大数据处理，顾名思义，数据量非常大，有些可以一次处理，有些需要分割后对其进行处理。解决这类题型的第一点就是要算出其所需空间的大小；1.给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数;解题思路：有100亿个整数，一个整数4字节,共所占空间:100亿*4字节 = 10G*4 = 40G;所有整数的范围为0到42亿9千万；需要找到只出现一次的整数，那么我们就可以直接断定一个数出现的状态就有三个----
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2024-02-04 02:43:35
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科学技术的更新与互联网的飞速发展，推动着大数据时代的来临，每天各行各业都在产生数量无法预估的数据碎片。只有在合理的时间内撷取、管理、处理、整理这些庞大的数据库，才能帮助企业获得自己想要的数据，从而更好地提出经营管理对策。那么数据分析有哪几种方法？今天小编就为大家整理一下：1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为
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2023-05-19 22:26:51
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课前一些话作业提交及命名规则： 大数据分析方法（定义）：不是随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。——《大数据时代》问题在于可能存在一些离群值，脏数据。需要先清洗。数据价值： 大数据特点：规模大，速度快（最重要是流动快，实时性高），种类多，价值密度低。大数据基本类型：数据库数据（二维表），数据仓库数据，事务数据（订单），图和网路数据，其他类型数据数据分
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2023-12-20 22:22:54
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主要的KMeans算法的原理和应用，在学习典过程中，我们要带着以下几个问题去学习
以下问题摘自于
1、简述一下K-means算法的原理和工作流程
2、K-means中常用的到中心距离的度量有哪些？
3、K-means中的k值如何选取?
4、K-means算法中初始点的选择对最终结果有影响吗？
5、K-means聚类中每个类别中心的初始点如何选择？
6、K-means中空聚类的处理
7、K-mean
相对于复杂度分析，还有一个对立的分析方法，叫做事后统计法，但它有两个缺点：测试结果非常依赖测试环境测试结果受数据规模的影响很大我们需要一个不用具体的测试数据来测试，就可以粗略地估计算法的执行效率的方法。这就是我们今天要讲的时间、空间复杂度分析方法。一、大 O 复杂度表示法对于大O复杂度表示法，我们可以把它总结成一个公式：其中，T(n) 表示代码执行的时间，即我们平时所说的时间复杂度；n 表示数据规
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2024-01-16 04:26:01
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# 大数据分析算法实现流程
## 1. 理解问题和数据
在开始实现大数据分析算法之前，我们首先需要明确问题和数据。了解问题的背景和目标，以及可用的数据集。这个阶段的目标是确保我们清楚地理解问题，并准备好开始分析数据。
## 2. 数据预处理
在进行数据分析之前，我们通常需要对数据进行预处理，以清洗、转换和准备数据。这可以涉及以下步骤：
- 数据清洗：去除缺失值、重复值、异常值等。
- 特征选择
原创
2023-07-18 09:54:52
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如今，大数据技术的发展和进步开辟了收集和传输大量的数据更有效的新方式。这场革命促进了实时算法和方法的研究和发展。传统上，机器学习算法并不是专为实时处理而设计的。事实上，数据的科学竞赛（如Netflix，Kaggle）由于算法昂贵，并且不切实际的使用，并且计算量很大，这往往屡受诟病。这是植根于感知的准确性是更重要的，该算法的速度作为原始设置的数据挖掘是离线的，往往是分批计算。大数据的出现使其开始有了
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2024-09-13 22:07:16
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KNN（K Nearest Neighbors）算法，分类算法假设你周围两类人，一类人是篮球爱好者，一类人是足球爱好者。如果你是篮球爱好者，你就会和篮球爱好者走的近一点，反之一样。这是KNN的算法出发点。一个未知分类的样本，要知道他是属于哪一类，看它周围的哪类朋友多一点，他就属于这一类。K均值（K Means）算法，聚类算法一个公司设计班车站点，在一个城市里选取站点接送员工。假设要设置5(K)个站
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2024-06-07 14:21:17
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数据分析的算法复杂度 根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。举个例子，Redis是一个性能非常高的内存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等简单集合，如果你的数据分析需求简单地通过排序，链表就可以解决，同时总的数据量不大于内存 (准确地说是内存加上虚拟内存再除以2)，那么无疑使用Redis会达到非常惊人的分
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2023-07-14 20:11:12
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大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。回首数据分析的发展史，数据科学技术飞速发展，各种新工具，新语言层出不穷，人们处理数据、获取信息的能力可以说是呈爆炸性增长。那么大数据分析的方法有哪些? 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分
