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大数据的技术生态之间的关系
学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象。对应到大数据技术体系，虽然各种技术百花齐放，层出不穷，但大数据技术本质上无非解决4个核心问题。 存储，海量的数据怎样有效的存储？主要包括hdfs、Kafka； 计算，海量的数据怎样快速计算？主要包括MapReduce、Spark、Flink等； 查询，海量数据10 个我经常逛的 “工具网站”
前言 你的文件夹里有没有一些私人喜好的小网站？嘿嘿！！！必须有啊！分享 10 个我经常使用、能够提高工作效率、美化图片、绘制流程图的网站，你可能也用得上喔。 1.# 全自动去除背景 Link 有时候想要把一张图的背景给抠掉，只留下关键部分，这个网站可以帮助我们 100% 自动搞定。 2.# 随机美图Hadoop入门(1)——Hadoop概论
大数据 大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现里和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。通常都是 TB、PB、EB级别的数据。 大数据主要解决海量数据的采集、存储和分析计Hadoop学习一
今天开始学习Hadoop。 Hadoop主要应用于大数据。 概念：Hadoop是分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 Hadoop通常指Hadoop生态圈，通常指多门技术。 优势：高可靠性，高扩展性，高效性， 高容错性 Hadoop3.x的组成 学习方式：B站博主 https:/Redis
Redis NoSQL NoSQL:即Not-Only SQL(泛指非关系型的数据库)，作为关系型数据库的补充 作用：应对基于海量用户和海量数据前提下的数据处理问题。 特征：可扩容，可伸缩，大数量下高性能，灵活的数据模型，高可用 Redis 高性能键值对（key-value)数据库。 5. 支持持久化 Redis的应用:为热点数据加海量编辑功能，玩转音乐世界
随着短视频时代的到来，音视频剪辑应用不断增加，市场竞争愈发激烈，如何为用户提供差异化剪辑功能和优质的音频处理体验，已成为行业新的挑战。 “音频音乐剪辑“是武汉网幂科技开发的一款手机音频剪辑应用，支持音乐剪辑、音频提取、伴奏人声提取、格式转换、手机铃声制作、拼接、变速、混测试遇到批量，海量数据验证的场景如何测试？
如果要查全量的会员，在90天内下单的情况，然后给这些用户发送短信，如果下单过就会员延期90天， 这里面有三个大量数据的场景， 1，全量会员， 2，90天内的订单量， 3，批量发送短信， 如果我有100万用户，其中有50万在90天内有下单，就要发送50万条短信，这个量是很大的，如果保证性能，这是一个问题， 如果检查这罗强：腾讯新闻如何处理海量商业化数据？
导读： 随着信息化时代的来临，信息呈现出爆炸式的增长。尤其是在移动互联网的推动下，每天大量信息涌入让人们应接不暇，腾讯新闻客户端的出现，就是以帮助用户寻找有用信息而出现。这时，面对海量的数据、繁多的业务，如何处理手中的数据，利用数据赋能是今天会议讨论的重点。 今天的介绍会围绕04 web前端性能优化
4.1 全链路压测 1）概念： 基于实际的生产场景、系统环境、模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试，并持续调优的过程 2）解决的问题： 针对业务场景越发复杂、海量数据冲击下整个业务系统链的可用性、服务能力的瓶颈，让技术更好的服务业务，创造更多的价海量数据去重的Hash和BloomFilter
一、背景 使用 word 文档时，word 如何判断某个单词是否拼写正确？ 网络爬虫程序，怎么让它不去爬相同的 url 页面？ 垃圾邮件过滤算法如何设计？ 公安办案时，如何判断某嫌疑人是否在网逃名单中？ 缓存穿透问题如何解决？ 需求 上面的需求都是从海量数据中查询某个字符串是否存在？ 二、平衡二叉什么是计算机
什么是计算机 Computer：全称电子计算机，俗称电脑；能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备；由硬件和软件所组成；常见的形式有台式计算机、笔记本计算机、大型计算机等；广泛应用在：科学计算，数据处理，自动控制，计算机辅助设计，人工智能，网络等领域。【高并发高性能高可用之海量数据MySQL实战-4】-InnoDB存储引擎之磁盘结构
上图详细显示了InnoDB存储引擎的体系架构，从图中可见，InnoDB存储引擎由内存结构和磁盘结构两大部分组成。 InnoDB的主要的磁盘文件主要分为三大块：一是表空间，二是双写缓冲区，三是重做日志，数据字典表空间。 1：InnoDB逻辑存储结构 InnoDB存储引擎逻辑存储结构可分为五级：表空间、段、区【高并发高性能高可用之海量数据MySQL实战-3】-MySQL逻辑架构图
1.Server层 1.Connectors 指的是各种形式的与MySQL交互的客户端。包括JDBC客户端、mysql自带的客户端、Navicat、sqlyog等客户端工具。 2.Management Serveices & Utilities 系统管理和控制工具 3.Connection Pool: 连接池 管理用户连接，等待处理连接请求。 负责监听对 MySQL Se【高并发高性能高可用之海量数据MySQL实战-2】-MySQL文件结构
