海量数据这种面试问题经常会在面试被提及到（特别是大的互联网企业），基于上一篇的博客实用的数据结构,这篇博客主要利用这些实用的数据结构来处理海量数据的一些问题。海量数据概念顾名思义，海量就是数据量太大，在短时间无法迅速完成或是数据太大，导致无法一次性装入内存。所以就有两种针对性的方法针对时间，可以采用Bloom filter（布隆过滤器）/Hash/位图/堆/数据库（B+树）或倒序索引/trie树针
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2024-09-17 15:36:29
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1.mysql，sqlsever，oracle区别均为关系型数据库。大型数据库：海量数据、高吞吐量；复杂逻辑、高计算量，以及高可用性oracle：中文名甲骨文，其诞生早、结构严谨、高可用、高性能等特点，使其在传统数据库应用中大杀四方，金融、通信、能源、运输、零售、制造等各个行业的大型公司基本都是用了Oracle。主要在传统行业的数据化业务中，比如：银行、金融这样的对可用性、健壮性、安全性、实时性要
前言：最近做数据同步，需要从PostgreSql获取数据，发现一旦数据比较多，那么读取的速度非常慢，并且内存占用特别多&GC不掉。代码样例：为了方便讲解，下面写了事例代码，从b2c_order获取数据，这个数据表6G左右。package com.synchro;import java.sql.*;/...
原创
2021-08-24 16:15:05
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1.什么是Hive？ Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。其本质上是将SQL转换为MapReduce程序。主要用来做离线数据分析，比直接用MapReduce开发效率更高。2.Hive架构**UI:**客户端。COMPILER： Hive编译器，复制将类SQL语句编译成MapReduce程序。METAS
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2024-03-27 07:14:16
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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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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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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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阿里云闪电立方（海量数据迁移服）主要场景：本地数据中心海量数据需要快速迁移到云端存储(归档，分析，分发）阿里云上文件存储，对象存储，本地IDCNAS之间的数据迁移（同步）产品定位：为海量数据迁移而生闪电立方模式图：主要是用车拉数据到阿里云....优势扩展灵活，低成本相比专线和硬盘邮寄，成本下降58%。单台设备可支持36 TB\100 TB\480 TB的迁移数据能力，可多套同时使用，提升迁移效率。
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2023-11-21 09:05:04
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在实际的工作环境下，很多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有下面几个方面：
一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。
假设说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，假设有上百条数据，也能够考虑，假设数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，比如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，
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2014-09-30 17:53:00
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怎样处理海量数据在实际的工作环境下，很多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有下面几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。假设说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，假设有上百条数据，也能够考虑，假设数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具...
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2014-10-24 18:08:00
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作者: 西魏陶渊明博客: https://blog.springlearn.cn/ (opens
原创
2022-07-24 00:41:32
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随着“金盾工程”建设的逐步深入和公安信息化的高速发展，公安计算机应用系统被广泛应用在各警种、各部门。与此同时，应用系统体系的核心、系统数据的存放地――数据库也随着实际应用而急剧膨胀，一些大规模的系统，如人口系统的数据甚至超过了1000万条，可谓海量。那么，如何实现快速地从这些超大容量的数据库中提取数据（查询）、分析、统计以及提取数据后进行数据分页已成为各地系统管理员和数据库管理员亟待解决的难题。
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2021-08-10 11:12:38
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发布于2020-02-04分布式存储分布式存储系统CephCeph是什么?它是一个软件定义的开源分布式对象存储解决方案，面向PB级的海量数据存储平台。最初由Inktank于2012年开发，该公司在2014年被红帽收购。随着近几年大数据的发展，因为在性能、可靠性和可扩展性方面具有优秀表现，Ceph在分布式存储领域获得了大量关注。作为一个企业级开源平台，Ceph可在标准经济型服务器和磁盘上提供统一的软
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2023-11-08 22:46:24
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HiStore是阿里中间件技术团队研发的数据库产品，是一款基于独特的知识网格技术的列式数据库，定位于海量数据高压缩比列式存储，是低存储成本，低维护成本，海量数据OLAP存储引擎；有效的解决了海量数据存储的成本问题，以及在百亿数据场景下支持实时高效的多维度自由组合的检索。
HiStore的优势• 存储数据量大：TB级数据大小，百亿条记录。数据量存储主要依赖自己提供的高速数据加载工具（
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2023-10-15 19:48:37
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