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 ...
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2018-08-28 15:00 0 804 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
弄了一整天才弄出來 直接上代碼 ...
【什么是Hash】 Hash,一般翻譯做“散列”,也有直接音譯為“哈希”的,就是把任意長度的輸入(又叫做預映射, pre-image),通過散列算法,變換成固定長度的輸出,該輸出就是散列值。這種轉換 ...
海量數據的處理在互聯網行業一直是很受關注的一類問題。面對如此龐大的數據量,要在它們當中進行查找、找最值、統計等操作,不難想象,這是一件比較困難的事情。而實際處理當中,通常是會利用 布隆過濾器和 哈希兩種數據結構來解決這類問題。 布隆過濾器(Bloom Filter) Bloom Filter ...
隨着現在數據量的不斷增加,很多大數量的問題隨之而來,就得需要我們想辦法解決,我找了一些問題並首先思考,然后找到方法,在這里記錄一下,未來有需要的同學可以拿走去用。 1. 在海量日志數據里,提取某天訪問量最多的IP。 一般處理海量的思路都是分治處理,就是現將數據進行拆分,然后進行處理 ...