1.支持大数据的技术：存储设备容量不断增加（1PB=1024TB）计算,CPU处理能力不断提升网络带宽不断增加2.大数据特性：4V（1）大量化（volume）大数据摩尔定律：数据一直一每年50%的速度增长1ZB=1024EB，1EB=1024PB，1PB=1024TB结构化数据/非结构化数据（2）快速化（velocity）（3）多样化（variety）（4）价值（value）价值密度低3.大数据影
转载
2024-05-31 07:29:39
94阅读
目录第1章 概述1.1 分布式存储概念1.2 分布式存储分类第1章 概述相比传统的分布式系统，互联网公司的分布式系统具有两个特点：
1.规模大
2.成本低1.1 分布式存储概念 大规模分布式存储系统的定义如下：
“分布式存储系统是大量普通PC服务器通过Internet互联，作为一个整体对外提供存储服务” 分布式存储系统有如下几个特性：
☐可扩展。随着集群规模的增长，系统整体性能表现
转载
2023-07-02 21:21:33
102阅读
魂牵梦萦fdsa
原创
2012-07-20 19:38:38
972阅读
相信学过算法的童鞋都听说过一个很经典的问题：TSP问题，这个问题是NP问题，无法在多项式时间内进行求解。当问题规模较小时，还可以用穷举的方法进行求解，但是当城市一旦变多，穷举的时间将会指数级增加。就算采用启发式搜索，估计也很难求解。但是这个问题是可以尝试解决的，人工智能给我们提供了强大的武器，也许尽管无法求得全局最优解，但我们也能得到一个很不错的解。最主要的是，我们可以在可以忍耐的时间内得到一个解
转载
2024-08-10 07:41:47
159阅读
本文旨在介绍 vivo 内部的特征存储实践、演进以及未来展望，抛砖引玉，吸引更多优秀的想法。一、需求分析AI 技术在 vivo 内部应用越来越广泛，其中特征数据扮演着至关重要的角色，用于离线训练、在线预估等场景，我们需要设计一个系统解决各种特征数据可靠高效存储的问题。1. 特征数据特点（1）Value 大特征数据一般包含非常多的字段，导致最终存到 KV 上的 Value 特别大，哪怕是压缩过的。（
原创
2020-05-22 11:07:12
799阅读
人工智能应用越来越广泛，特征在其实践中扮演着至关重要的角色，如何可靠高效地存储海量规模的特征？我们共同探讨。
原创
2020-03-23 10:38:09
619阅读
等场景，我们需要...
原创
2023-04-04 13:18:45
178阅读
大规模网络爬取是指通过自动化程序从互联网上抓取大量数据的过程。在大数据时代，网络爬取是获取信息的重要手段之一。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，被广泛应用于网络爬取领域。本文将介绍大规模网络爬取的概念、原理，并给出使用Python进行大规模网络爬取的代码示例。
## 什么是大规模网络爬取？
大规模网络爬取指的是通过自动化程序从互联网上获取大量数据的过程。这些数据可以是网页信息、
原创
2023-12-31 07:13:45
34阅读
# Python在大规模矩阵运算中的应用
随着数据科学、人工智能和机器学习的迅速发展，矩阵运算作为这些领域的基础变得愈发重要。在Python中，有多种工具可以进行大规模矩阵运算，其中最为常用的包括NumPy和SciPy库。本文将探讨如何利用这些工具进行矩阵运算，并提供一些示例代码，帮助读者更好地理解这一主题。
## NumPy简介
NumPy（Numerical Python）是一个用于数组
原创
2024-08-24 05:47:40
120阅读
为了更好地方便大家讨论，我还是把企业级系统架构设计技术与互联网应用技术结合的主题分为多个。第一个，先讨论大规模并发性能问题吧。 这是企业系统互联网化要面对的第一个问题。
抛砖引玉，我先把我前些日子给南航的技术人员做技
转载
2012-05-19 18:11:00
616阅读
# 如何实现Redis的大规模应用
## 整体流程
首先，我们需要了解如何在大规模应用中使用Redis。以下是整个流程的简要概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 部署Redis集群 |
| 步骤二 | 优化Redis配置 |
| 步骤三 | 编写应用程序与Redis集群交互的代码 |
| 步骤四 | 测试和监控Redis集群 |
## 步骤一：部署Re
原创
2024-07-10 05:33:50
50阅读
