数据去重(data deduplication)是大数据领域司空见惯的问题了.除了统计UV等传统用法之外,去重的意义更在于消除不可靠数据源产生的脏数据--即重复上报数据或重复投递数据的影响,使计算产生的结果更加准确. 介绍下经常使用的去重方案: 一.布隆过滤器(BloomFilter) 基本原理: BloomFilter是由一个长度为m比特的位数组(bit array)与k个哈希函数(hash function)组成的数据结构.位数组均初始化为0,所有哈希函数都可以分别把输入数据尽量均匀地散列.

1.问题 问题提出: M(如10亿)个int整数,只有其中N个数重复出现过,读取到内存中并将重复的整数删除. 2.解决方案 问题分析: 我们肯定会先想到在计算机内存中开辟M个int整型数据数组,来one bye one读取M个int类型数组, 然后在一一比对数值,最后将重复数据的去掉.当然这在处理小规模数据是可行的. 我们考虑大数据的情况:例如在java语言下,对10亿个int类型数据排重. java中一个int类型在内存中占4byte.那么10亿个int类型数据共需要开辟10^9次方*4byt

package com.profile.mainimport org.apache.spark.sql.expressions.Windowimport org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.log4j.{Level, Logger} import com.profile.tools.{DateTools, JdbcTools, LogTools, SparkTools}import com.dhd.comment.Constant

外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b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a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再

SQL Server 中虽然有 ORDER BY NewID() 方法,但对于数据量比较大的结果集来说,排序那慢的可不是一星半点. 微软官方给了一种方案,https://msdn.microsoft.com/en-us/library/cc441928.aspx 示例如下: SELECT TOP 100 * FROM [01_SubjectiveScoreInfo] 但此方法仍我缺陷,即无法对所有记录进行排序,上例中如果总记录数小于10000,TOP 100 返回的记录数就会不足100 .

C# C#中 Thread,Task,Async/Await,IAsyncResult 的那些事儿!https://www.cnblogs.com/doforfuture/p/6293926.htmlAsp.net缓存技术(HttpRuntime.Cache)https://www.cnblogs.com/fengxuehuanlin/p/5358219.htmlCache及(HttpRuntime.Cache与HttpContext.Current.Cache)https://www.cnbl

摘要:随着自媒体的发展,传统媒体面临着巨大的压力和挑战,新华智云运用大数据和人工智能技术,致力于为媒体行业赋能.通过媒体大数据开放平台,将媒体行业全网数据汇总起来,借助平台数据处理能力和算法能力,将有价值数据内容和能力开放给用户.本文主要从新华智云数芯平台,媒体行业数据特征,批流处理数据架构,以及通用的媒体大数据平台能力等几个方面介绍了如何基于MaxCompute做媒体大数据开放平台建设. 演讲嘉宾简介:李金波,新华智云首席数据官.负责阿里巴巴大数据通用计算平台MaxCompute(原ODPS)

转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-bigdata-ambari/ 扩展 Ambari 管理一个自定义的 Service 首先,我们需要规划自定义的 Service 属于哪个 Stack(当然 Stack 也是可以自定义的).这里为了快速创建一个新的 Service,而且我们已经安装了 HDP 2.2 的 Stack,所以就将自定义的 Service 放在 HDP 2.2 之下. 第一步,首先在 Ambari Serv

1.大数据的开放式创新——吴甘沙 相关阅读:[PPT]吴甘沙:让不同领域的数据真正流动.融合起来,才能释放大数据的价值 下载:大数据的开放式创新——吴甘沙.pdf 2.微软严治庆——让大数据为每个人服务 导读:数据文化带来1.6万亿美元数据红利,IDC调查显示,采用完整的大数据解决方案,将在未来4年内,给全球企业带来1.6万亿. 下载:微软严治庆—让大数据为每个人服务.pdf 3.大规模主题模型建模及其在腾讯业务中的应用 相关阅读:广点通背后的大数据技术秘密——大规模主题模型建模及其在腾讯业务中

大数据 ≠BI商业智能,大数据也不是传统商业智能的简单升级. 1.大数据和BI两者的区别 BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是企业数据化管理的一整套的方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策,解决的是管理运营战略的问题. 大数据(Big Data)是指在可承受的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.洞察发现力和流程优化能力来适应海量.高增长率和多

Ambari 是什么 Ambari 跟 Hadoop 等开源软件一样,也是 Apache Software Foundation 中的一个项目,并且是顶级项目.目前最新的发布版本是 2.0.1,未来不久将发布 2.1 版本.就 Ambari 的作用来说,就是创建.管理.监视 Hadoop 的集群,但是这里的 Hadoop 是广义,指的是 Hadoop 整个生态圈(例如 Hive,Hbase,Sqoop,Zookeeper 等),而并不仅是特指 Hadoop.用一句话来说,Ambari 就是为了让

