1. Bit Map算法简介 所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value, 而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省. 2. Bit Map的基本思想 我们先来看一个具体的例子,假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序(这里假设这些元素没有重复).那么我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的.要表示8个数,我们就只需要8个Bit(1Bytes),首先我们开辟1Byte的空间,将这些空间的所有Bit位…

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)" Bit-map空间压缩和快速排序去重 1. Bit-map的基本思想 32位机器上,对于一个整型数,比如int a=1 在内存中占32bit位,这是为了方便计算机的运算.但是对于某些应用场景而言,这属于一种巨大的浪费,因为我们可以用对应的32bit位对应存储十进制的0-31个数,而这就是Bit-map的基本思想.Bit-map算法利用这种思想…

函数:递归是神马 让编程改变世界 Change the world by program 我们这节课的主题叫递归是神马,将通过小甲鱼带感的讲解,来告诉大家神马是递归!如果说优秀的程序员是伯乐,那么把递归比喻成神马是再形象不过的了! 递归到底是什么东西呢?有那么厉害吗?为什么大家常说"普通程序员用迭代,天才程序员用递归",没错,通过这节课的学习,你将了解递归,通过独立完成课后布置的练习,你将彻底摆脱递归给你生活所带来的困扰! 递归这个概念,是算法的范畴,本来不属于Python语言的语法内…

知识点 递归是神马? 递归是属于算法的范畴. 递归就是函数调用自身的一种行为. >>> def g(): return g() >>> g() Traceback (most recent call last): File "<pyshell#6>", line 1, in <module> g() File "<pyshell#5>", line 2, in g return g() File…

前言 哦,不搞SQL了么,当然会继续,周末会继续更新,估计写完还得几十篇,但是我会坚持把SQL更新完毕,绝不会烂尾,后续很长一段时间没更新的话,不要想我,那说明我是学习新的技能去了,那就是学习英语,本来没有打算再探究目前.NET中跨平台的东西,毕竟才出来没多久,还是有很多坑,希望有人踩过再来学习会好很多,可惜项目中都是用的最新的东西,我不得不去探索,于是有关EntityFramework Core的坑就这么出来了,来,我们一起看看. EntityFramework Core 1.1迁移 我们首先…

SQLSERVER 里经常看到的CACHE STORES是神马东东? 当我们在SSMS里执行下面的SQL语句清空SQLSERVER的缓存的时候,我们会在SQL ERRORLOG里看到一些信息 DBCC FREEPROCCACHE 大家可以看到cachestore.object plans.sql plan.bound tress等名词 cachestore flush for the 'Object Plans' cachestore (part of plan cache) cachestor…

记一次数据库调优过程(IIS发过来SQLSERVER 的FETCH API_CURSOR语句是神马?) 前几天帮客户优化一个数据库,那个数据库的大小是6G 这麽小的数据库按道理不会有太大的性能问题的,但是客户反应说CPU占用很高,经常达到80%~90% 我检查了任务管理器,确实是SQLSERVER占的CPU 而服务器的内存是16G内存,只占用了7G+ 客户的环境: Windows2008R2 SQLSERVER2005 SP3 64位 企业版 服务器内存:16G CPU:8核 RDS:阿里云主机…

Tensor是神马?为什么还会Flow? 互联网爱好者 百家号17-05-2310:03 大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 邵胖胖,江凡,笪洁琼,Aileen 也许你已经下载了TensorFlow,而且准备开始着手研究深度学习.但是你会疑惑:TensorFlow里面的Tensor,也就是“张量”,到底是个什么鬼?也许你查阅了维基百科,而且现在变得更加困惑.也许你在NASA教程中看到它,仍然不知道它在说些什么?问题在于大多数讲述张量的指南,都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语. 别担心!…

大数据处理框架之Strom: Storm----helloword Storm按照设计好的拓扑流程运转,所以写代码之前要先设计好拓扑图.这里写一个简单的拓扑: 第一步:创建一个拓扑类含有main方法的类型,作为程序入口: package bhz.topology; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.LocalCluster; import backtype.storm.generated.StormTopology; impo…

https://www.imydl.com/wzjs/5971.html 记得3月份的时候明月分享过一篇[站长必备:百度.谷歌.搜狗.360等蜘蛛常见IP地址]的文章,好像一直都受到了众多站长们的关注,看来大家对搜索引擎蜘蛛还是蛮迫切的了解需求的,今天接着周末又重新整理了一份比较新的有关百度,谷歌,360,搜狗,神马等蜘蛛IP段的文章,希望可以帮助到大家.本文博采众家之言,与诸位分享百度.谷歌.360.搜狗等搜索引擎蜘蛛的IP段.包括江湖中传言的降权蜘蛛.沙盒蜘蛛.高权重蜘蛛等,不一而足.明月将…

