背景随着大数据时代的到来，数据量持续呈现爆炸式增长。在这种背景下，如何快速、高效地处理和分析千万级数据，甚至更大规模的数据，成为企业和开发者面临的重要挑战。处理大数据不仅可以帮助企业获得有价值的见解，还能优化业务运营策略和提升用户体验。Java 作为一种广泛应用于企业级应用开发的编程语言，在处理大数据方面有着较大的优势。Java 的跨平台性、成熟的生态系统、丰富的类库和框架，以及对并发编程的良好支
转载
2024-09-12 00:26:34
87阅读
大家好，我是互联网架构师！场景说明现有一个 10G 文件的数据，里面包含了 18-70 之间的整数，分别表示 18-70 岁的人群数量统计，假设年龄范围分布均匀，分别表示系统中所有用户的年龄数，找出重复次数最多的那个数，现有一台内存为 4G、2 核 CPU 的电脑，请写一个算法实现。23,31,42,19,60,30,36,........模拟数据Java 中一个整数占 4 个字节，模拟 10G
转载
2023-08-28 20:16:24
358阅读
谈 到“实时计算（real-time computing）”，人们普遍存在一种误解，即认为“实时系统”一定就是运行得很快的系统，而且几乎只用于机械控制系统。在大多数情况下，实时系统的 确需要很快的响应速度，但是仅有“速度”是不足以定义实时系统的。实时环境的真正核心在于，系统必须保证在预定义的时间内执行完指定的任务，这样它的行为 才是完全确定的。 <s
1 概述 组合查询为多条件组合查询，在很多场景下都有使用。购物网站中通过勾选类别、价格、销售量范围等属性来对所有的商品进行筛选，筛选出满足客户需要的商品，这是一种典型的组合查询。在小数据量的情况下，后台通过简单的sql语句便能够快速过滤出需要的数据，但随着数据量的增加，继续使用sql语句，查询效率会直线下降。当数据量达到一定的量级，服务器将会不堪重负甚至面临挂掉的危险，并且大数据量的存储也成为了一
转载
2024-04-19 19:13:35
139阅读
# Java亿级数据处理详解
## 概述
在处理大数据量的情况下，我们通常会遇到亿级数据的处理需求。在Java中，实现亿级数据处理需要一定的技巧和经验。本文将详细介绍如何使用Java来处理亿级数据，并将重点放在指导新手开发者如何实现这一任务上。
### 任务流程
首先，让我们来看一下处理亿级数据的整个流程。可以简单地用下表展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2024-03-11 05:59:47
119阅读
一、简介涉及三方面问题，首先是数据库驱动以及类型匹配问题，其次数据表结构初始化脚本（schem-dm.sql），最后是DM数据库模式问题，最后一个问题其实是一个共性问题，所有组件兼容达梦时都会面临此问题，后面会进行详细介绍。二、数据库驱动以及类型匹配适配驱动（Unable to detect database type） 此问题产生的原理是默认的数据库驱动以及类型匹配并不兼容DM（达梦）根据报错信
转载
2024-09-29 08:39:25
144阅读
1.MySQL架构组成1.1 MySQL逻辑架构学习 MySQL 就好比盖房子，如果想把房子盖的特别高，地基一定要稳，基础一定要牢固。学习 MySQL 数据库前要先了解它的体系结构，这是学好 MySQL 数据库的前提。1.1.1 MySQL架构体系介绍 MySQL 由连接池、SQL 接口、解析器、优化器、
转载
2023-10-27 11:25:16
47阅读
一、背景 在单表数据达到千万，过亿级别时，对数据库操作就非常吃力了，分库分表提上日程，目的很简单，减小数据库的压力，缩短表的操作时间。 二、数据切分策略 数据切分(Sharding)就是通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个数据库中，从而达到分散单台机器负载的情况，即分库分表。 根据数据切分规则的不同，主要有两种模式， 垂直切分(纵向切分)，即对不同的表进行切分，存储到不同
转载
2023-09-04 20:51:43
624阅读
第5章 实时技术 在大数据系统中，离线批处理技术可以满足非常多的数据使用场景需求，但在 DT 时代， 每天面对的信息是瞬息万变的，越来越多的应用场景对数据的时效性提出了更高的要求。数据价值是具有时效性的，在一条数据产生的时候，如果不能及时处理并在业务系统中使用，就不能让数据保持最高的“新鲜度”和价值最大化。因此阿里巴巴提出了流式实时处理技术来对离线批处理技术进行补充。 流式数据处理一般具有一下特
转载
2023-10-17 10:12:18
99阅读
阿里机器智能 小叽导读：优酷视频内容数据天然呈现巨大的网络结构，各类数据实体连接形成了数十亿顶点和百亿条边的数据量，面对巨大的数据量，传统关系型数据库往往难以处理和管理，图数据结构更加贴合优酷的业务场景，图组织使用包括顶点和边及丰富属性图来展现，随着年轻化互动数据和内容数据结合，在更新场景形成单类型顶点达到日更新上亿的消息量。本文将分享阿里文娱开发专家遨翔、玄甫在视频内容实时更新上的实