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2023-09-01 13:42:52
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一、大数据概述 大数据四个特征：数据量大，数据类型繁多，处理速度快，价值密度低。 大数据的构成：结构化数据，半结构化数据，非结构化数据。 大数据计算模式：批处理计算(MapReduce,Spark)，流计算(Storm,Flume)，图计算，查询分析计算(Hive)。 大数据与云计算、物联网：云计算为大数据提供了技术基础，大数据为云计算提供了用武之地；物联网是大数据的重要来源，大数据技术为物联网数
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2023-07-14 09:41:40
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一、Bloom filter适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将 hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不 支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是
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2024-01-25 20:18:30
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数据分析之决策树ID3算法什么是分类算法？ 分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。 分类是根据训练数据集合，结合某种分类算法，比如这篇讲的ID3算法来生成最终的分类规则，这样当提供一个对象的时候我们可以根据它们的特征将其划分到某个分组中。 决策树ID3算法是分类中的经典算法，决策树的每一层节点依照某一确定程度比较高的属性向
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2024-01-16 15:34:50
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适合Java开发的大数据工具和框架：对大数据的存储和处理需要非SQL存储/处理数据工具，例如，NoSQL数据库，全文搜索引擎，实时流式处理，图形数据库等Datomic–完全事务，云就绪，分布式数据库，用Clojure编写。 是一个灵活的、基于时间因子的数据库，支持联合查询，具有弹性的可扩展性以及支持ACID事务性。Datomic 提供高可用的、分布式存储服务。Amazon DynamoDB–快速，
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2023-08-07 12:00:15
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大数据技术栈——Hadoop概述1 引例2 MapReduce3 HDFS4 Hadoop5 HBase5.1 逻辑模型5.2 物理模型5.3 Region服务器6 Hive7 Pig8 ZooKeeper8.1 ZooKeeper的特性8.2 ZooKeeper的设计目标 1 引例 Hadoop是专为离线和大规模数据分析而设计的，上图Hadoop整体技术框架描述。（为了方便学习，会先介绍Map
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2023-07-24 11:13:41
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算法面试必备-----大数据算法面试必备-----大数据一、Hadoop问题：Hadoop中有哪些组件？问题：Hadoop分为三个核心部分，每个部分是什么，有什么功能？问题：Hadoop的shuffle过程问题：Hadoop分布式集群中NN和DN、SN，指得是什么？他们分别有什么作用？问题：Hadoop集群中请描述RM，NM是什么？有什么作用？问题：Hadoop集群中RM中分为几大模块，每个模块
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2023-11-08 21:03:06
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网课指路:【尚硅谷】数据结构与算法（Java数据结构与算法）_哔哩哔哩_bilibili1.二分查找算法 二分查找算法(非递归)介绍 ①二分查找法只适用于从有序的数列中进行查找(比如数字和字母等)，将数列排序后再进行查找 ②二分查找法的运行时间为对数时间O(㏒₂n) ，即查找到需要
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2023-09-29 14:13:05
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在这篇博文中，我将分享解决“大数据分析算法笔试”问题的过程。我将涵盖排列组合逻辑的各个方面，从技术原理到源码分析，最终进行案例分析与总结展望。
### 背景描述
在近年来，大数据分析技术发展迅速，许多企业和组织都在利用大数据技术优化业务流程、提升决策能力。在这样的背景下，招聘中越来越多地出现了对大数据分析算法的考核，尤其是对相关逻辑与算法的笔试。通过对排列组合逻辑的掌握，我们能够更高效地解决实
# 大数据分析算法入门指南
作为一名刚入行的小白，学习如何实现大数据分析算法是你职业生涯中重要的一步。下面的内容将帮助你理解整个流程，并为你提供所需的代码示例。
## 整体流程
我们可以将整个大数据分析算法的实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 数据分析 |
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# 如何实现大数据分析研判算法
大数据分析研判算法是对大量数据进行分析、提炼信息和进行决策支持的关键技术。作为刚入行的小白，您可能对如何从头到尾构建这样一个算法感到迷茫。本文将带您一步一步地了解这个流程，帮助您实现一个基本的大数据分析研判算法。
## 流程概述
完成大数据分析研判算法的工作可以分为几个步骤，以下是这些步骤的概述：
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原创
2024-08-18 07:50:49
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