这是互联网领域一个比较经典的算法问题(top k),如何在巨大的数据中找出最大,或者访问量最高的前10个,前100个或者前1000个数据。比如在2亿用户记录中找出信用等级最高的,在上亿个搜索词汇中找出被搜索次数最高的10个关键字。前提是数据存储在文件中一般遇到这个问题,第一反应会想到排序,但是稍微对内存有点了解的人立刻都会否定这个答案,大量的数据导入内存且不说内存够不够,就算足够服务器上其他的服务            
                
         
            
            
            
            # Python大数据搜索实现流程
## 一、整体流程
下面是实现"Python大数据搜索"的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接数据库 |
| 2 | 构建查询语句 |
| 3 | 执行查询 |
| 4 | 处理查询结果 |
| 5 | 展示结果 |
| 6 | 断开数据库连接 |
现在让我们来详细讨论每一步需要做什么。
## 二、具体步骤            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-27 05:50:51
                            
                                20阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Java 大数据搜索
随着互联网的快速发展,数据量不断增大,如何高效地进行大数据搜索成为了一个重要的问题。在Java语言中,我们可以利用一些强大的工具和框架来实现大数据搜索,提高搜索效率。本文将介绍如何使用Java实现大数据搜索,并提供代码示例。
## 大数据搜索的挑战
大数据搜索面临的挑战主要包括数据量大、数据复杂、搜索速度要求高等问题。在处理大数据时,我们需要考虑如何有效地进行数据存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-07-12 04:16:54
                            
                                26阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。今天为大家整理了部分大数据学习教程与大家共享,每个人可以根据自己的需要来选择,需要的小伙伴可以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-11-10 11:27:52
                            
                                58阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP  首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到ip是32位的,最多有个2^32个ip。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,在找出每个小文件中出现频率最大的ip(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的ip            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-01-13 23:18:14
                            
                                45阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
                    在企业日益发展的今天,数据、文档、资料的不断扩充,大大增加了我们查找搜索的难度,如何才能在最短时间找到我们需要的资料成为大型企业经常遇到的问题,我们统称这些为大数据搜索。(www.lingjoin.com)       大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-09-14 17:03:29
                            
                                81阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
             1%@Language = "VBScript" Codepage = "936"%> 2%            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-10-13 22:13:59
                            
                                523阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            NLPIR大数据搜索与挖掘共享开发平台 一、简介         NLPIR文本搜索与挖掘开发平台针对互联网内容处理的需要,融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术,提供了用于技术二次开发的基础工具集。开发平台由多个中间件组成,各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中,可兼容Windows,Linux, Androi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-04 21:10:53
                            
                                75阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引擎的主要挑战在于:海            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-27 16:15:44
                            
                                47阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            尽管大数据已呈爆炸式增长,以致带动不少相关技术的衍生与发展。但是,不少人还是对大数据技术的作用感到云里雾里。今天,就跟随 大圣众包威客平台 一起看看大数据的其中一项重要技术——意图搜索技术。一、大数据环境下的意图搜索技术的利弊我们都知道,在大数据时代,任何在网络行为中留下的“蛛丝马迹”都以数据的形式被隐藏在大数据中,并通过应用物联网、大数据、人工智能等技术,构建成网络空间中的行为事件、思想事件等模            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-05-24 08:18:41
                            
                                21阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            前言        确实,关于SQL的学习资料,各类文档在网上到处都是。但它们绝大多数的出发点都局限在旧有关系数据库里,内容近乎千篇一律。而在当今大数据的浪潮下,SQL早就被赋予了新的责任和意义。        本篇中,笔者将结合过去在A公司和T公司大数据部门的学习工作经历,对传统SQL语法进行一次回顾性学习。同时,思            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-11 19:04:39
                            
                                89阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            网上经常盛传 大数据=sql boy,后端开发=crud boy,算法工程师=调参boy在大数据领域也工作了好几年了,确实大数据开发,很多工作就是写sql,hive sql、spark sql、flink sql等等sql一、背景:但是经常有这样一个需求,一大段sql 跑出来之后,发现不是自己想要的结果?比如:demo 1:
select id,name from (
select id,name            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-11-03 12:10:58
                            