  淘薛奎发布到 <数据极客> 06-28 16:04 随着分析正在成为企业IT的核心,昔日的BI- ETL-EDW分析范型已经完全落伍,不再适用.而力推“大数据傻瓜化”的Datameer的销售收入暴增三倍,告诉人们这个判断有多正确. Datameer这样的硅谷大数据创业公司摸准了企业的需求,并且已经淘到了真金白银,这将进一步刺激大数据淘金热,同时也为其他大数据创业公司指明了方向. 对于传统企业来说,大数据的商业价值虽然迷人,但相关技术开发和实施的难度以及陡峭的学习曲线始终是个梦魇,针对这种“

非常多年前我非常郁闷地写了一篇博客<程序猿的出路在哪里?>,之所以郁闷.我记得是看了中国男足的比赛,不由自主对照自已苦逼的程序猿生涯,以前对中国软件的感情有如对中国男足,绝望到没有不论什么一丁点希望,但又无路可走,于是埋头苦干默默奋斗无数年.时过境迁.我依旧在这条路上奋力拼搏,正如当年我所推荐的第一个出路一样,软件创业,想说爱你不easy.但除了爱你,我还能爱谁? 又一次阅读了一下当年的文章,我推荐的程序猿出路依次是软件创业.技术管理者.出国.技术资深者.再读书以及技术支持或客户服务.事实上还

一.大数据分析的五个基本方面 可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了. 数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值. 另外一个方

大数据和BI商业智能有何区别?有何相关 大数据 ≠BI商业智能,大数据也不是传统商业智能的简单升级. 1.大数据和BI两者的区别 BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是企业数据化管理的一整套的方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策,解决的是管理运营战略的问题. 大数据(Big Data)是指在可承受的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

马蜂窝技术原创文章,更多干货请订阅公众号:mfwtech Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐.低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题. Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用,为很多核心的业务提供支撑.本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践,介绍相关业务场景.在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决.之后还有哪些计划等. Part.1 应用场景 从 Kafka 在大数据平台的应

百篇博客系列篇.本篇为: v33.xx 鸿蒙内核源码分析(消息队列篇) | 进程间如何异步传递大数据 | 51.c.h .o 进程通讯相关篇为: v26.xx 鸿蒙内核源码分析(自旋锁篇) | 自旋锁当立贞节牌坊 | 51.c.h .o v27.xx 鸿蒙内核源码分析(互斥锁篇) | 比自旋锁丰满的互斥锁 | 51.c.h .o v28.xx 鸿蒙内核源码分析(进程通讯篇) | 九种进程间通讯方式速揽 | 51.c.h .o v29.xx 鸿蒙内核源码分析(信号量篇) | 谁在负责解决任务的同步

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基

清明刚过,该来学习点新的知识点了. 上次说到关于MapReduce对于文本中词频的统计使用WordCount.如果还有同学不熟悉的可以参考博文大数据系列之分布式计算批处理引擎MapReduce实践. 博文发表后很多同学私下反映对于MapReduce的处理原理没有了解到.在这篇博文中楼主与大家交流下MapReduce的数据处理原理及MR中各角色的职责. 文末还有示例代码讲解.. 1.MapReduce中的数据流动 最简单的过程: map - reduce 定制了partitioner以将map的结

摘抄至http://blog.jobbole.com/46673/ 随着BIG DATA大数据概念逐渐升温,如何搭建一个能够采集海量数据的架构体系摆在大家眼前.如何能够做到所见即所得的无阻拦式采集.如何快速把不规则页面结构化并存储.如何满足越来越多的数据采集还要在有限时间内采集.这篇文章结合我们自身项目经验谈一下. 我们来看一下作为人是怎么获取网页数据的呢? 1.打开浏览器,输入网址url访问页面内容.2.复制页面内容的标题.作者.内容.3.存储到文本文件或者excel. 从技术角度来说整个过程

MaxList模块主要是对Java集合大数据去重的相关介绍. 背景: 最近在项目中遇到了List集合中的数据要去重,大概一个2500万的数据,开始存储在List中,需要跟一个2万的List去去重. 直接两个List去重 说到去重,稍微多讲一点啊,去重的时候有的小伙伴可能直接对2500万List foreach循环后直接删除, 其实这种是错误的(java.util.ConcurrentModificationException),大家可以自己去试一下:(注: for循环遍历删除不报错,但是效率低,