文章目录加速处理大数据的思路动机最开始的方法1. 概述2. 遇到的问题3. 速度慢的根本原因优化后的方法1. 概述2. 具体方法（具体代码看下一章）方法一：批量查询数据，减少调用数据库的次数方法二：建立数据库索引并定时重建索引方法三：查询数据时指定列，不要全部查询所有列方法四：多进程运行python程序方法五：用DataX工具 将结果存入数据库推荐方法/工具一、multiprocessing：多
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2024-03-29 06:19:46
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文章目录1. 什么是海量数据处理? 解决的思路？2. 海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP?3. 寻找热门查询，300万个查询字符串中统计最热门的10个查询?4. 海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10?5. 五亿个int找它们的中位数? 1. 什么是海量数据处理? 解决的思路？海量数据处理指的是处理大规模数据集的过程。随着信息技术的发展，我们能够收集
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2023-07-16 07:53:39
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今天在读取一个超大csv文件的时候，遇到困难：首先使用office打不开然后在python中使用基本的pandas.read_csv打开文件时：MemoryError最后查阅read_csv文档发现可以分块读取。read_csv中有个参数chunksize，通过指定一个chunksize分块大小来读取文件，返回的是一个可迭代的对象TextFileReader，IO Tools 举例如下：
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2023-10-04 14:24:31
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【低数据模式】字面意思就是减少流量数据消耗。很多用户可能不知道，苹果为了帮助用户控制流量消耗，iOS的“蜂窝移动网络”和“无线局域网”中加入了低数据模式。开启“低数据模式”后，iPhone会通过推迟非强制任务和禁用后台应用程序刷新来减少数据使用量。如何开启“低数据模式”：在iOS13及以后的设备上，可以分别为蜂窝网络和Wi-Fi开启低数据模式，具体操作如下：蜂窝网络：打开“设置”App，选择“蜂窝
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2023-07-13 16:22:37
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1.HTML静态化如果网站的请求量过大，我们可以将页面静态化提供访问来缓解服务器压力，能够缓解服务器压力加大以及降低数据库数据的频繁交换。适合于某些访问了过大，但是内容不经常改变的页面，如首页、新闻页等2.文件服务器顾名思义，文件服务器就是将文件系统单独拿出来提供专注于处理文件的存储访问系统，甚至于对个文件服务器。因为对于图片这种资源的访问存储是web服务最耗资源的地方，将文件服务器单独部署既可以
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2023-08-25 08:10:32
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处理大数据对象CLOB中可以存储海量文字BLOB中可以存储海量二进制数据如果程序中要想处理这样的大对象操作，则必须使用PreparedStatement完成，所有的内容要通过IO流的方式从大文本字段中保存和读取。 写入大文本数据 汉字的编码要改成gbk //=================================================
// F
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2023-08-30 07:30:28
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# Python处理大数据 vs Hadoop处理大数据
在当今数据驱动的世界中，处理大数据的需求愈加迫切。作为一名开发者，了解不同技术的比较可以帮助我们选择最合适的工具进行大数据处理。本文将以 Python 与 Hadoop 为例，探讨它们在处理大数据时的异同，并且通过一个简单的示例来演示如何实现这一过程。
## 整体流程
下面是处理大数据的基本流程，包含使用 Python 和 Hadoo
1.Elasticsearch介绍Elasticsearch不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的Elasticsearch.数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务，还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，比如全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理；Elasticsearch作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所
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2024-04-02 15:45:23
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java 常用类 - 大数据运算 在 Java中提供了用于大数字运算的类，即 java.math.BigInteger 类和 java.math.BigDecimal 类。这两个类用于高精度计算，其中 BigInteger 类是针对整型大数字的处理类，而 BigDecimal 类是针对大小数的处理类。BigInteger 概述 BigInteger 类型的数字范围较 Integer 类型的数字范围
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2023-08-30 22:29:50
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一、使用JDBC处理大数据
基本概念：
在实际开发中，程序一般不需要把大文本或二进制数据保存到数据库。大数据也称之为LOB(Large Objects)，LOB又分为：
clob和blobclob用于存储大文本。blob用于存储二进制数据，例如图像、声音、二进制文本等。对MySQL而言只有blob，而没有clob， mysql存储大文本采用的是Text 使用JDBC
