原文:海量数据处理-BitMap算法

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, G内存,要求处理一个包含 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 亿个数 ...

2018-01-11 10:05 0 1824 推荐指数:

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海量数据处理BitMap

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 ...

Thu Mar 03 05:11:00 CST 2016 0 1949
海量数据处理算法—Bloom Filter

1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出。它可以用于检索一个元素是否在一个集合中。 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个 ...

Fri Mar 18 06:53:00 CST 2016 0 14843
海量数据处理算法总结【超详解】

1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断 ...

Sat May 27 07:20:00 CST 2017 6 10943
海量数据处理分析

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,有幸接触到海量数据处理问题,对其进行处理是一项艰巨而复杂 ...

Thu Jul 18 19:52:00 CST 2013 0 3163
海量数据处理

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 ...

Thu Aug 18 23:25:00 CST 2016 7 1440
海量数据处理方案

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10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 ...

Tue Jun 20 18:11:00 CST 2017 0 1352
海量数据处理利器greenplum——初识

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 ...

Wed Aug 17 22:27:00 CST 2016 1 41541
海量数据处理方法归类

海量数据,找出最热门(频率最高)的某一数据,或前100的数据。一般情况下数据大小几百个G,而内存限制就1个G,完成计算。 应用场景:  (1)海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP;  (2)搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来, 假设目前有一千万个记录 ...

Mon Nov 02 06:05:00 CST 2015 11 1639
 
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