整数规划-模型2022年2月26日TSP问题有一个邮递员，他每天负责向100个客户的家门口送一份报纸，他希望走最短的总路程来完成配送任务，这是TSP问题最原始的场景。用理论描述就是：找一个路径最小的哈密顿回路（Hamiltonian cycle） 。哈密顿回路：也称为一笔画问题，就是从一个点出发不重复的走完所有的点，最后在回到出发点。我们现在希望为邮递员找到这个最短的哈密顿回路。求解关
转载
2024-07-09 01:03:43
42阅读
首先，叙述一下当前面临的问题所在。当前系统通过接口调用其他系统的数据，返回的数据达到10万级，然后将这批数据插入到oracle数据库。怎样尽可能提高这一过程的效率？大致从两个时间节点来优化：一个节点是优化接口之间调用的响应速度，可以项目之间使用集群，实现负载均衡。接口拿到数据后可以暂存到Redis或kafka再者是MQ队列中，以提高接口直接的相率。当然了如果项目团队允许，分布式的Hbase也是个不
转载
2023-08-23 17:14:33
79阅读
# 如何使用Python处理大规模dict数据
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何处理大规模的字典数据。在本文中，我将会分步骤向你展示整个处理过程，并提供每一步需要用到的代码示例。
## 步骤概览
首先，让我们来看一下整个处理大规模dict数据的流程，我们可以使用表格来展示每个步骤的简要概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------
原创
2024-06-06 05:49:54
29阅读
计算代码数量的工具是 cloc(https://github.com/AlDanial/cloc)。所有项目均选择截止到 2018 年 1 月 3 日的主干代码，统计中仅包含 Python 文件，排除了其他文件类型。值得说明的一点是， 通过 Ubuntu APT 默认安装的 cloc 版本 1.60 在统计部分项目的时候存在问题，该问题在最新的版本中已经得到解决，因此本文中所有统计均使用从官网下载
转载
2024-08-06 21:23:00
28阅读
# Python求解大规模优化问题
## 简介
在解决大规模优化问题时，我们通常会使用Python作为编程语言。Python具有简单易学、强大的科学计算库和丰富的优化算法包，非常适合求解各类优化问题。本文将为你介绍Python求解大规模优化问题的流程和具体步骤。
## 流程概述
下面是Python求解大规模优化问题的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-12-08 06:22:00
116阅读
目前我们项目采用的支持高并发，高性能的网站结构解决方案，见附件，附件中得基本跟我们的选择如出一辙~
原创
2011-11-29 15:45:54
1167阅读
1评论
大规模Ceph集群是当前互联网技术领域中备受关注的一个重要话题。Ceph是一个开源的、高性能的分布式存储系统，能够支持PB级别的存储容量，并提供可靠的数据存储和访问服务。在Ceph集群中，存储节点和客户端节点可以通过网络连接进行通信，实现数据的读写和访问。在大规模Ceph集群中，通常会有数千甚至数万个节点，这些节点协同工作，共同提供高可靠性、高性能的存储服务。
在大规模Ceph集群中，数据的分布
原创
2024-03-15 11:06:35
110阅读
答案是一个悖论：只懂C ++和Python的程序员是没用的。没有熟悉C ++和Python的程序员只懂C ++和Python。如果您知道如何使用C ++和Python编写软件，那么您不可避免地需要与各种操作系统库函数，数据库访问函数或API进行交互，调用外部代码或程序，修改其他软件使用的文件或许多其他那种性质的东西。在您掌握甚至是单一编程语言的过程中，您将不可避免地需要了解如何与非规范实体进行交互
转载
2024-08-11 08:07:17
32阅读
Ceph是一个开源的分布式存储系统，可以实现大规模部署。它提供了高性能、高可靠性和高可伸缩性的存储服务，广泛应用于云计算、大数据和虚拟化等领域。
Ceph的大规模部署需要考虑多方面的因素，包括硬件配置、网络环境、软件版本等。首先，硬件配置非常重要。Ceph需要大量的存储空间和计算资源，因此建议使用高性能的硬件，如SSD固态硬盘和高速网络。此外，还需要考虑冗余性和负载均衡，以确保系统的可靠性和稳定
原创
2024-03-04 11:37:46
93阅读