                                59阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            常写的SQL可能主要以实现查询出结果为主,但如果数据量一大,就会突出SQL查询语句优化的性能独特之处.一般的数据库设计都会建索引查询,这样较全盘扫描查询的确快了不少.下面总结下SQL查询语句的几个优化效率的地方,经验有限,难免有不足.1、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引2、避免在索引列上使用NOT在 where 子句中对字段进行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-06-13 23:46:25
                            
                                408阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            一. 数据搜:
「数据搜」这个网站就是搜索一些热词和数据指数的,包括百度指数、阿里指数、微博指数、微信指数、搜狗指数等等。当然,还有一些汽车数据、腾讯大数据、票房数据相关数据查询网站。估计很多人经常用的也就只有「百度指数」了,主要统计一下网站的流量等等。大部分人可能都不太用得上,但是对于喜欢追热点的人来说,用处还是蛮大的,毕竟,现在很多人不是天天喊着什么大数据时代要来了嘛二. 学术搜:https:            
                
         
            
            
            
            常见的数据查找算法主要有顺序查找,二分查找,深度优先遍历,广度优先遍历,哈希查找.顺序查找是最简单的查找方式,需要对数据注意匹配,所以效率相对较低,不适合大数据量的查找.二分查找虽然效率很好,但是要求数据必须是有序的,对数据进行排序通常需要很多的时间开销.深度优先遍历和广度优先遍历对于大数据量的查找问题效率不高.哈希查找由于查找速度快,查询、插入、删除操作简单等原因而被广泛使用。哈希算法根据数据量            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-06 10:16:50
                            
                                49阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            大数据时代,Hadoop生态是最主流的生态,但是elasticsearch及ELKB形成的生态,基于搜索的思路,形成独树一帜的大数据搜索和数据分析平台。一、elasticsearch介绍elasticsearch对应的商业解决方案是splunk。Splunk是大数据领域第一家在纳斯达克上市公司,Splunk提供一个机器数据的引擎,可收集、索引和利用所有应用程序、服务器和设备(物理、虚拟和云中)生成            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-29 13:59:51
                            
                                117阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
             文章目录概念法则语法对表进行修改SELECT基础聚合查询普通聚合分组查询ORDER BYINSERT INTODELETEUPDATE事务视图子查询标量子查询关联子查询函数算数函数字符串函数日期函数谓词CASE集合运算表的加减法联结内联结窗口函数RANK/DENSE_RANK/ROW_NUMBER使用聚合函数作为窗口函数grouping运算符ROLLUPCUBEGROUPING SETS 概念1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-12-19 22:25:44
                            
                                129阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            开发一款支持标准数据库 SQL 的大数据仓库引擎,希望让那些在 Oracle 上运行良好的 SQL 可以直接运行在Hadoop 上,而不需要重写成 Hive QL。Hive 的主要处理过程,大体上分成三步:1. 将输入的 Hive QL 经过语法解析器转换成 Hive 抽象语法树(Hive AST)。2. 将 Hive AST 经过语义分析器转换成 MapReduce 执行计划。3. 将生成的 M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-06-20 13:56:02
                            
                                168阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            这个例子演示了jqGrid如何处理大量的数据。我们已经在后台模拟了12000条数据行。利用ajax,jqGrid只加载这些可见数据。如果想搜索(在搜索框中数据文字,然后回车),表格将搜索数据发送到服务器然后加载那些只符合过滤条件的数据。如果我们给一列加上索引,速度将提高大约两倍。这种情况下,最重要的是:实例是加载了12000条数据。希望你喜欢他的性能。HTML代码举例<html>...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-07-08 11:16:31
                            
                                154阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # 如何实现Java搜索大数据量
## 概述
在处理大数据量时,我们需要考虑效率和性能。本文将介绍如何使用Java来搜索大数据量,并逐步指导新手开发者实现这一功能。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到数据源 |
| 2 | 从数据源获取数据 |
| 3 | 对大数据量进行搜索 |
| 4 | 返回搜索结果 |
## 具体操作步骤
#            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-04 05:59:28
                            
                                23阅读