1Tb内容怎么用小内存排序

2024-09-01

海量数据排序——如果有1TB的数据需要排序，但只有32GB的内存如何排序处理？

转载:https://blog.csdn.net/fx677588/article/details/72471357 1.外排序传统的排序算法一般指内排序算法,针对的是数据可以一次全部载入内存中的情况.但是面对海量数据,即数据不可能一次全部载入内存,需要用到外排序的方法.外排序采用分块的方法(分而治之),首先将数据分块,对块内数据按选择一种高效的内排序策略进行排序.然后采用归并排序的思想对于所有的块进行排序,得到所有数据的一个有序序列. 例如,考虑一个1G文件,可用内存100M的排序方法.首

Redis 内存优化神技，小内存保存大数据

大家好,我是「码哥」,大家可以叫我靓仔. 这次码哥跟大家分享一些优化神技,当你面试或者工作中你遇到如下问题,那就使出今天学到的绝招,一招定乾坤! 如何用更少的内存保存更多的数据? 我们应该从 Redis 是如何保存数据的原理展开,分析键值对的存储结构和原理. 从而继续延展出每种数据类型底层的数据结构,针对不同场景使用更恰当的数据结构和编码实现更少的内存占用. 为了保存数据, Redis 需要先申请内存,数据过期或者内存淘汰需要回收内存,从而拓展出内存碎片优化. 最后,说下 key.value 使

rt-thread中动态内存分配之小内存管理模块方法的一点理解

@2019-01-18 [小记] rt-thread中动态内存分配之小内存管理模块方法的一点理解 > 内存初始化后的布局示意 lfree指向内存空闲区首地址 /** * @ingroup SystemInit * * This function will initialize system heap memory. * * @param begin_addr the beginning address of system heap memory. * @param end_addr the en

小内存VPS apache并发控制参数prefork调优

小内存VPS优化(使用wdcp lnamp一键包安装环境的情况下): 1.主要优化perfork模式下几个参数,防止开启过多的httpd进程占用大量内存导致内存满:在wdcp下修改的httpd配置文件:/www/wdlinux/httpd-2.2.22/conf/httpd-wdl.conf原值:<IfModule mpm_prefork_module> ServerLimit 1024 StartServers 5 MinSpareServ

RT-thread内核之小内存管理算法

一.动态内存管理动态内存管理是一个真实的堆(Heap)内存管理模块,可以在当前资源满足的情况下,根据用户的需求分配任意大小的内存块.而当用户不需要再使用这些内存块时,又可以释放回堆中供其他应用分配使用.RT-Thread系统为了满足不同的需求,提供了两套不同的动态内存管理算法,分别是小内存管理算法和SLAB内存管理算法.小堆内存管理模块主要针对系统资源比较少,一般用于小于2M内存空间的系统:而SLAB内存管理模块则主要是在系统资源比较丰富时,提供了一种近似多内存池管理算法的快速算法. 两种内

源码解读·RT-Thread小内存管理算法分析

这篇文章最初发布在RT-Thread官方论坛中,最近准备整理放到博客中来让更多人一起探讨学习. 2012年9月28日星期五前言: 母语能力有限概述: 这篇文字和大家分享一下今晚对RT-Thread的内存管理——小内存管理算法的理解.若有不对的地方请大家丢砖. 正文: 分析的源码文件mem.c 主要的几个函数: 1.rt_system_heap_init 2.rt_malloc 3.rt_free 4.plug_holes armcc编译器中的初始化内存的方式: rt_system_heap_

linux函数深入探索——open函数打开文件是否将文件内容加载到内存空间

转自:https://blog.csdn.net/qq_17019203/article/details/85051627 问题:open(2)函数打开文件是否将文件内容加载到内存空间首先,文件打开后都会产生一个文件描述符fd,这个文件描述符其实是记录在PCB的文件描述符表中,而这个文件描述符实质上是一个结构体,用来存放跟打开文件相关的信息,基于此前提,我产生了两种假设 1.文件描述符结构体中只存储了文件在硬盘中的相应地址信息,并不将文件内容加载到内存中,这样做的好处是减少内存空间的占用,但大

memory ordering 内存排序

Memory ordering - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Memory_ordering https://zh.wikipedia.org/wiki/内存排序内存排序是指CPU访问主存时的顺序.可以是编译器在编译时产生,也可以是CPU在运行时产生.反映了内存操作重排序,乱序执行,从而充分利用不同内存的总线带宽. 现代处理器大都是乱序执行.因此需要内存屏障以确保多线程的同步. 目录 1编译时内存排序 1.1编译时内存屏障 2运行时内存排序

TCMalloc源码学习（四）（小内存块释放）

pagemap_和pagemap_cache_ PageHeap有两个map,pagemap_记录某一内存页对应哪一个span,显然可能多页对应一个span,pagemap_cache_记录某一内存页对应哪一个SizeClass. 在TCMalloc源码分析(一)中有提到过pagemap_所占内存的问题,假设32位系统4GB可用内存,若pagemap_使用数组实现需要占用4MB的内存(假设一页4KB),仿佛还可以接受,但如果是64位系统呢?所以实际上TCMalloc使用了radix-tree树实

怎样使用1M的内存排序100万个8位数

今天看到这篇文章.颇为震撼.感叹算法之"神通". 借助于合适的算法能够完毕看似不可能的事情. 最早这个问题是在Stack Overflow站点上面给出的(Sorting numbers in RAM): 题目: 提供一个1M的ROM和1M的RAM,一个输入流和一个输出流. 程序代码终于烧录在1M的ROM中,程序能够使用1M的RAM进行运算.输入流中依次输入100万个8位的整数.要求输出流中输出这100万个数排序后的结果. 已经能够搜索到非常多解法了,今天看到一个国外的程序猿的分析,认为

