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 ...
Web 前端如何优雅的处理海量数据 Q: 如何在 Web 页面上处理上亿条后端返回的数据,并且保证 UI 展示的流畅性 A: 思路: 时间分片, 批处理,Buffer 缓存,虚拟滚动,Web Worker 后台进程, refs xgqfrms www.cnblogs.com 发布文章使用:只允许注册用户才可以访问 ...
2020-11-26 12:09 1 696 推荐指数:
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 ...
原文:如何优雅处理前端异常? 作者:Jartto Fundebug经授权转载,版权归原作者所有。 前端一直是距离用户最近的一层,随着产品的日益完善,我们会更加注重用户体验,而前端异常却如鲠在喉,甚是烦人。 一、为什么要处理异常? 异常是不可控的,会影响最终的呈现 ...
我的这个示例也是在开发中遇到的,场景在Web后台管理系统中。 系统中有一些配置数据在前端需要频繁使用,所以做了一个前端的缓存。 这个配置数据在后台是放在Redis中缓存的,虽然前端请求对数据库影响不大,但是频繁对系统进行请求还是有些不妥。 大致逻辑: 1.后台缓存放在Redis中 ...
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 ...
笔者在实际工作中,有幸接触到海量的数据处理问题,海量数据是指数据量过大,数据格式复杂,数据中的随机情况多,不便于分类和处理的数据。对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务,原因有以下几个方面: 1. 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 ...
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 ...