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2024-02-05 03:12:45
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众所周知，要体现数据价值，前提就是数据质量的保障，质量没有得到 100% 保证的数据是很难体现出业务价值的，如果基于这些有问题的数据做决策支持，或做业务办理，将会得到灾难性的结果，让领导层和数据使用方对大数据失去信心。本文通过分析数据质量问题出现的原因，给出解决数据质量管理问题的思路，值得参考借鉴。数据质量问题常见原因大数据项目建设是一个专业且复杂的工程，涵盖了业务梳理、标准制定、元数据管理、数据
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2024-04-29 14:53:53
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在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：硬件环境CPU：3.5 GHz Intel Core i7
内存：
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2024-07-30 16:09:45
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1.数据处理的主要操作2.离散化与连续化3.特征提取与构造4.数据选择与构造5.缺失值的处理6.多重共线性和内生性1. 数据处理的主要操作映射与收集数据 ：我们获得数据后需要对数据的每一列都定义属性，这样才方便我们接下来的数据处理。缩放大型数据：对于使用数据不一定要全部使用，我们应该根据情况选择我们需要的数据，或者说根据我们的需求增加数据。处理噪声与错误：主要分为两种问题，内部错误：由
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2024-01-25 20:36:29
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在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。 HPC和Hadoop之间的区别很难区分，因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业，但反之亦然。 HPC和Hadoop分析都使用并行数据处理，但在Hadoop 和分析环境中，数据存储在硬件上，并分布在该硬件的多个节点上。在高性能计算(HPC)中，数据文件的大小
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2023-10-17 10:35:59
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mysql数据库中有个limit字段可以很方便的实现分页，小数据量的时候可以直接使用，但是当数据量大的时候就会出现性能问题。例如表user有四个字段 uid int,uname varchar(30),password varchar(30) 。uid是自增主键，中间可能有缺失，不连续的。select * from user limit 0,10 和 select * from user limi
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2024-03-02 09:36:02
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一些介绍分布式计算模型批处理计算：（大容量静态数据集）有界、持久、大量理需要访问全套记录，不适合对处理时间要求较高的场合偷老师的图：常见计算模式主要点在于分开mapper和reducer，然后确定每个<key,value>键值对的意义求和模式(Summarization Pattern) 单词统计：map阶段：输入<key,value>是<网页ID,网页内容>，
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2024-02-23 07:34:15
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# 项目方案：处理大数计算的Java库开发
在实际的软件开发中，经常会遇到需要处理大数的情况，比如计算超出常规数据范围的整数或小数。Java 的原生数据类型无法满足这些需求，因此我们需要开发一个Java库来处理大数计算。
## 方案概述
我们将开发一个名为 "BigNumber" 的Java库，用于处理大数计算。该库将提供基本的大数运算功能，包括加减乘除、幂运算等。我们将采用字符串存储大数，
原创
2024-06-18 04:18:38
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随着前端的飞速发展，在浏览器端完成复杂的计算，支配并处理大量数据已经屡见不鲜。那么，如何在最小化内存消耗的前提下，高效优雅地完成复杂场景的处理，越来越考验开发者功力，也直接决定了程序的性能。本文展现了一个完全在控制台就能模拟体验的实例，通过一步步优化，实现了生产并操控多个1000000（百万级别）对象的场景。导读：这篇文章涉及到 javascript 中 数组各种操作、原型原型链、ES6、clas
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2023-06-12 17:56:52
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在这个处处充斥着大数据影响的时代之下，不懂Python，不懂大数据，你就可能轻易地错过身边的黄金。我们生活在数据密布的环境中，就像《帝国》中尼奥身处虚拟代码世界一样，真实世界一样是由一串串不断变化的数字矩阵组成，其中充满了本应显而易见，却不为人重视的价值。虽然我们离开了数据，也不至于寸步难行，但你看到那些运用数据666的人，已经起飞了
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2023-09-27 07:11:42
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# Java实现大数据处理
## 引言
随着互联网的快速发展，大数据处理成为了一个热门话题。在处理大数据时，我们需要考虑数据的存储、处理和分析等问题。Java作为一门强大的编程语言，提供了丰富的库和工具来处理大数据。本文将介绍如何使用Java进行大数据处理，包括数据的读取、处理和存储等方面。
## 读取大数据
在处理大数据之前，我们首先需要将数据读取到内存中。Java提供了多种方式来读取大数据
原创
2023-08-19 11:10:24
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