很多年前，业界就在讨论一个话题：如何应对海量数据？特别是一些需要存储大量用户数据的行业，金融、电信、保险等热门行业。 很多年前，业界就在讨论一个话题：如何应对海量数据？特别是一些需要存储大量用户数据的行业，金融、电信、保险等热门行业。用户几乎在一天的每个小时，都有可能产生大量数据，这些行业的存储设备，必须要将期间产生的数据一丝不苟地记录下来。随着数据量的迅速增加，很多行业用户开始想办法变
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2023-09-01 10:56:39
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# 海量数据与大数据架构科普
在当今信息化快速发展的时代，数据已经成为一种重要的资源。随着技术的进步，我们能够获取、存储和分析海量数据。在这篇文章中，我们将深入探讨大数据的概念、架构以及如何通过代码示例来实现相关功能，最终以可视化饼状图的形式展示数据结果。
## 什么是大数据？
大数据是指规模巨大且复杂的数据集，这些数据集的体量超出了传统数据库软件的处理能力。大数据通常具有以下几个特点，通常
由EMC赞助的IDC数字宇宙研究《从混沌中提取价值》指出，全球的数据量每两年翻一番， 2011年创建和复制的数据量为1.8ZB（1ZB=106PB）。2005年以来，为处理大量数据，企业的投资已达到4万亿美元。大数据将催生社会、技术、科学和经济的变革。以前，我们习惯称大量数据为海量数据。从2010年下半年开始，大数据这个概念逐渐为人们所熟知。那么，大数据比海量数据到底多了些什么呢？EMC中国卓越研
原创
2011-07-14 17:12:45
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如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较的单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。大数据汹涌来袭当类型复杂的数据汹涌袭来，那么对于用户IT系统的冲击又会是另外一种处理方式。很多业内专家和第三方调查机构通过一些市场调查数据发现，大数据时代
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2018-03-11 17:29:45
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1.String 和StringBuffer的区别
JAVA平台提供了两个类:String和StringBuffer，它们可以储存和操作字符串，即包含多个字符的字符数据这个String类提供了数值不可改变字符串而这个StringBuffer类提供的字符串进行修改当你知道字符数据要改变的时候你就可以使用StringBuffer典型地，你可以使用Strin
mysql 备份与迁移 数据同步方法操作实践背景：travelrecord表定义为10个分片，尝试将10个分片中的2个分片转移到第二台MySQL上，并完成记录， 要求最快的数据迁移做法，中断业务时间最短思路一利用mysqldump：在这里我们只针对mysql innodb engine,而且配置bin-log的数据库进行分析。因为是将10个分片中的两个分片进行迁移，其实就是数据库的迁移过程，就是将
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2023-08-02 11:07:51
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件索引...
原创
2023-05-09 13:48:42
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个数。 8位最多99 999 999，大概需要99m个...
原创
2023-05-09 13:48:54
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http://vrlinux.com/wenzhangjingxuan/20101025/78066_6.html大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu,google,tx这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般
原创
2023-05-09 13:49:24
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经典问题分析 上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。 可用思路：trie树+堆，数据库索引，划分子集分别统计，hash，分布式计算，近似统计，外排序 所谓的是否能一次读入内存，实际上应该指去除重复后
原创
2023-05-09 13:50:44
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大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。
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2010-10-25 19:57:50
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我秀中国物联网地图服务平台目前接入的监控车辆近百万辆，每天采集GPS数据7亿多条，产生日志文件70GB，使用传统的数据处理方式非常耗时。 比如，仅仅对GPS做一些简单的统计分析，程序就需要几个小时才能跑完一天的数据，完全达不到实时分析的要求，更无法对数据进行一些深层次的挖掘。 另外历史数据的存储也是
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2018-10-24 10:02:00
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大家好，我是茹憶。近期将为大家分享大数据架构的相关系列的技术知识，欢迎大家定时阅读学习。上一期《学懂大数据架构-海量数据采集技术（一）》和大家介绍了大数据采集技术的基本概念，本期将为大家介绍数据采集技术中的日志采集技术。首先请大家记住，常见的日志数据采集组件包括Flume、Logstash、FileBeat。一、Flume组件Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日
原创
2023-03-27 19:10:37
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1.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
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2013-05-05 13:16:57
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1.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
原创
2023-05-09 14:05:21
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对于数据排序大家肯定见过不少,选择排序或者冒泡排序等等,今天我们要做的是快速排序 + 直接插入排序来对大数据（1000万以上）进行排序,下面我们分别来看看这两种排序规则
1， 直接插入排序
（1）基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排
好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数
也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。直接插入排序这
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2023-06-22 23:49:36
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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
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。
大数据量，海量数据 处理方法总结(转）1.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
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2016-04-14 14:55:03
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字典，进行数据的...
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2023-05-10 09:49:56
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