BAT、FLAG(Facebook,LinkedIn,Amazon/Apple,Google)这类涉及到大数据的公司面试的时候都喜欢问关于海量数据处理的问题,本文将对海量处理问题进行总结。 我买了July出的《编程之法》,对海量数据处理问题有总结。 问题介绍: 所谓海量数据处理,无非 ...
在实际的工作环境下,许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题,它的主要难点有以下几个方面:一 数据量过大,数据中什么情况都可能存在。如果说有 条数据,那么大不了每条去逐一检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至 过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据中,什么情况都可能存在,例如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时, 前面还能正 ...
2017-06-20 10:11 0 1352 推荐指数:
BAT、FLAG(Facebook,LinkedIn,Amazon/Apple,Google)这类涉及到大数据的公司面试的时候都喜欢问关于海量数据处理的问题,本文将对海量处理问题进行总结。 我买了July出的《编程之法》,对海量数据处理问题有总结。 问题介绍: 所谓海量数据处理,无非 ...
有这样一种场景:一台普通PC,2G内存,要求处理一个包含40亿个不重复并且没有排过序的无符号的int整数,给出一个整数,问如果快速地判断这个整数是否在文件40亿个数据当中? 问题思考: 40亿个int占(40亿*4)/1024/1024/1024 大概为14.9G ...
1. 海量数据处理分析 (作者 北京迈思奇科技有限公司 戴子良) 原文地址: 转载自:http://blog.csdn.net/DaiZiLiang/archive/2006/12/06/1432193.aspx 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 ...
【什么是Hash】 Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换 ...
海量数据的处理在互联网行业一直是很受关注的一类问题。面对如此庞大的数据量,要在它们当中进行查找、找最值、统计等操作,不难想象,这是一件比较困难的事情。而实际处理当中,通常是会利用 布隆过滤器和 哈希两种数据结构来解决这类问题。 布隆过滤器(Bloom Filter) Bloom Filter ...
随着现在数据量的不断增加,很多大数量的问题随之而来,就得需要我们想办法解决,我找了一些问题并首先思考,然后找到方法,在这里记录一下,未来有需要的同学可以拿走去用。 1. 在海量日志数据里,提取某天访问量最多的IP。 一般处理海量的思路都是分治处理,就是现将数据进行拆分,然后进行处理 ...
一、概述 本文将讲述Bit-Map算法的相关原理,Bit-Map算法的一些利用场景,例如BitMap解决海量数据寻找重复、判断个别元素是否在海量数据当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性。二、Bit-Map算法先看看这样的一个场景:给一台普通PC,2G内存,要求处理一个包含 ...
简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果,可以使用greenplum。 Greenplum数据库也简称GPDB。它拥有丰富的特性: 第一,完善的标准支持:GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展;从应用编程接口上讲,它支持ODBC和JDBC。完善 ...