Probabilistic Data Structures for Web Analytics and Data Mining 對於big data經常需要做如下的查詢和統計, Cardinality Estimation (基數或勢), 集合中不同元素的個數, 比如, 獨立訪客 ...
在大數據處理,尤其是圖像處理和自然語言處理中,有時候矩陣占的內存會非常的大,給計算的速度帶來了麻煩,通過稀疏矩陣的方法,可以大大降低內存占用,優化計算資源。 我們先用R語言生成一個矩陣m , m 為一個 的矩陣 代碼為: gt m matrix rep , , , 查看m 占用內存情況: gt object.size m bytes 接下來生成一個矩陣m , m 為m 的稀疏矩陣 代碼為: gt ...
2017-04-10 09:43 0 1769 推薦指數:
Probabilistic Data Structures for Web Analytics and Data Mining 對於big data經常需要做如下的查詢和統計, Cardinality Estimation (基數或勢), 集合中不同元素的個數, 比如, 獨立訪客 ...
部分:數據采集、數據處理、數據輸出與展示。 數據采集 將應用程序產生的數據和日志等同步到大數據系統中 ...
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 ...
MapReduce是一種編程模型,用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)"和"Reduce(歸約)" Bit-map空間壓縮和快速排序去重 1. Bit-map的基本思想 32位機器上,對於一個整型數,比如int a=1 在內存中占32bit位,這是為了方便 ...
轉:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693 作者:July出處:結構之法算法之道blog 前言 一般而言,標題含有 ...