CSS应用内容补充及小实例

一.clear 清除浮动 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style> .clearfix:after{ /*善用after和defore*/ content: "111"; /*注意加引号*/ clear: both; dis

微信小程序中在swiper-item中遍历循环添加多个数据内容（微信小程序交流群：604788754）

在小程序中为了实现一个<swiper-item>中添加多个内容重复的标签,那就需要使用wx:for循环.如果按小程序的简易教程,循环加在block中,而swiper-item放在里面.所有数据都会遍历到每一个swiper-item中.这不是我们想要的. 只需要把<block>放入<swiper-item>中就可以,把循环数据绑定到block上就可以了. 代码:  <swiper class="navban"

C语言memmove()函数: 复制内存内容(可以重叠的内存块)

头文件:#include <string.h> memmove() 用来复制内存内容,其原型为: void * memmove(void *dest, const void *src, size_t num); memmove() 与 memcpy() 类似都是用来复制 src 所指的内存内容前 num 个字节到 dest 所指的地址上. 不同的是,memmove() 更为灵活,当src 和 dest 所指的内存区域重叠时,memmove() 仍然可以正确的处理,不过执行效率上会比使用 mem

优雅的重载toString方法，打印对象内容而不是打印内存地址的方法

如果直接在日志或者System.out.println中打印java对象,会打印这个对象的内存地址,而不是具体内容. 为了便于调试,一般的做法有2种: 1.重写toStrong方法 2.将对象传入JSON.toJSONString()方法如果是在日志中打印,一般不建议使用JSON.toJSONString()方法,因为日志方法中,最好不要有表达式和方法. 因此,重写toStrong方法,是比较好的做法. 那么问题来了,如何优雅的重写toStrong方法呢,lombok可以帮助我们很方便的重写t

C++ 大规模数据排序(100G数据使用 4G 内存排序)

思路很简单,先分段排序,存储到临时文件中,然后合并. 使用10000个整数来模拟大数据,每次读取100个到内存中. #include <stdint.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> enum { enmMaxFileNameLen = , }; void SaveArrToFile(int32_t arrInt[], int32_t arrSize, const char *fileName); void ReadAr

Nginx 0.7.x + PHP 5.2.6（FastCGI）+ MySQL 5.1 在128M小内存VPS服务器上的配置优化

对其用户和应用程序来讲,每一个VPS平台的运行和管理都与一台独立主机完全相同,因为每一个VPS均可独立进行重启并拥有自己的root访问权限.用户.IP地址.内存.过程.文件.应用程序.系统函数库以及配置文件.VPS服务器最重要的指标就是内存大小,多个VPS服务器可以共享一颗CPU,但不能共享同一块内存.内存越大,价格越贵. 下面,以我的博客所在的VPS为例,介绍在128M内存下对 Nginx 0.7.x + PHP 5.2.6(FastCGI)+ MySQL 5.1 的优化. 至于 Ngin

Dede友情链接和分页列表和内容分页去掉小圆点LI标签

我用了一个比较老式的模板,友情链接和列表页底下的一段分页导航会自动获取LI标签,导致错位.每段文字前还多出一个可恶的黑色实心小圆点,心想肯定是LI标签在搞怪,于是把模板文件和样式文件都翻看了一个底朝天. 但是原以为问题题出在模板上,却改来改去找不到相应的CSS属性标签.后来终于发现问题不是出在模板上,而是在Dede自身的文件上. 修改如下: 把\include\taglib\flink.lib.php和\include\arc.listview.class.php还有\include\arc.a

模拟邮箱输入邮箱地址、收藏标签。input框输入内容后回车，内容显示成小方块并带删除按钮。

模拟邮箱输入邮箱地址.收藏标签: 文本框输入文字后按回车键或者分号键,输入框中的文字变成小块并带删除按钮和操作. 页面代码: <!DOCTYPE html> <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"%> <% String ctxPath = request.getContextPath(); request.setAttribute("ct

3.python正则匹配不到内容时消耗大量内存

遇到问题:正常情况获取的网页源码可以通过正则表达式快速匹配到内容,,但是如果出现问题,没有匹配到的内容,正则就会一直回溯,导致内存激增,一直循坏查找. 解决思路: 一.如果能够有特殊内容可以标记,满足标记再正则,不匹配则不正则,避免一直回溯二.可以设置timeout的函数,如果运行超过多少时间则强制结束(下面给出了示例) 用threading.Timer的方法,通过start->sleep->cancel的形式,实现强制结束函数的调用 import threading import tim

在Main中定义student的结构体，进行年龄从大到小依次排序录入学生信息。（结构体的用法以及冒泡排序）

using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Text.RegularExpressions; namespace c编程练习题 { class Program { public struct student //结构体的用法. { public int code; public string

URAL 1306 - Sequence Median 小内存求中位数

[题意]给出n(1~250000)个数(int以内),求中位数 [题解]一开始直接sort,发现MLE,才发现内存限制1024k,那么就不能开int[250000]的数组了(4*250000=1,000,000大约就是1M内存). 后来发现可以使用长度为n/2+1的优先队列,即包含前一半的数以及中位数,其他数在读入的时候就剔除,这样可以省一半的空间. #include<bits/stdc++.h> #define eps 1e-9 #define FOR(i,j,k) for(int i=j;

1Tb内容怎么用小内存排序

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