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 ...

。 2.其次需要对业务服务器和业务支撑服务器进行合理的分层，并且采用并行计算和分布式算法对大量计算进行处理 ...

前言：最近在做分布式海量数据处理项目，使用到了java的线程池，所以搜集了一些资料对它的使用做了一下总结和探究， 前面介绍的东西大多都是从网上搜集整理而来。文中最核心的东西在于后面两节无界队列线程池和有界队列线程池的实例 使用以及线上问题处理方案 ...

前言 不进行优化的代码就是耍流氓。 总体来说大数据优化主要分为三点，一是充分利用CPU，二是节省内存，三是减少网络传输。 一、Hive/MapReduce调优 1.1 本地模式 Hive默认采用集群模式进行计算，如果对于小数据量，可以设置为单台机器进行计算，这样可以大大缩减 ...

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 ...

2.1概述 2.1.1Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 Hadoop的核心是分布式文件系统 ...

大数据处理流程 上图是一个简化的大数据处理流程图，大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解： 数据收集 大数据处理的第一步是数据的收集。现在的中大型项目通常采用微服务架构进行分布式部署，所以数据 ...

说起大数据处理啊，一切都起源于Google公司的经典论文。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入 ...