一.前言 我们在处理小的文本文件时一般使用.read()、.readline() 和 .readlines(),当我们的文件有10个G甚至更大时,用上面的方法内存就直接爆掉了。 二.解决办法 1.看到文件这么大,我们的第一反应都是把文件分割成小块的读取不就好了吗 2.使用 ...
. 给定a b两个文件,各存放 亿个url,每个url各占 字节,内存限制是 G,让你找出a b文件共同的url 方案 :可以估计每个文件安的大小为 G G,远远大于内存限制的 G。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,然后根据所取得的值将url分别存储到 个小文件 记为 中。这样每个小文件的大约为 M。 s 遍历文件b,采取和a相同的方 ...
2018-04-05 17:03 0 4034 推荐指数:
一.前言 我们在处理小的文本文件时一般使用.read()、.readline() 和 .readlines(),当我们的文件有10个G甚至更大时,用上面的方法内存就直接爆掉了。 二.解决办法 1.看到文件这么大,我们的第一反应都是把文件分割成小块的读取不就好了吗 2.使用 ...
需求概述 积分排名在很多项目都会出现,大家都不会陌生,需求也很简单,积分排名主要满足以下需求: 查询用户名次。 查询TopN(即查询前N名的用户) 实时排名(很多项目是可选的) 当排序的数据量不大的时候,这个需求很容易满足,但是如果数据量很大的时候比如百万 ...
1.缺失值处理 - 拉格朗日插值法 input_file数据文件内容(存在部分缺失值): output_file结果: 2.数据合并: data1 key data20 0 b 11 ...
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 ...
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 ...
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 ...
*由于工作需要,需要利用MediaCodec实现Playback及Transcode等功能,故在学习过程中翻译了Google官方的MediaCodec API文档,由于作者水平限制,文中难免有错 ...