海量数据处理专题（四）——Bit-map
【什么是Bit-map】 所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value， 而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。 如果说了这么多还没明白什么是Bit-map，那么我们来看一个具体的例子，假设我们要对0-7内的5个元素 ...
原文：Bit-map法处理大数据问题
问题引入： .给 亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那 亿个数当中 .给定一个千万级别数据量的整数集合，判断哪些是重复元素。 .给定一个千万级别数据量的整形数组，对其进行排序。 .在 亿个整数中找出不重复的整数 注意，假设内存不足以容纳这 亿个整数 。 从数据量上看，使用常规的解法 普通排序算法，逐个比较等 明显不合适，所以这里我们引入 ...
2015-08-15 22:20 6 2478 推荐指数：
相关推荐
用numpy处理大数据遇到的问题
在使用numpy读取一个四百多万行数据的.csv文件时抛出了如下异常： numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate array with shape (4566386, 23) and data type <U20 以下 ...
Python处理大数据
起因 Python处理一下数据，大概有六七个G，然后再存到另外一个文件中，单线程跑起来发现太慢了，数据总量大概是千万行的级别，然后每秒钟只能处理不到20行……遂想怎么提高一下速度 尝试1-multiprocessing 代码如下： 这里参考了这篇文章，然后尝试了一下，发现速度 ...
kafka 处理大数据
Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可参见LinkedIn的kafka性能测试）。但有时候，我们需要处理更大的消息，比如XML文档或JSON内容，一个消息差不多有10-100M，这种情况下，Kakfa应该如何处理？ 针对这个问题，有以下几个建议 ...
基于Docker处理大数据
一、利用docker-compose 见之前华为鲲鹏服务器安装docker-compose及运用 二、利用Hadoop搭建Docker大数据处理集群 在Cnetos7构建大数据分析集群安装Docker并创建Hadoop镜像和三节点容器三步走各配置三节点Hdfs集群、Yarn集群 ...
大数据的“批处理”和“流处理”
批处理 批处理的输入是在一段时间内已经采集并存储好的有边界数据（相关概念见后面附录介绍）。同样的，输出数据也一样是有边界数据。当然，每次经过批处理后所产生的输出也可以作为下一次批处理的输入。 举个例子，你在每年年初所看到的“支付宝年账单”就是一个数据批处理的典型例子 ...
大数据排序问题
问题 一个文件中有9亿条不重复的9位整数，对这个文件中数字进行排序 直接想法 9亿条（9e8）数据，每个数据能用int存储 因此所需要内存 9e8x4B = 3.6e9B = 3.6GB,这是装载所需要的 排序复杂度一般都是nlogn 因此需要的内存更大 方法一 数据库排序 将文本文件 ...
javascript 大数据处理方法
随着前端的飞速发展，在浏览器端完成复杂的计算，支配并处理大量数据已经屡见不鲜。那么，如何在最小化内存消耗的前提下，高效优雅地完成复杂场景的处理，越来越考验开发者功力，也直接决定了程序的性能。 本文展现了一个完全在控制台就能模拟体验的实例，通过一步步优化，实现了生产并操控多个1000000（百万 ...