在前一篇中介绍了使用API做Distinct Count,但是精确计算的API都较慢,那有没有能更快的优化解决方案呢? 1. Bitmap介绍 <编程珠玑>上是这样介绍bitmap的: Bitmap是一个十分有用的数据结构.所谓的Bitmap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,因此在内存占用方面,可以大大节省. 简而言之--用一个bit(0或1)表示某元素是否出现过,其在bitmap的位置对应于其index.<编程珠玑&…

在数据库中,常常会有Distinct Count的操作,比如,查看每一选修课程的人数: select course, count(distinct sid) from stu_table group by course; Hive 在大数据场景下,报表很重要一项是UV(Unique Visitor)统计,即某时间段内用户人数.例如,查看一周内app的用户分布情况,Hive中写HiveQL实现: select app, count(distinct uid) as uv from log_tabl…

理想的索引,高效的索引建立考虑: :查询频繁度(哪几个字段经常查询就加上索引) :区分度要高 :索引长度要小 : 索引尽量能覆盖常用查询字段(如果把所有的列都加上索引,那么索引就会变得很大) : 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多). 针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引 : 截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好 : 截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度. 所以,…

[阿里云产品公测]大数据下精确快速搜索OpenSearch 作者:阿里云用户小柒2012 相信做过一两个项目的人都会遇到上级要求做一个类似百度或者谷歌的站内搜索功能.传统的sql查询只能使用like 或者FIND_IN_SET来实现.后者性能稍微好点但是必须要逗号分隔才可以实现匹配.甚至多条件的话还可能用到OR这是极影响系统性能的. 最近公司项目需要.主要是系统查询缓慢.并且查询精度不敢恭维.一开始想到的是Lucene 毕竟是一个开放源代码的全文检索引擎工具包 并且官方还在持续更新中.当时闲暇时…

目录 摘要 算法关键 红黑树 稳定排序 代码框架 .h文件: .cpp文件 频率统计器的实现 接口设计与实现 接口设计 核心功能词频统计器流程 效果 单元测试 性能分析 性能分析图 问题发现 解决方案 异常处理 PSP表格记录 感想 基于sketch在大数据下的词频统计设计 引言 背景 解决方案 总结 参考文献: Github项目地址 摘要 本词频统计器包括行数统计.字符数统计.单词数统计.词频统计功能.基于红8黑树算法和稳定排序实现,其中红黑树算法为本词频统计器提供良好的效率.提供性能下限保证…

转自http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/02/05/2339152.html 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”.多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Had…

大数据下的游戏营销模式革新 邓大付博士腾讯专家工程师 Bio:毕业于华中科技大学,现任腾讯IEG运营部数据中心技术副总监,负责腾讯游戏的数据挖掘相关工作,包括有用户画像,推荐系统,基础算法研究等.主要感兴趣的领域包括有分布式计算平台系统架构,机器学习算法等. =================================================== 这个讲座时间比较短,内容也比较少,不过还是让我开拓了眼界,比如TX游戏数据的规模.游戏服务器的规模以及游戏中一些算法.模型的应用. ==…

大数据,人人都说大数据:类似于人人都知道黄晓明跟AB结婚一样,那么什么是大数据?对不起,作为一个本科还没毕业的小白实在是无法回答这个问题.我只知道目前研究的是高维,分布在n远远大于2的欧式空间的数据如何聚类.今年的研究生数模中用大数据引出了一个国内还不怎么火热的概念——多流形结构.题目中那个给出的流形概念:流形是局部具有欧氏空间性质的空间,欧氏空间就是流形最简单的实例.从而在2000年提出了多流形学习:基于数据均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形的假设,流形学习试图学习出高维数据样本空间中嵌入…

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问…

一.基本概念 大数据量下,搞mysql,以下概念需要先达成一致 1)单库,不多说了,就是一个库 2)分片(sharding),水平拆分,用于解决扩展性问题,按天拆分表 3)复制(replication)与分组(group),用于解决可用性问题 4)分片+分组,这是大数据量下,架构的实际情况 二.大数据量下,mysql常见问题及解决思路 1)常见问题 如何保证可用性? 各色各异的读写比,怎么办? 如何做无缝倒库,加字段,扩容? 数据量大,怎么解决? 2)解决思路 2.1)可用性解决思路:复制 读库…