大数据处理--Bloom Filter 布隆过滤器(Bloom Filter)是由巴顿.布隆于一九七零年提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数. 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路.但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大.同时检索速度也越来越慢. Bloom Filter 是一种空间效率很高的随机数据结构,Bloom filte…

首先声明,我只是个程序员,不是专业的DBA,以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的,而不是一开始就给大家一个正确的结果,如果文中有不对的地方,请各位数据库大牛给予指正,以便我能够更好的处理此次业务. 项目背景 这是给某数据中心做的一个项目,项目难度之大令人发指,这个项目真正的让我感觉到了,商场如战场,而我只是其中的一个小兵,太多的战术,太多的高层之间的较量,太多的内幕了.具体这个项目的情况,我有空再写相关的博文出来. 这个项目是要求做环境监控,我们暂且把受监控的设备称为采集设备,采集设备的属性…

在从WordCount看Spark大数据处理的核心机制(2)中我们看到Spark为了支持迭代和交互式数据挖掘,而明确提出了内存中可重用的数据集RDD.RDD的只读特性,再加上粗粒度转换操作形成的Lineage,形成了它独立的高效容错机制. RDD的粗粒度的转换是否有足够的表达能力,来支持多种多样的应用需求呢?先看看RDD究竟有哪些API,然后看它们如何模拟Google经典的MapReduce和图数据处理框架Pregel. RDD的API 转换 def map[U](f: T => U): RDD…

首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构,如下图所示: 在这张架构图中,大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来,这部分是属于互联网在线应用的部分,其他蓝色的部分属于大数据相关组件,使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件. 你可以看到,大数据平台由上到下,可分为三个部分:数据采集.数据处理.数据输出与展示. 数据采集 将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中,由于数据源不同,这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合.数据库同步通常用 Sqoop,日志同步可以选择…

我们在做网站的时候,经常会听到别人说SEO优化,网站优化等等.但是我们经常听的云里雾里的,但是经过我们运营一段时间之后,我们慢慢的就会熟悉了,知道什么是SEO.SEO中文译名为搜索引擎优化,既然是叫搜索引擎优化,那么肯定的是从各个方面对网站的链接和内容进行优化了.在移动互联网高速发达的今天,仅仅只是依靠PC端的网页展示是不够的,还需要针对移动端进行优化和展示,在这里我给大家普及一下,SEO的中AMP.MIP和熊掌号的几个知识点. 1.AMP(Accelerated Mobile Pages),是…

本文主要介绍Spark的一些基本算子,PySpark及Spark SQL 的使用方法. 虽然我从2014年就开始接触Spark,但几年来一直没有真正地学以致用,时间一久便忘了如何使用,直到在工作中用到才再次捡起来.遂再整理一番,留作备忘. Apache Spark - Unified Engine for large-scale data analytics 支持的语言有:Python, SQL, Scala, Java, R. 因为Spark采用Scala开发,因此Scala接口是原生的.全面…

神马是函数? 所谓函数,本质上是一种代码的分组形式.我们可以通过这种形式赋予某组代码一个名字,以便与之后的调用.下面,我们来示范以下函数的声明: function sum(a, b){ var c = a + b; return c; } 一般来说,函数声明通常由一下以下几部分组成: 1. 关键词 function: 2. 函数名称,即这里的sum; 3. 函数所需的参数,即这里的a, b.一个函数通常具有0个或多个参数.参数之间用逗号分隔. 4. 函数所要执行的代码块,我们称之为函数体. 5.…

[C++中级进阶]001_C++0x里的完美转发到底是神马? 转载至:http://www.cnblogs.com/alephsoul-alephsoul/archive/2013/01/10/2853900.html   问题描述 C++无疑是十分强大的,但是你可知道,在C++0x标准出现之前,在C++界里有一个十分棘手而未能解决的问题——参数转发.问题的描述如下: 对于一个给定的函数E(a1, a2, ..., an),它有参数a1, a2, ..., an,你不可能写出一个函数F(a1,…

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy…

X-UA-Compatible是神马 X-UA-Compatible是IE8的一个专有<meta>属性,它告诉IE8采用何种IE版本去渲染网页,在html的<head>标签中使用 为什么要用X-UA-Compatible 在IE8刚推出的时候,很多网页由于重构的问题,无法适应较高级的浏览器,所以使用X-UA-Compatible标签强制IE8采用低版本方式渲染. 使用下面这段代码后,开发者无需考虑网页是否兼容IE8浏览器,只要确保网页在IE6.IE7下的表现就可以了. <me…