MySQL是通过文件系统对数据和索引进行存储的。 MySQL从物理结构上可以分为日志文件和数据索引文件。 MySQL在Linux中的数据索引文件和日志文件通常放在/var/lib/mysql目录下。 1.日志文件（顺序IO） MySQL通过日志记录了数据库操作信息和错误信息。常用的日志文件包括错误日志、二【高并发高性能高可用之海量数据MySQL实战-1】-MySQL 8.0安装
一、环境介绍 操作系统：CentOS 7 MySQL：8.0 二、MySQL的卸载 1、查看MySQL软件 rpm -qa|grep mysql 2、卸载MySQL yum remove -y mysql mysql-libs mysql-common rm -rf /var/lib/mysql rm /etc/my.cnf 查看是否还有 MySQL 软件，有的话继续删除。 软件卸载完毕后如果需要可以关系型数据库和非关系数据库区别
一、关系型数据库（Mysql和Oracle） 理解：表和表、表和字段、数据和数据存在着关系 优点:1.因为数据之间有关系，所以增删改查非常方便 2.支持事务，保证数据的完整性和一致性。 缺点：1.因为数据和数据是有关系的，所以底层运行了大量的算法。而大量算法会降低系统的效率，会降低性能 2.对海量数Hadoop、HBase、Hive、Spark
Hadoop Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。它的核心组件有： HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储 YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决(一)redis(在.net core中)
redis的作用及优势: 处理高并发操作的,经常操作的功能模块,比如登录获取用户的基础信息,他的优势在于抗高并发,并不是适用于海量数据,对于海量数据的查询还不如传统数据库， 还有数据的恢复，如果服务器断开,当再次开机的时候rdb(以恢复数据的方式还原数据)或者aof(以记录操作命令的方YDOOK：Dart: final 定义常量
YDOOK：Dart: final 定义常量 © YDOOK Jinwei Lin, shiye.work http://www.ydook.com https://orcid.org/0000-0003-0558-6699 文章目录 YDOOK：Dart: final 定义常量© YDOOK Jinwei Lin, shiye.workhttp://www.ydook.comhttps://orcid.org/0000-0003-0558-6699 正文：finalpython海量数据如何快速查询？
转自：微点阅读 https://www.weidianyuedu.com 在实际工作中，经常会遇到查询的任务，比如根据某些rs号，检索dbsnp数据库，提取这些snp位点的信息，对于这样的任务，最基本的操作方法是将数据库的内容存为字典，然后检索特定的key即可。对于小文件而言，这样的操作编码简单，运行速度也比较满意【9014期】海量数据处理的方法总结
bit：位byte：字节1 byte= 8 bit int 类型为 4 byte，共32位bit，unsigned int也是2^32 byte = 4G 1G= 2^30 =10.7亿 所谓海量数据处理，就是指数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，或者无法一次性装入内存。而解决方案就是：针对时间，可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如 Bloom filte海量数据处理面试题
作者：July、youwang、yanxionglu。 时间：二零一一年三月二十六日 本文之总结：教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题。有任何问题，欢迎随时交流、指正。 出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v。 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cxgrid显示海量数据
cxgrid显示海量数据 在默认情况下，cxgrid显示几万条以上的数据会很慢。怎么办？ 交下面的属性设为TRUE以后，速度飞快。 但速度是快了，自动计算列的合计值这些功能却失效了，正所谓有得必有失！大数据感念
一、概念 数据：人类的一切语言文字、图形图画、音像记录、所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据。 常见数据存储单位： 1Byte=8bit 1k=1024Byte 1MB=1024K 1G=1024M 1T(太)=1024G 1P（拍）=1024T 1E（艾）=1024P 1Z（泽）=1024E 1Y（尧）=1024Z 1B（布）=1024Y 1N海量数据查重问题解决方案
1. 处理海量数据问题的四种方式 分治 基本上处理海量数据的问题，分治思想都是能够解决的，只不过一般情况下不会是最优方案，但可以作为一个baseline，可以逐渐优化子问题来达到一个较优解。传统的归并排序就是分治思想，涉及到大量无法加载到内存的文件、排序等问题都可以用这个方法解