OLAPCube是一种典型的多维数据分析技术,Cube本身可以认为是不同维度数据组成的dataset,一个OLAP Cube 可以拥有多个维度(Dimension),以及多个事实(Factor Measure).用户通过OLAP工具从多个角度来进行数据的多维分析.通常认为OLAP包括三种基本的分析操作:上卷(rollup).下钻(drilldown).切片切块(slicingand dicing),原始数据经过聚合以及整理后变成一个或多个维度的视图. ROLAP 以关系模型的方式存储用作多维分析…

看到这个题目,你是否总感觉云里雾里?你是否真正懂什么叫“大数据”?商业智能BI和大数据又有着什么千丝万缕的联系?为什么说商业智能BI能在大数据中发挥价值? 大数据,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取.管理.处理.并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯.大数据拥有四个特征:数据量大.数据种类多.更新速度快.蕴藏的价值大但密度低.大数据虽然蕴含极大的价值,但是如果仅仅停留在数据收集.整理.存储和简单报表阶段的话,大数据就是一堆“IT库存”,成本高…

前言 本文适合已经初步了解 Ambari 的读者.对 Ambari 的基础知识,以及 Ambari 的安装步骤还不清楚的读者,可以先阅读基础篇文章<Ambari——大数据平台的搭建利器>. Ambari 的现状 目前 Apache Ambari 的最高版本是 2.0.1,最高的 Stack 版本是 HDP 2.2.未来不久将会发布 Ambari 2.1 以及 HDP 2.3(本文也将以 Ambari 2.0.1 和 HDP 2.2 为例进行讲解).其实在 Ambari trunk 的 code…

摘要: hadoop是什么?hadoop是如何发展起来的?怎样才能正确安装hadoop环境? 这些天,有很多人咨询我大数据相关的一些信息,觉得大数据再未来会是一个朝阳行业,希望能尽早学会.入行,借这个机会,我决定写一下关于大数据的知识和我这些年的感悟. 我写这个博客目的就是为了帮助新人快速进入大数据行业,市面上有很多类似的书籍都是重理论少实践,特别缺少一线企业实践经验的传授,而这个课程会让您少走弯路.快速入门和实践,让您再最短时间内达到一个一线企业大数据工程师的能力标准,因为在课程整理和实践安排…

一.模拟生成数据 package com.bw.test; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.UUID; import com.bw.util.DateUtils; import com.bw.util.StringUtils; import org.apache.spark.api.java.J…

对于一直用Oracle的我,今天可是非常诧异,MySQL中同一个函数在不同数量级上的性能居然差距如此之大. 先看表ibmng(id,title,info)  唯一  id key 索引title 先看看两条语句: select * from ibmng limit 1000000,10 select * from ibmng limit 10,10 很多人都会认为不会有多大差别,但是他们都错了,差别太大了,(可能机器不同有点差距,但绝对10倍以上)具体执行时间留给好奇的同学. 这是为什么呢,都是…

1. 什么是Task? 在前面的章节里描写叙述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系能够这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,如今要构建一个能完毕任务的集群,须要申报的是这次须要多少个Executor…

三.集成:数据源 1.Apache Kafka:一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统 (1) (*)消息的类型 Topic:主题(相当于:广播) Queue:队列(相当于:点对点) (*)常见的消息系统 Kafka.Redis -----> 只支持Topic JMS(Java Messaging Service标准):Topic.Queue -----> Weblogic (*)角色:生产者:产生消息 消费者:接收消息(处理消息) (2)Kafka的消息系统的体系结构 (3)搭建Kafka的环…

1.前提 启动hiveserver2服务 url,username,password. 2.官网 3.程序 4.结果 emp的第一列与第二列 5.源程序 package com.cj.it.hiveUdf; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; public class JdbcClient { private…

