海量的数据处理问题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：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处理尤其海量的数据中什么情况都可能存在例如数据中某处格式出了问题尤其在程序处理时前面还能正常处理突然到了某个地方问题出现了程序终止了二软硬

摘　要：对海量数据进行访问查询时常常遇到系统响应时间过长占用系统资源过多的问题本文结合实例着重对Oracle数据库中的查询优化进行了研究测试结果表明采用的方法是很有效的大大缩短了测试用例表的响应时间最后对海量数据的优化方法提出了实用性的建议 关键词：海量数据Oracle数据库查询优化数据查询 1　引　言 在直升机飞行地面数据处理平台中需要查询历史飞行数据来进行飞行状态的模拟及其飞行事故的分析

1. 给定ab两个文件各存放50亿个url每个url各占64字节内存限制是4G让你找出ab文件共同的url方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G远远大于内存限制的4G所以不可能将其完全加载到内存中处理考虑采取分而治之的方法s 遍历文件a对每个url求取然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为)中这样每个小文件的大约为300Ms 遍历文件b采取和a相同的方式

一种提高海量数据查询性能的方法一技术领域：本发明涉及数据库优化技术主要用于提高海量数据库的查询性能二背景：查询是用户从数据库获取信息的唯一方式也是一般应用系统的主要功能在电信和互联网等行业里随着信息化的发展企业要处理的数据爆炸式的增长数据量都达到了TB级PB级由此带来了一系列的问题随着数据量的增多系统的负载越来越大用户查询数据性能随之下降在不增加硬件成本的情况下如何发挥系统的最大性能使查

海量数据处理相关面试题2010-10-05 18:431. 给定ab两个文件各存放50亿个url每个url各占64字节内存限制是4G让你找出ab文件共同的url方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G远远大于内存限制的4G所以不可能将其完全加载到内存中处理考虑采取分而治之的方 法s 遍历文件a对每个url求取然后根据所取得的值将 url分别存储到1000个小文件(记为)中这样

十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解2011-08-16 14:03十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解 ：小桥流水redfox66July文章性质：整理前言 本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题(HYPERLINK :blog.csdn.netv_JULY_varchive201103266279498.aspx十道海量数据处理面试题与十

城市公共场所往往有成千上万路监控摄像头遍布街头昼夜不停地监视和录像在改善社会治安的同时也产生出海量的视频需要监控管理平台处理要对这些海量视频通过人工进行重点图像的抓拍困难很大　　首先需要对所有的视频录像进行诸秒浏览才能发现重点图像这无疑工作量巨大甚至犹如大海捞针　　其次即使找到了重点图像人工抓拍并且要记录下对应的原始视频图像的时间点等也是工作量很大效率很低由于人的生理特征所限长时间观看视频录

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解决海量数据的新思路——分布式数据库 构思了一种分布式数据库的架构并实现了其雏形现在将其基本思路写出来希望能起到抛砖引玉的作用 目前分布式的概念越来越流行但是在数据库领域里分布式的应用相对较少在参阅了Google的MapReduce概念后我构思了一种分布式数据库的架构并实现了其雏形现在将其基本思路写出来希望能起到抛砖引玉的作用设计这个分布式数据库的目的在于快速的处理海量数据基本思路其实很

何谓海量数据处理?? 所谓海量数据处理无非就是基于海量数据上的存储处理操作何谓海量就是数据量太大所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决要么是数据太大导致无法一次性装入内存??? 那解决办法呢针对时间我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构如Bloom filterHashbit-map堆数据库或倒排索引trie树针对空间无非就一个办法：大而化小：分而治之hash映射你不是说规模太大嘛那简单啊

内存计算：海量数据实时处理的高速公路——看英特尔至强E7如何支持SAP HANA应用你企业里ERPCRM财务人力资源等信息管理系统累积的数据量是不是越来越大你是否想过这些数据应该如何处理才能让它们发挥出应有的价值你是否希望有这样一个系统可以让管理层和员工实时地对这些数据进行分析从中获得有用的决策辅助信息对海量数据进行实时分析处理一直是数据仓库OLTPOLAP商业智能等领域的软件厂商所普遍关心

十七道海量数据处理面试题第一部分十道海量数据处理面试题?1海量日志数据提取出某日访问百度次数最多的那个IP?????? 首先是这一天并且是访问百度的日志中的IP取出来逐个写入到一个大文件中注意到IP是32位的最多有个232个IP同样可以采用映射的方法比如模1000把整个大文件映射为1000个小文件再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计然后再找出频率最大的几个

海量数据处理方法总结大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的经常会问到 1.Bloom filter2.Hashing3.bit-map4.堆5.双层桶划分6.数据库索引7.倒排索引(Inverted index) 8.外排序9.trie树10.分布式处理 mapreduce1.Bloom filter 适用范围：可以用来

问题: 假设一个文件中有9 亿条不重复的9 位整数现在要求对这个文件进行排序 一般解题思路: 1 将数据导入到内存中 2 将数据进行排序　(比如插入排序快速排序) 3 将排序好的数据存入文件 难题: 一个整数为4 个字节 即使使用数组也需要900000000 4byte = 3.4G 内存 对于32 位系统访问2G 以上的内存非常困难而且一般设备也没有这么多的物理内存 将数据完全导入到内存