有這樣一種場景:一台普通PC,2G內存,要求處理一個包含40億個不重復並且沒有排過序的無符號的int整數,給出一個整數,問如果快速地判斷這個整數是否在文件40億個數據當中? 問題思考: 40億個int占(40億*4)/1024/1024/1024 大概為14.9G ...
一 概述 本文將講述Bit Map算法的相關原理,Bit Map算法的一些利用場景,例如BitMap解決海量數據尋找重復 判斷個別元素是否在海量數據當中等問題.最后說說BitMap的特點已經在各個場景的使用性。二 Bit Map算法先看看這樣的一個場景:給一台普通PC, G內存,要求處理一個包含 億個不重復並且沒有排過序的無符號的int整數,給出一個整數,問如果快速地判斷這個整數是否在文件 億個數 ...
2018-01-11 10:05 0 1824 推薦指數:
有這樣一種場景:一台普通PC,2G內存,要求處理一個包含40億個不重復並且沒有排過序的無符號的int整數,給出一個整數,問如果快速地判斷這個整數是否在文件40億個數據當中? 問題思考: 40億個int占(40億*4)/1024/1024/1024 大概為14.9G ...
1. Bloom-Filter算法簡介 Bloom-Filter,即布隆過濾器,1970年由Bloom中提出。它可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。 Bloom Filter(BF)是一種空間效率很高的隨機數據結構,它利用位數組很簡潔地表示一個 ...
1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一種空間效率很高的隨機數據結構,它利用位數組很簡潔地表示一個集合,並能判斷一個元素是否屬於這個集合。它是一個判斷元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能會出現錯誤判斷 ...
1. 海量數據處理分析 (作者 北京邁思奇科技有限公司 戴子良) 原文地址: 轉載自:http://blog.csdn.net/DaiZiLiang/archive/2006/12/06/1432193.aspx 筆者在實際工作中,有幸接觸到海量的數據處理問題,對其進行處理是一項艱巨而復雜 ...
BAT、FLAG(Facebook,LinkedIn,Amazon/Apple,Google)這類涉及到大數據的公司面試的時候都喜歡問關於海量數據處理的問題,本文將對海量處理問題進行總結。 我買了July出的《編程之法》,對海量數據處理問題有總結。 問題介紹: 所謂海量數據處理,無非 ...
在實際的工作環境下,許多人會遇到海量數據這個復雜而艱巨的問題,它的主要難點有以下幾個方面:一、數據量過大,數據中什么情況都可能存在。如果說有10條數據,那么大不了每條去逐一檢查,人為處理,如果有上百條數據,也可以考慮,如果數據上到千萬級別,甚至 過億,那不是手工能解決的了,必須通過工具或者程序進行 ...
簡介及適用場景 如果想在數據倉庫中快速查詢結果,可以使用greenplum。 Greenplum數據庫也簡稱GPDB。它擁有豐富的特性: 第一,完善的標准支持:GPDB完全支持ANSI SQL 2008標准和SQL OLAP 2003 擴展;從應用編程接口上講,它支持ODBC和JDBC。完善 ...
海量數據,找出最熱門(頻率最高)的某一數據,或前100的數據。一般情況下數據大小幾百個G,而內存限制就1個G,完成計算。 應用場景: (1)海量日志數據,提取出某日訪問百度次數最多的那個IP; (2)搜索引擎會通過日志文件把用戶每次檢索使用的所有檢索串都記錄下來, 假設目前有一千萬個記錄 ...