1.前提 启动hiveserver2服务 url,username,password 2.程序 3.结果 emp的第一列与第二列…

数据挖掘---推荐算法(Mahout工具) 一.简介 Apache顶级项目(2010.4) Hadoop上的开源机器学习库 可伸缩扩展的 Java库 推荐引擎(协同过滤).聚类和分类 二.机器学习介绍 通常问题都归为这几类问题 分类问题 回归问题 聚类问题 推荐问题 三.安装方法 3.1 下载Mahout wget http://archive.apache.org/dist/mahout/0.9/mahout-distribution-0.9.tar.gz 3.2 解压 tar -zxvf m…

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕…

大数据火了几年了,但是今年好像进入了全民大数据时代,本着对科学的钻(zhun)研(bei)精(tiao)神(cao),我在17年年初开始自学大数据,后经过系统全面学习,于这个月跳槽到现任公司. 现在已经从之前的java后端开发正式转大数据开发,项目数据50T,日均数据增长20G左右,大概是需求问题吧,工资待遇较上一份翻了一倍(这是重点). 当然,我的分享不是能让各位升职加薪跳槽,只是对于技术人来说,技多不压身,以下为个人经验分享,不喜勿喷. 以上为背景,下面我要开始我的表(ZHUANG)演(B)…

一.概述 1.kafka是什么 根据标题可以有个概念:kafka是storm的上游数据源之一,也是一对经典的组合,就像郭德纲和于谦 根据官网:http://kafka.apache.org/intro 的解释呢,是这样的: Apache Kafka® is a distributed streaming platform   ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台 l Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成.是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目. l…

http://blog.csdn.net/xnby/article/details/50782913 一句话总结:spark是一个基于内存的大数据计算框架, 上层包括了:Spark SQL类似HiveQL, Spark Streaming 实时数据流计算,MLlib 机器学习算法包,GraphX 图算法包 底层 SparkCore 实现了基本功能:任务调度,内存管理,错误恢复,存储交互等,SparkCore还包含了对RDD(弹性分布式数据集)的API定义 RDD是Spark对计算任务封装,现在不…

PySpark 大数据分析实用指南 零.前言 一.安装 Pyspark 并设置您的开发环境 二.使用 RDD 将您的大数据带入 Spark 环境 三.Spark 笔记本的大数据清理和整理 四.将数据汇总成有用的报告 五.强大的 MLlib 探索性数据分析 六.使用 SparkSQL 构建大数据结构 七.转换和动作 八.不变设计 九.避免打乱和降低操作成本 十.以正确的格式保存数据 十一.使用 Spark 键/值应用编程接口 十二.测试 ApacheSpark 作业 十三.利用 Spark 图形接…

大数据时代的IT架构设计(来自互联网.银行等领域的一线架构师先进经验分享) IT架构设计研究组 编著   ISBN 978-7-121-22605-2 2014年4月出版 定价:49.00元 208页 16开 编辑推荐 l  一书在手,架构无忧 l  三十位一线架构师真知实践 l  百位顶级架构师献计献策 l  十万文字尽显架构精华 内容提要 <大数据时代的IT架构设计>以大数据时代为背景,邀请著名企业中的一线架构师,结合工作中的实际案例展开与架构相关的 讨论.<大数据时代的IT架构设计…

很荣幸受邀参加Top100Summit全球软件案例研究峰会,这次的大会主题是<技术推动商业变革>,组委会从全国投稿的460多件案例中甄选出100件具有代表价值的案例,进行为期4天的分享,第一天是开幕式,有业界的诸多牛人进行演讲,演讲分享的内容如下:-----------------------------------------------------------1.被颠覆的决策模式——大数据大价值   演讲者:张亚勤 微软全球资深副总裁.微软亚太研发集团主席2.软件定义IT时代   演讲者:…

摘要:Admaster数据挖掘总监 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. Hadoop在可伸缩性.健壮性.计算性能…

在当下,人工智能的浪潮席卷而来.从AlphaGo.无人驾驶技术.人脸识别.语音对话,到商城推荐系统,金融业的风控,量化运营.用户洞察.企业征信.智能投顾等,人工智能的应用广泛渗透到各行各业,也让数据科学家们供不应求.Python和R作为机器学习的主流语言,受到了越来越多的关注.数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择,本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析. 一．Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象.解释型免费开源高级语言.它功能强大,有活跃的社区支持和各式各样的…