1. 給定a、b兩個文件，各存放50億個url，每個url各占64字節，內存限制是4G，讓你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估計每個文件安的大小為50G×64=320G，遠遠大於內存限制的4G。所以不可能將其完全加載到內存中處理。考慮采取分而治之的方法。 s 遍歷文件a，對每個url求取 ...

。 2.其次需要對業務服務器和業務支撐服務器進行合理的分層，並且采用並行計算和分布式算法對大量計算進行處理 ...

前言：最近在做分布式海量數據處理項目，使用到了java的線程池，所以搜集了一些資料對它的使用做了一下總結和探究， 前面介紹的東西大多都是從網上搜集整理而來。文中最核心的東西在於后面兩節無界隊列線程池和有界隊列線程池的實例 使用以及線上問題處理方案 ...

前言 不進行優化的代碼就是耍流氓。 總體來說大數據優化主要分為三點，一是充分利用CPU，二是節省內存，三是減少網絡傳輸。 一、Hive/MapReduce調優 1.1 本地模式 Hive默認采用集群模式進行計算，如果對於小數據量，可以設置為單台機器進行計算，這樣可以大大縮減 ...

隨着前端的飛速發展，在瀏覽器端完成復雜的計算，支配並處理大量數據已經屢見不鮮。那么，如何在最小化內存消耗的前提下，高效優雅地完成復雜場景的處理，越來越考驗開發者功力，也直接決定了程序的性能。 本文展現了一個完全在控制台就能模擬體驗的實例，通過一步步優化，實現了生產並操控多個1000000（百萬 ...

2.1概述 2.1.1Hadoop簡介 Hadoop是Apache軟件基金會旗下的一個開源分布式計算平台，為用戶提供了系統底層細節透明的分布式基礎架構 Hadoop是基於Java語言開發的，具有很好的跨平台特性，並且可以部署在廉價的計算機集群中 Hadoop的核心是分布式文件系統 ...

大數據處理流程 上圖是一個簡化的大數據處理流程圖，大數據處理的主要流程包括數據收集、數據存儲、數據處理、數據應用等主要環節。下面我們逐一對各個環節所需要的技術棧進行講解： 數據收集 大數據處理的第一步是數據的收集。現在的中大型項目通常采用微服務架構進行分布式部署，所以數據 ...

說起大數據處理啊，一切都起源於Google公司的經典論文。在當時（2000年左右），由於網頁數量急劇增加，Google公司內部平時要編寫很多的程序來處理大量的原始數據：爬蟲爬到的網頁、網頁請求日志；計算各種類型的派生數據：倒排索引、網頁的各種圖結構等等。這些計算在概念上很容易理解，但由於輸入 ...