全文检索引擎入门灰常不幸的是，关系型数据库对全文检索的支持没有被标准化。不同的数据库通过它们自己的方式来实现全文检索，而且SQLAlchemy在全文检索上也没有提供一个好的抽象。我们现在使用SQLite作为我们的数据库，所以我们可以绕开SQLAlchemy而使用SQLite提供的工具来创建一个全文检索索引。但这么做不怎么好，因为如果有一天我们换用别的数据库，那么我们就得重写另一个数据库的全文检索方
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2023-08-21 15:25:14
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1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。
原创
2021-08-18 09:55:13
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1.有一篇英文文章(也就是说每个单词之间由空格分隔)，请找出“”这个单词出现的次数。要求效率最高，
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2022-12-01 19:17:51
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最近不忙所以自己建立了一个关于打折信息的网站www.55find.cn,开始的时候认为网站建立完了，发布到服务器上就可以了，实际上才刚刚开始，一个新的网站在搜索引擎中（google baidu）是无法搜到的，那么怎么样才能让搜索引擎快速被收录呢？ 第一，在搜索引擎的查询栏中输入：site:www.网站名称.com,如果查询不到就证明没有被收录，您可以在百度的http://w
文章目录ES简介ES流行度ES特性ES应用场景ES大致架构ES核心概念ES对比RDBMS 官网：https://www.elastic.co/products/elasticsearch 官网学习资料：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.htmlES简介Elasticsearch 是一个开源的
# Python中海量数据匹配
在实际的数据处理中，有时我们需要对海量数据进行匹配，以提取出我们需要的信息或者进行其他操作。在Python中，我们可以利用一些高效的方法来处理海量数据匹配的问题，比如使用哈希表、排序等算法。
## 哈希表
在海量数据匹配中，哈希表是一种非常常用的数据结构。通过将数据映射到哈希表中，我们可以快速查找到需要的信息。下面我们以一个简单的例子来说明如何使用哈希表进行海
原创
2024-07-09 05:46:58
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完成该功能的前提是配置好Solr服务器，这一部分内容可以参考博主上一篇的内容:基于Lucene的全文搜索服务器solr一、利用Solrj技术+SSM框架完成仿京东搜索功能1.如果不想配置solr服务器，直接百度网盘下载，然后解压solr压缩包至D盘，就可以使用了链接：https://pan.baidu.com/s/15M9lnfqvR0p0v81STlQ6Mg
提取码：cnai2.建立如下工程目
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2024-07-18 08:11:39
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目录海量数据的存储海量数据的计算大数据处理的主要应用场景前言：大数据技术诞生之初，就是为了解决海量数据的存储和计算问题。大数据起源于Google。Google是当时世界上（尽管目前也是）最大的搜索引擎公司，由于互联网时代的到来，Google积累了海量的用户，海量用户意味着海量的数据，谷歌需要将这些数据保存下来，传统的保存数据的方式已经满足不了Google的需求了。首先我们需要了解，海量数据的存储面
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2024-04-03 15:12:46
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在大数据处理的诸多环节当中，存储是尤其关键的一环，只有实现了稳固的数据存储，才能为后续的大数据分析、数据可视化等环节提供稳定的地支持，可见大数据存储的重要性。今天我们就来详细聊聊大数据存储技术。进入大数据的学习，我们对于分布式理论都不陌生，正是分布式架构的出现，才使得基于廉价的PC硬件来实施大规模数据处理成为可能。而分布式架构当中，分布式存储和分布式计算，可以说是核心的环节。
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2023-11-14 09:56:35
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大数据量时,索引无法全部载入内存由于索引无法一次性载入内存,
原创
2021-07-15 10:37:04
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模式一：分而治之/Hash映射 + Hash统计 + 堆/快排/归并
原创
2023-02-01 10:25:13
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大数据的定义：维基百科 给出的定义：
数据规模巨大到无法通过人工在合理的时间内达到截取，管理，处理并整理成为人类所解读的信
息。
麦肯锡全球研究所 给出的定义：
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面都大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据 集合。
高德纳(Gartner)研究机构 给出的定义：
"大数据"是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海
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2023-11-07 08:09:26
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# Python处理Excel海量数据
## 1. 流程概述
处理Excel海量数据可以分为以下几个步骤：
1. 打开Excel文件
2. 读取数据
3. 处理数据
4. 写入数据
5. 关闭Excel文件
下面将详细介绍每一步的操作和代码示例。
```mermaid
journey
title Python处理Excel海量数据流程
section 打开Excel文件
原创
2023-11-09 12:42:24
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## 如何实现 Python 海量数据去重
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现 Python 海量数据去重的方法。首先，我们需要明确整个流程，并为你提供每一步的代码示例。
### 流程
下面是实现 Python 海量数据去重的流程：
```mermaid
gantt
title Python 海量数据去重流程
dateFormat YYYY-MM-DD
原创
2024-05-24 05:51:10
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1、集合set集合是无序的，不重复的，主要作用：去重，把一个列表变成集合，就可以自动去重关系测试，测试两组数据的交集，差集，并集等关系操作例子如下：1 list_1 = [1,4,5,7,3,6,7,9]
2 list_1=set(list_1)
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4 list_2 = set([2,6,0,66,22,8,4])
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6 print(list_1,list_2)
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8 print(list_
# 如何实现“Python海量数据匹配 Tubes”
## 1. 背景介绍
在处理海量数据的情况下，如何高效地进行匹配是一个非常关键的问题。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来解决这类问题。在本文中，我将教你如何使用Python来实现海量数据匹配 Tubes。
## 2. 流程步骤
下面我们将通过表格展示整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|----
原创
2024-06-27 06:21:42
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# 实现Python海量数据切片计算
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python海量数据切片计算。这项任务对于刚入行的小白可能有些困难，但只要跟着我的步骤一步步来，你一定能掌握这项技能。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 初始化数据
初始化数据 --> 切片数据
切片数据 --> 计算
计算
原创
2024-04-21 05:36:59
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一、tushare的简单使用金融数据常识：trade:现价settlement:昨日收盘价open：开盘价close：收盘价high：最高价low：最低价per:市盈率pb:市净率mktcap:总市值nmc:流通市值volume：成交量amount:成交金额price_change：价格变动p_change：涨跌幅changepercent:涨跌幅ma5：5日均价ma10：10日均价ma20:20
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2024-08-26 09:13:58
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一、海量数据 所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，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，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。 二、海量数据常见的解决方式 1.分而治之/hash映射 + hash统计 +堆/快速/归并排序； 2.双层桶划分 3.Bloom filter/Bitmap； 4.Trie树/数据库/倒排索引； 5.外排序
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2023-07-12 12:22:36
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第1章 引言随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和訪问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用。每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高站点性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库。能够减少单台机器的负载，同一时候最大限度的减少了了宕机造成的损失。通
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2023-09-13 21:48:14
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