转载
2024-08-27 15:25:43
69阅读
# Hadoop处理亿级数据入库教程
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，你已经掌握了Hadoop在处理大数据方面的强大能力。现在有一位刚入行的小白向你请教如何实现“Hadoop处理亿级数据入库”的问题。在本教程中，我将带领你一步步完成整个流程，并为你详细解释每一个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个“Hadoop处理亿级数据入库”的流程，我们可以用表
原创
2024-06-03 06:03:54
77阅读
一、 海量数据，出现次数最多or前K1、给A，B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64个字节，内存限制为4G，找出A，B中相同的URL。【分析】我们先来看如果要把这些URL全部加载到内存中，需要多大的空间。1MB = 2^20 = 10^6 = 100W1GB = 2^30 = 10^9 = 10亿50亿 = 5G * 64 Byte = 320G明显是不可能全部加载到内存中的。我们可
2017年在省公司做一个项目，涉及到一个亿级别的大表操作，过程中遇到了很多坑，走过后记录如下，方便今后回忆。Oracle数据库是一种事务性数据库，对删除、修改、新增操作会产生undo和redo两种日志，当一次提交的数据量过大时，数据库会产生大量的日志写文件IO操作，导致数据库操作性能下降，尤其是对一张记录过亿的表格进行操作时需要注意以下事项： 1、操作大表必须知道表有多大select s
转载
2024-01-02 16:35:16
129阅读
一．Recorder类介绍Recorder类负责SoundRecorder的全部功能方面的实现，它包含一个MediaRecorder成员和一个MediaPlayer成员，并封装了这两个成员的相关操作。该类向SoundRecorder类提供一系列的接口来控制录音和播放录音的过程。下面介绍一下其中重要的成员和方法。成员： 五种状态： public sta
系统基本架构整个实时分析系统的架构就是先由电商系统的订单服务器产生订单日志, 然后使用Flume去监听订单日志，并实时把每一条日志信息抓取下来并存进Kafka消息系统中, 接着由Storm系统消费Kafka中的消息，同时消费记录由Zookeeper集群管理，这样即使Kafka宕机重启后也能找到上次的消费记录，接着从上次宕机点继续从Kafka的Broker中进行消费。但是由于存在先消费后记录日志或者
# Java如何实现亿级数据小时处理
在现代数据驱动的业务环境中，处理海量数据集（例如亿级数据）是一项常见而又复杂的任务。本文将通过构建一个简单的示例，说明如何在Java中有效地处理亿级数据，并提供相应的代码示例。同样会使用Mermaid语法来展示序列图和流程图，以便更清晰地阐述处理流程。
## 1. 需求分析
假设我们有一个在线电商平台，用户的购买记录在不断产生。每笔交易都包含购买用户ID
原创
2024-08-07 09:53:29
84阅读
本文介绍BigTable/HBase类NoSQL数据库系统选型策略和schema设计原则。 数据规模 BigTable类数据库系统(HBase,Cassandra等)是为了解决海量数据规模的存储需要设计的。这里说的海量数据规模指的是单个表存储的数据量是在TB或者PB规模，单个表是由千亿行*千亿列这样的规模组成的。提到这个数据规模的问题，不得不说的就是现在在NoSQL市场中，最火的四种NoSQL
转载
2023-12-01 19:35:58
201阅读
亿级数据的统计系统架构 公司的统计系统经历了两次比较大的架构变动:1.数据直接入库的实时分析->2.数据写入日志文件再归并入库的非实时分析（及时性：天）->3.数据写入日志文件归并入库，建立不同维度的缓存表, 结合数据仓库（及时性：小时）当前的系统状况： 数据源：Goolge Analytics / WebServer Log数据库记录:5亿+单表最大记录：1.2亿+服务器数量：三台
转载
2023-11-14 19:39:19
373阅读
# 如何实现Java亿级数据计算
## 一、整体流程
以下是实现Java亿级数据计算的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 数据采集 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据存储 |
| 4 | 数据处理 |
| 5 | 数据分析 |
| 6 | 结果展示 |
## 二、详细步骤及代码示例
### 1. 数据采集
在这一步，我们需要从各种数据源中
原创
2024-03-27 05:22:19
28阅读
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：
转载
2022-03-08 13:55:22
1044阅读