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储…

DMP(数据管理平台)帮助广告主获得可行动的洞察 在数字广告领域,大数据和数据管理平台(DPMs)仍大有可为.DMPs让广告主可以使用他们的大数据来做出更灵活更有效的营销决策. 数据管理和分析是业界挑战 即便在品牌使用大数据来对他们的潜在和现有客户进行画像时,多数品牌会发现从数据中抽取跨渠道的洞察仍然极具挑战. Ziff Davis发现49%的全球受访企业在2012年秋季已经实现了数据管理策略.又根据Robert Half Technology的数据,只有23%的美国CIO表示他们在收集诸如人口…

神马小说--- 使用opensearch打造高性能搜索服务 [使用背景] 神马小说是最早使用opensearch的用户,和opensearch一起成长.目前神马小说每天2亿搜索pv,1000w 用户.产品形态分全网sc,垂搜,app三大块. opensearch在使用中表现稳定可靠,每天平均latency 40ms,平均qps 2500. [使用过程] 神马小说团队有着资深的搜索背景,在小说产品刚起步的时候,面临着自己搭建引擎或者选用opensearch的基础方向问题.当时选择opensearc…

1.Git是神马? 一个开源的分布式版本控制系统,可以有效的高速的控制管理各种从小到大的项目版本.他的作者就是大名鼎鼎的Linux系统创始人Linus. 2.分布式又是神马? 先看看集中式.简单说来,集中式就是把版本库集中放在某个中央服务器上(可以是局域网),然后每个人每次要使用时跟服务器进行通信,这样的缺点很明显,一旦服务器挂掉,就悲催了,不用干活了. 那分布式呢?分布式和集中式最大的区别就是它没有中央服务器这么一说,每台电脑都是一个服务器,每台电脑都拥有一个完整的版本库,谁修改了就把新的数据…

基本信息 作者: 高彦杰 丛书名:大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111483861 上架时间:2014-11-5 出版日期:2014 年11月 开本:16开 页码:255 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,已经BDAS生态系统的相关技术. 内容简介 书籍计算机书籍 这是一本依据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark…

全球首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍 俯览未来大局,不失精细剖析,呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节 透彻讲解Spark原理和架构,以及部署模式.调度框架.存储管理及应用监控等重要模块 Spark生态圈深度检阅:SQL处理Shark和Spark SQL.流式处理Spark Streaming.图计算Graphx及内存文件系统Tachyon 内容简介 书籍计算机书籍 <Spark大数据处理技术>以Spark 0.9版本为基础进行编写,是一本全面介绍Spark及S…

hadoop大数据处理之表与表的连接 前言:  hadoop中表连接其实类似于我们用sqlserver对数据进行跨表查询时运用的inner join一样,两个连接的数据要有关系连接起来,中间必须有一个相等的字段进行连接,其实hadoop的表连接就是对文本的处理,处理的文本中有一部分的内容是一样的,然后把这鞋大量的数据按照中间的一个相同的部分进行连接,用来解决大数据在关系型数据库查询困难的问题. 之前一直做c#语言的开发是一个本本分分做网站开发的程序员,像对hadoop这类用java语言做开发的内…

在互联网的世界中数据都是以TB.PB的数量级来增加的,特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够,更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘,更甚者还要实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝的交易量的实时展示. 大数据什么叫大?4个特征: 体量化 Volume,就是量大. 多样化 Variety,可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等 快速化 Velocity,产生快,处理也需要快. 价值密度低 Value,数据量大,但单个数据没什么意义,需要宏观的统计体现其隐藏的价…

Hadoop的编程可以是在Linux环境或Winows环境中,在此以Windows环境为示例,以Eclipse工具为主(也可以用IDEA).网上也有很多开发的文章,在此也参考他们的内容只作简单的介绍和要点总结. Hadoop是一个强大的并行框架,它允许任务在其分布式集群上并行处理.但是编写.调试Hadoop程序都有很大难度.正因为如此,Hadoop的开发者开发出了Hadoop Eclipse插件,它在Hadoop的开发环境中嵌入了Eclipse,从而实现了开发环境的图形化,降低了编程难度.在安装…

内容简介 <Spark大数据处理:技术.应用与性能优化>根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,以及BDAS生态系统的相关技术. 作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题,而且保证了高容错性和高可伸缩性.具体来讲,它有如下优势: 打造全栈多计算范式的高效数据流水线 轻量级快速处理 易于使用,支持多语言 与HDFS等存储层兼容 社区活跃度高 -- Spark已经在全球范围内广泛使用,无论…