://mc-public-resource-cn.s3.cn-nor
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2023-11-29 17:13:41
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文章目录Python海量数据的生成与处理概述生成1亿条数据直接读取测试加载数据查看占用内存大小：确定重复次数的最大值生成10亿条数据直接读取测试加载数据通过分块加载数据加载每个块的统计结果通过分组聚合重置排序获取IP数量的值 Python海量数据的生成与处理概述生成1亿条数据代码如下：# 生成1亿个IP
def generateRandom(rangeFrom, rangeTo):
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2023-08-11 00:26:07
799阅读
1．索引作用 在索引列上，除了上面提到的有序查找之外，数据库利用各种各样的快速定位技术，能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。个未索引的表t1、t2、t3，分别只包含列c1、c2、c3，每个表分别含有1000行数据组成，指为1～1000的数值，查找对应值相等行的查询如下所示。SELECT c1,c2,c3 FR
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2024-02-21 14:03:23
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规划索引
现在我们先来做一下实验，看一看有无索引对查询速度的影响：在一个有
1500000
条纪录的表中，选择一条数据，在无索引时用时：用时
9
秒，而有索引时用时
0
秒，打开执行计划可以看到更加详细的纪录
!
如果你访问一家网站，但是每打开一个网页要等待
60
秒，你还愿意再次访问吗？由于索引能够大副度提高提高性能，所以索引对于我们来说很重要
!
我们现在就来
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2024-02-28 11:19:29
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假设记录条数为 100 万时，查询速度为 10 毫秒；为什么记录条数为 1 亿时的查询速度比 10 毫秒的 100 倍，也就是 1 秒长很多( 往往至少是分钟级别 )？
假设记录条数为 100 万时，其中的某个索引大小为 50M，全部加载到内存很轻松，于是全部加载到了内存，查询很快，索引查询耗时 1 毫秒。当记录条数为 1 亿时，索引的大小增长为了之前的 100 倍，也就是大概 4.8G
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2023-09-05 18:47:25
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Spark核心概念 ##读<<Python大数据处理库PySpark实战>>总结1,Spark最重要的特点是基于内存进行计算,用Scala语言编写2,MR处理数据慢的原因:MR从HDFS中读取数据,将中间结果写入HDFS,然后再重新从HDFS读取数据进MR操作,再回写HDFS中,这个过程涉及多次磁盘IO操作3,Spark与Hadoop实现原理对比 Spark中,用户提交的任
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2024-05-29 09:54:31
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