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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基于WEB的分页技术实现分页概述 分页是一种常用的页面数据显示技术,分页能够通过减少页面数据处理量从而提高了系 统的性能。分页是综合技术的应用，涵盖了前端+Java后端+数据库等技术知识点;常用的 分页技术有以下两种︰内存分页 第一次访问时，读取所有记录，放入session ( request、map、list也可以存放)对 象中，然后每次从session或 request内置对象中读取出当前页的
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2024-06-11 11:32:17
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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
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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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，结果分布均匀。2.拆分完了之后，得到一些几十
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2022-10-13 09:55:57
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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。
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2021-08-18 09:55:13
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1.腾讯面试题：给40亿个不重复的uM内存。这个属于接受范围。如果有内存要求，则可以分块。
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2023-07-11 16:16:17
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海量数据 MySQL 的问题在现代信息技术中越来越常见，尤其是在面临快速增长的数据存储和处理需求时。它带来了各类挑战，包括性能下降、查询延迟和系统负载增大，这些都可能对业务运行产生显著影响。为了应对这些挑战，我将分享一个系统化的解决方案，包括从背景定位到最佳实践的详细步骤。
## 背景定位
当企业数据量达到数千万甚至上亿条时，MySQL 的性能可能会受到影响，导致页面加载时间增加或数据库响应变
