一.背景及现状 近些年,国内道路交通及相关设施的基础建设日新月异.广大用户日常出行需求旺盛,对所使用到的电子地图产品的数据质量和现势性提出了更高的要求.传统的地图数据采集和生产过程,即通过采集设备实地采集后对采集资料进行人工处理的模式,其数据更新慢.加工成本高等问题矛盾日益突显. 高德地图凭借视觉AI和大数据技术优势引领地图数据产业变革,通过图像AI技术从采集资料中直接识别提取各类数据要素,为实现机器代替人的作业模式提供最坚实的技术基础. 高德地图通过对现实世界高频高密度的数据采集,运用图像视觉

转载自:http://www.jb51.net/article/71041.htm 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而

本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发”仅针对中小型应用而言,专业的数据库运维大神请无视.以下实践为个人在实际开发工作中,针对相对“大数据”和相对“高并发”场景的一些应对策略,部分措施并没有经过严格的对比测试和原理分析,如有错漏欢迎各种批评指教.减少查询的影响结果集,避免出现全表扫描.影响结果集是SQL优化的核心.影响结果集不是查询返回的 本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

大整数的因子 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 已知正整数k满足2<=k<=9,现给出长度最大为30位的十进制非负整数c,求所有能整除c的k. 输入 一个非负整数c,c的位数<=30. 输出 若存在满足 c%k == 0 的k,从小到大输出所有这样的k,相邻两个数之间用单个空格隔开:若没有这样的k,则输出"none". 样例输入 30 样例输出 2 3 5 6 代码 高精模运算 #include<iostream> #inc

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

/* 我尼玛这题不想说啥了 亏了高精写的熟..... 加减乘除max都写了 高精二分 */ #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #define maxn 1010 #define memcpy(a,b); for(int i=0;i<=1000;i++)a[i]=b[i]; using namespace std; int n[maxn],len,l[maxn],r[maxn],mid[max

保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数:通过搜索参数,尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,从而减轻网络负担:能够分开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度:在数据窗口使用SQL时,尽量把使用的索引放在选择的首列:算法的结构尽量简单:在查询时,不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句,要用到几列就选择几列如:SELECT COL1,COL2 FROM T1:在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如:SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM

HDFS HA高可用 1 HA概述 1)所谓HA(high available),即高可用(7*24小时不中断服务). 2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障.HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA. 3)Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF). 4)NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启 NameNode机器需要升级,包括软件.硬件升级,

一.HA部署架构 如上图所示,我们可以将其分为三个部分: 1.NN和DN组成Hadoop业务组件.浅绿色部分. 2.中间深蓝色部分,为Journal Node,其为一个集群,用于提供高可用的共享文件存储(元数据存储). 3.蓝色部分为Zookeeper,提供自动NN切换. 在 hadoop全分布式安装 中,我们已经部署了一套全分布式的Hadoop集群,包含1个NN和3个DN. 我们在全分布式的基础上将其中一个DN(安装SNN的节点)变为SBNN(备用NN). 在全分布式中,存在一个SNN(sec

     在Linux服务器程序中,让系统能够提供以更少的资源提供更多的并发和响应效率决定了程序设计价值!怎样去实现这个目标,它其实是这么多年以来一直追逐的东西.最开始写代码时候,省去一个条件语句.用更好的算法使程序时间\空间复杂度降低:到后来为了让数据结构更简单方便的完成数据操作而无意中使用的数据库3范式.这一系列的小细节都有欣慰,今天我在这里的需求是:如何让一个单进程去并发完成多任务?      单进程并发完成多任务?不能呀,我们并不能要求单进程同时完成不同的任务,因为单进程只能同时拥有一个

Hadoop的前景 随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了8K以上,工作1年可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万. 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学

本次分享聚焦于高精地图在自动驾驶中的应用,主要分为以下两部分: 1. 高精地图 High Definition Map 拓扑地图 Topological Map / Road Graph 3D栅格地图 3D Grid Map 2. 定位 Localization 一． 高精地图 High Definition Map ★ 拓扑地图 Topological Map / Road Graph 1. 传统地图 我们先看下传统地图,这是从百度地图里截出来的图,从这张图我们可以看到很多信息: 拓扑信息:我

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.

随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上,工作1年可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万 . 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习had

摘要: 今天我们介绍可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群的分布式存储系统——HBase. 博主福利 给大家赠送一套hadoop视频课程 授课老师是百度 hadoop 核心架构师 内容包括hadoop入门.hadoop生态架构以及大型hadoop商业实战案例. 讲的很细致, MapReduce 就讲了 15 个小时. 学完后可以胜任 hadoop 的开发工作,很多人学的这个课程找到的工作. (包括指导书.练习代码.和用到的软件都打包了) 先到先得先学习.联系老师微信ganshiy

原文链接: https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALL

首先我们知道,对于两个数a,b,他们的gcd情况有如下形式的讨论 当a为奇数,b为偶数的时候gcd(a,b)=gcd(a div 2,b) 当b为奇数,a为偶数的时候gcd(a,b)=gcd(a,b div 2) 当a为偶数,b为偶数的时候gcd(a,b)=2*gcd(a div 2,b div 2) 当a为奇数,b为奇数的时候,根据欧几里德定律,有gcd(a,b)=gcd(a-b,b) (a>b)时 那么这道题就变成了不断地缩小a,b的范围了.直接高精就行了.当然数据为1,10^1000的时候

架构师小组交流会是由国内知名公司技术专家参与的技术交流会,每期选择一个时下最热门的技术话题进行实践经验分享.第一期:来自沪江.滴滴.蘑菇街.扇贝架构师的 Docker 实践分享 第二期:来自滴滴.微博.唯品会.魅族.点评关于高可用架构的实践分享 第三期:京东.宅急送的微服务实践分享(上)(下) 第四期小组交流会邀请到了 Polarr 联合创始人宫恩浩.搜狗大数据总监高君.七牛云 AI 实验室负责人彭垚,对深度学习框架选型.未来趋势展开了交流. 自由交流 Polarr 宫恩浩 我是宫恩浩,现在在斯

大数据在近两年可算是特别火,有很多人都想去学大数据,有java转大数据的,零基础学习大数据的.但是大数据真的好学吗. 我们先来了解一下什么是大数据. 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合.大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统. 以下是大数据的定义 大数据由巨型数据集组成,这些数据集大小常超

zebra架构的缺点 文件存储方式的缺点 1. 一个文件如果特别大,这样会造成存储的问题.一台机器的磁盘也不可能存储特别大的文件 2. 该文件在查询.删除.修改的时候都会存在问题 3. 如果文件太多,管理起来特别不方便 4. 如果一个文件破坏了,那么将会造成文件的丢失,因为没有重用的文件 计算的缺点 1. 一级引擎在每台机器上都有计算程序,如果一个特别大的文件被2M的标准划分,这样可以分出很多个块.块越多,计算起来时间越多 2. 如果一级引擎的数据很多,那么一台机器中的内存中是放不下的.内存占据