原文 C#实现大数据量TXT文本数据快速高效去重 对几千万的TXT文本数据进行去重处理,查找其中重复的数据,并移除.尝试了各种方法,下属方法是目前尝试到最快的方法.以下代码将重复和不重复数据进行分文件存放,提升效率的关键是用到了HashSet. TextReader reader = File.OpenText(m_dataFilePath); string[] files = new string[2]; files[0] = ROOT_DIR + "不重复数据.txt"; file

环境 Sqlserver 2016 .net 4.5.2 目前测试数据1300万 大约3-4分钟.(限制一次读取条数 和 线程数是 要节省服务器资源,如果调太大服务器其它应用可能就跑不了了), SqlServerDBHelper为数据库帮助类.没有什么特别的处理. 配置连接串时记录把连接池开起来 另外.以下代码中每次写都创建了连接 .之前试过一个连接反复用. 130次大约有20多次 数据库会出问题.并且需要的时间是7-8分钟 左右. 配置文件: xxx.json [ { /*连接字符串 */ "

作者: seriouszyx 首发地址:https://seriouszyx.top/ 代码均可在 Github 上找到(求Star) 最近想要了解一些前沿技术,不能一门心思眼中只有 web,因为我目前对 Java 语言及其生态相对熟悉,所以在网上搜集了 Hadoop 相关文章,并做了整合. 本篇文章在于对大数据以及 Hadoop 有一个直观的概念,并上手简单体验. Hadoop 基础概念 Hadoop 是一个用 Java 实现的开源框架,是一个分布式的解决方案,将大量的信息处理所带来的压力分摊

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

前言 在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建,但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢,因为hive默认使用的引擎是MapReduce.因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询,在成功的整合之后,我将如何整合的过程写成本篇博文.具体如下! 事前准备 在进行整合之前,首先确保Hive.HBase.Spark的环境已经搭建成功!如果没有成功搭建,具体可以看我之前写的大数据学习系

[注1:结尾有大福利!] [注2:想写一个大数据小白系列,介绍大数据生态系统中的主要成员,理解其原理,明白其用途,万一有用呢,对不对.] 大数据是什么?抛开那些高大上但笼统的说法,其实大数据说的是两件事:一.怎么存储大数据,二.怎么计算大数据. 我们先从存储开始说,如果清晨起床,你的女仆给你呈上一块牛排,牛排太大,一口吃不了,怎么办?拿刀切小. 同样的,如果一份数据太大,一台机器存不了,怎么办?切小了,存到几台机器上. 想要保存海量数据,无限地提高单台机器的存储能力显然是不现实,就好比我们不能把

历史与趋势 大数据的前世今生:诞生.发展.未来? 如何利用数据赚钱?大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析 10大行业大数据应用痛点及解决策略 大数据凉了?不,流式计算浪潮才刚刚开始 概念与定义 关于大数据最常见的10个问题 写给大数据开发初学者的话 常用大数据术语一览表 框架与平台 一文读懂大数据计算框架与平台 大数据框架对比:Hadoop.Storm.Samza.Spark和Flink 大数据处理框架的类型.比较和选择 大数据平台架构技术选型与场景运用 大数据平台核心技术全解析 Hadoo

应届生小祖参加了个需求分析会回来后跟我说被产品怼了一句: "不就是写SQL吗,要那么久吗" 我去,欺负我小弟,这我肯定不能忍呀,于是我写了一篇文章发在了公司的wiki 贴出来给大家看看,省略了一些敏感的内容.当然内部版言辞也会温和一点,嘻嘻 在哪里写SQL? 这个问题高级点的问法是用哪种SQL引擎? SparkSQL.Hive.Phoenix.Drill.Impala.Presto.Druid.Kylin (这里的SQL引擎是广义的,大家不必钻牛角尖) 我用一句话概括下这几个东西,先不

[大数据从入门到放弃系列教程]在IDEA的Java项目里,配置并加入Scala,写出并运行scala的hello world 原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8615984.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 点击下面菜单查看大数据入门全部教程 大数据从入门到放弃 网址: http://www.cnblogs.com/blog5277/category/1179528.html *********************************

