我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
原创
2014-06-25 17:17:56
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我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
原创
2014-06-10 10:39:06
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云计算——阿里云 阿里云-为了无法计算的价值作为阿里巴巴的云计算业务，有希望成为阿里巴巴最大的业务。阿里云针对快速开发、海量用户、大量数据、低延迟等互联网应用的实际需要，分别开发了企业级分布式应用服务框架（EDAS），分布式数据库服务（DRDS）和分布式消息框架（ONS）等来应对复杂的业务应用。这
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2020-10-22 17:37:00
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简介 本文介绍大数据的一些处理方案。 本内容来源于一次面试：如何统计大数据量重复出现的次数？比如，数据量超过了4G，但内存只有4G，该如何处理？概述处理海量数据问题，无非就是：分而治之(hash映射) + hash统计 + 排序； Bloom filter/Bitmap；
原创
2022-02-15 16:06:22
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java 大数据处理1.输入读一个整数： int n = cin.nextInt(); 相当于 scanf("%d", &n); 或 cin >> n;读一个字符串：String s = cin.next(); 相当于 scanf("%s", s); 或 cin >> s;读一个浮点数：double t = cin.nextD...
搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记
随着互联网+时代的来临，互联网已经从InformationTechnology (IT)时代过度到Data Technology (DT)时代。数据量也以几何量级递增，数据总体呈现出5V特征。大体量（Volume）、多样性（Variety）、时效性（Velocity）、准确性（Veracity），大
原创
2021-08-06 16:25:30
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第一部分、十道海量数据处理面试题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，再找出每个小文中出现频率最大的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
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精选
2014-10-09 21:57:53
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Hadoop的核心组件是HDFS和MapReduceHDFS解决了海量数据的分布式存储MapReduce解决了海量数据的分布式处理YARN 做资源调度管理HDFS:NN Federation 、HA（NN-name node Federation 做数据目录服务，可设置多个name node 进行分区管理；HA：高可容性，热备份）pig:轻量级脚本语言，简化了MapReduce...
原创
2021-08-02 15:45:34
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全球首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍俯览未来大局，不失精细剖析，呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节透彻讲解Spark原理和架构，以及部署模式、调度框架、存储管理及应用监控等重要模块Spark生态圈深度检阅：SQL处理Shark和Spark SQL、流式处理Spark...
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2015-03-26 14:10:00
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1. 给A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。
分析：
1MB = 2^20 = 10^6 = 100万
1GB = 2^30 = 10^9 = 1亿
50亿url = 5G*64 Byte
整理方法如下：
方法一：
分别扫描A,B文件，根据hash(u
原创
2010-09-25 20:50:56
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1.shop_min=shop.drop(['category_id','longitude','latitude','price'],axis=1)pandas中删除多个列 2.mall=shop_min.drop_duplicates(subset='mall_id')pandas中将某一列去重
原创
2021-08-04 09:44:29
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在数据不太多的时候，用xlsx表格导出导入还是可以的。数据量很大时（5万条以上），用 PHPExcel 导出 xls 将十分缓慢且占用很大内存，最终造成运行超时或内存不足。excel也是有脾气的呀！表数据限制：Excel 2003及以下的版本。一张表最大支持65536行数据，256列。Excel 2007-2010版本。一张表最大支持1048576行，16384列。也就是说你想几百万条轻轻松松一次
有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词1、
目录读取数据索引选择数据简单运算import pandas as pdread_csvto_csv数据框操作一 创建对象二 &n
目录1 应用场景2 处理方式3 JSON函数：get_json_object3.1 功能3.2 语法3.3 使用4 JSON函数：json_tuple4.1 功能4.2 语法4.3 使用5 JSONSerde5.1 功能5.2 使用6 总结 1 应用场景JSON数据格式是数据存储及数据处
原创
2021-09-19 17:32:21
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