以前觉得用不到，现在发现都很实用。
本文整理和大家分享一些SQL数据库对于海量数据面试题及答案给大家，很不错哦，喜欢请收藏一下。
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
转载
2012-05-19 17:49:07
161阅读
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，
原创
2023-03-22 22:05:58
61阅读
文章目录一、计算容量二、拆分三、解决思路之分而治之/Hash映射 + Hash统计 + 堆/快速/归并排序1、海量日志数据，提取文件共同的url？四...
转载
2023-08-29 12:16:30
120阅读
化小）（3）常见的海量问题：1.海量数据中TopK问题；2...
原创
2022-12-13 17:01:28
241阅读
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。
s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的
转载
精选
2010-10-27 19:31:52
1501阅读
BloomFilter——大规模数据处理利器 Bloom Filter是由Bloom在1970
转载
2023-07-11 16:47:11
147阅读
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中
原创
2023-09-20 14:38:08
67阅读
作者: Fenng | 可以转载, 转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://www.dbanotes.net/arch/facebook_photos_arch.html 对着眼前黑色支撑的天空 / 我突然只有沉默了我驾着最后一班船离开 / 才发现所有的灯塔都消失了这是如此触目惊心的 / 因为失去了方向我已停止了就象一个半山腰的攀登者 / 凭着那一点勇...
转载
2009-02-13 09:59:00
249阅读
2评论
为了减轻对海量数据访问时对数据库的压力我们可以这样做 1：先对数据库先进行分表（提供分库分表规则和路由规则（RouteRule简称RR）） 2：对数据库分库 3：引入集群（Group）的概念，保证数据的高可用性，高安全性，解决单点问题； 4：引入负载均衡策略（LoadBalancePolicy简称L ...
转载
2021-09-24 22:01:00
154阅读
2评论
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。那解决办法呢?针对时间，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构。
原创
2021-08-11 16:05:30
499阅读
海量数据处理分析 北京迈思奇科技有限公司 戴子良 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对
转载
2007-12-17 10:22:00
219阅读
需求：1、把2个excel的sheet表中的海量数据按照时间，对比起来放在同一个excel的shell中； 2、两个表为无序， 且存在对方表中的数据在自己表中对应的时间点上不存在的情况方法一、数据库（1）使用toad导入数据将EXCEL文件中某些字段导入到ORACLE数据库的对应表连接想要导入的数据库Database--->Import---->Table Data打开了导入
原创
2010-07-04 17:04:11
898阅读
1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path = '
转载
2023-05-28 21:07:45
262阅读
目录海量数据处理算法与数据结构基础海量数据处理方法归纳分而治之 / hash 映射 + hash 统计 + 堆 / 快速 / 归并排序多层桶结构Bitmap / Bloom filterBitmapBloom filterTrie树/数据库/倒排索引Trie树数据库索引倒排索引(Inverted index)外排序分布式处理之Hadoop/Mapreduce参考链接 本文主要讲解海量数据处理方法
转载
2023-10-26 17:30:14
46阅读
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。Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树，针对空间，无非就一个办法：大而化小：分而治之/hash映射，你不是说规模太大嘛，那简单啊，就把规模大化为规模小的，各个击破不就完了嘛。
 
转载
2023-10-11 03:11:00
66阅读
第一部分、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题，在我之前的一篇文章：十一、从头到尾彻底解析Hash表算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP
转载
2018-04-20 15:24:00
101阅读
2评论