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

我要做回自己--Aaronyang的博客(www.ayjs.net) 博客摘要: Virtualizing虚拟化DEMO 和 大数据加载的思路及相关知识 WPF数据提供者的使用ObjectDataProvider 和 XmlDataProvider WPF验证 第一:使用自带的属性SET抛出异常,前台捕捉到异常,描红 第二:我们可以自定义验证规则,替代刚开始的异常捕捉验证 第三:我们可以使用INotifyDataErrorInfo方式,增加异常,并实现了验证通知和还原非法值 第四:我们使用了Er

应大数据时代而写了个磁力搜索的网页- 索马里搜索磁力 http://www.,movih.com/ BT磁力示例网站:WWW.MOVIH.COM 采用分布式架构: JAVA系统:JBOSS7+EJB3.0 .NET系统:企业库5.0+EF4.0开发,结合WCF架构. 原理如下: 后台采用:C语言写的爬虫系统. 超过八千万条数据HASH. 纯技术交流QQ群:  375737269 BitTorrent uses a "distributed sloppy hash table" (DHT

写论文,没数据?R语言抓取网页大数据 纵观国内外,大数据的市场发展迅猛,政府的扶持也达到了空前的力度,甚至将大数据纳入发展战略.如此形势为社会各界提供了很多机遇和挑战,而我们作为卫生(医学)统计领域的一份子,更要把握好机会.放眼全球,大数据的应用规模仍在持续扩张,几乎每个行业都将目光瞄准了大数据背后的巨大价值.未来五到十年,是我国推进大数据发展的关键时期,打造高效的大数据应用机制和产业链迫在眉睫. 空格根据当前大数据行业发展的分析,我们着手大数据不妨从"可视化数据抓取"开始考虑.这里提

作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/2620. 1.浏览2019春节各种大数据分析报告,例如: 这世间,再无第二个国家有能力承载如此庞大的人流量.http://www.sohu.com/a/290025769_313993 春节人口迁徙大数据报告!http://www.sohu.com/a/293854116_679156 春节大数据:消费首破万亿最佳伴手礼竟是教辅书? http://news.163.

1:MSSQL SQL语法篇: BULK INSERT [ database_name . [ schema_name ] . | schema_name . ] [ table_name | view_name ] FROM 'data_file' [ WITH ( [ [ , ] BATCHSIZE = batch_size ] [ [ , ] CHECK_CONSTRAINTS ] [ [ , ] CODEPAGE = { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_pag

阅读目录: 背景 安装 查找.下载rpm包 .执行rpm包安装 配置elasticsearch专属账户和组 设置elasticsearch文件所有者 切换到elasticsearch专属账户测试能否成功启动 安装自启动elasticsearch servicewrapper包 下载elasticsearch servicewrapper 包 elasticsearch servicewrapper开源包的配置小bug servicewrapper安装 chkconfig -add 加入linux

       为了和qq空间同步,也写的第四天,前面几天明天会发布,本来打算把每天学的东西记录下来,通过朋友给的建议要发的话稍微系统化下,从大数据需要的linux基础,到离线数据分析包括hadoop.hive.flume.hbase等,再到实时数据分析包括storm.kafka.redias等,最后的内存计算部分包括scala.spark.机器学习,这样循序渐进,能够系统化学习.      linux基础部分会分几天进行分享,今天主要讲解的是linux介绍,目录机构与常用的命令.      1.

处理大数据对象 CLOB中可以存储海量文字 BLOB中可以存储海量二进制数据 如果程序中要想处理这样的大对象操作,则必须使用PreparedStatement完成,所有的内容要通过IO流的方式从大文本字段中保存和读取. 写入大文本数据 汉字的编码要改成gbk //================================================= // File Name : Clob_demo //-----------------------------------------

Iveely Computing 产生背景 08年的时候,我开始接触搜索引擎,当时遇到的第一个难题就是大数据实时并发处理,当时实验室的机器我们可以随便用,至少二三十台机器,可以,却没有程序可以将这些机器的计算性能整合起来,后来听说了Hadoop,但是当时的hadoop还很脆弱(记得没错是0.2.0),源码量也很少,用了很久,发现它不适合我们的搜索引擎. 后来没办法,我在程序中将爬虫和数据处理写成分布式网络通信的.但是导致代码非常臃肿,而且每一个应用程序的运行,都需要写一套网络通信和任务分布.09

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