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
大数据量海量数据 处理方法总结自 阳阳(羊羊) 于2010年05月30日 17:52 阅读(11) 评论(0)分类: 学习总结 举报 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 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题但是这样的一些方法也基本可以
大数据量,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。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,
大数据量海量数据 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 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题下面的一些问题基本直接来源于的面试笔试题目方法不一定最优如果你有更好的处理方法欢迎与我讨论
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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
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300M?s 遍历文件b采取和a
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
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