public class BloomFilter { public BitArray _BloomArray; public Int64 BloomArryLength { get; } public Int64 DataArrayLeng { get; } public Int64 BitIndexCount { get; } /// <summary> /// 初始化 /// </summary> /// <param name="BloomArryLength…

下了这本<大数据Spark企业级实战版>, 另外还有一本<Spark大数据处理:技术.应用与性能优化(全)> 先看前一篇. 根据书里的前言里面,对于阅读顺序的建议.先看最后的Scala实践三部曲吧. scala学习,我觉得这一段写的很好: object Hello{ def main(args: Array[String]): Unit = { val ret = sum(x=> x*x)(1)(2) println(ret) } def sum(f: Int => I…

一.HBase过滤器简介 Hbase 提供了种类丰富的过滤器(filter)来提高数据处理的效率,用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤,所有的过滤器都在服务端生效,即谓词下推(predicate push down).这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端,从而减轻网络传输和客户端处理的压力. 二.过滤器基础 2.1 Filter接口和FilterBase抽象类 Filter 接口中定义了过滤器的基本方法,FilterBase 抽象类实现了 Filter 接口.所有内置的过滤器则…

开发中非常多情况下须要将dataGridView控件中显示的数据结果以Excel或者Word的形式导出来,本例就来实现这个功能. 因为从数据库中查找出某些数据列可能不是必需显示出来,在dataGridView中将相应的列隐藏了.这时导出时就会将隐藏的列导出来.显然不是我们所预期的. 做法是先将dataGridView中显示的部分存进DataTable.然后就DataTable导出到Excel,代码例如以下: 第一步:加入Excel引用 第二步:创建类 using System; using Sy…

经过无数次的失败,终于将CDH安装到两台普通的笔记本电脑上,主要失败原因有以下几点: 不熟悉安装过程,官方给出的安装方法有三种,所以都尝试了一遍,浪费了大量时间,所以有时候方法多不见得是一件好事. 安装设备太差,有时会因为占用内存或者CPU占用过高而死机. 安装网络环境太差,导致传输过程可能出现超时失败现象. 安装时间过久,导致出错后重新再来时间付出太多. 以下讲的方法不是最优的方法,但是是我们最后的方法,可供参考. 1.搭建环境 两台笔记本电脑A和B,自带内存分别为12G和8G,安装VMwar…

zw版足彩大数据&报价 ::zw增强版足彩大数据,文件名后缀是'.dat' ::文件格式是标准文本格式,逗号分隔 ::zw增强版,在标准版赔率基础上,增加了倒数.比率两组归一化数据 ::zw版2010-2015年,近6万场足彩实盘数据,包含:官方数据,欧平,立博.bet365,澳门.伟德.SNAI.威廉等欧赔.亚赔数据包: ::zw版足彩大数据索引文件,目前是免费提供的, ps:: 有时间 再整理一套股票版本的大数据包 股票数据,目前我只有9x年开盘到2012的  2012以后的要重新采集,12…

本文介绍了布隆过滤器的概念及变体,这种描述非常适合代码模拟实现.重点在于标准布隆过滤器和计算布隆过滤器,其他的大都在此基础上优化.文末附上了标准布隆过滤器和计算布隆过滤器的代码实现(Java版和Python版) 本文内容皆来自 <Foundations of Computers Systems Research>一书,自己翻译的,转载请注明出处,不准确的部分请告知,欢迎讨论. 布隆过滤器是什么? 布隆过滤器是一个高效的数据结构,用于集合成员查询,具有非常低的空间复杂度.     标准布隆过滤器…

大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO查询,如果再多一些,数据库大多数IO都在响应这种毫无意义的请求操作,那么如何将这些请求阻挡在外呢?过滤器由此诞生: 布隆过滤器 布隆过滤器(…

布隆过滤器 布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构.它与hashmap非常相似,用于检索一个元素是否在一个集合中.它在检索元素是否存在时,能很好地取舍空间使用率与误报比例.正是由于这个特性,它被称作概率性数据结构(probabilistic data structure). 空间效率 我们来仔细地看看它的空间效率.如果你想在集合中存储一系列的元素,有很多种不同的做法.你可以把数据存储在hashmap,随后在hashmap中检索元素是否存在,hashmap的插入和查询的效率都非常高.但是,由于ha…

布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是一种概率空间高效的数据结构.它与hashmap非常相似,用于检索一个元素是否在一个集合中.它在检索元素是否存在时,能很好地取舍空间使用率与误报比例.正是由于这个特性,它被称作概率性数据结构(probabilistic data structure). 空间效率 我们来仔细地看看它的空间效率.如果你想在集合中存储一系列的元素,有很多种不同的做法.你可以把数据存储在hashmap,随后在hashmap中检索元素是否存在,hashmap的插入和查询的…