概述 京东的商品评论目前已达到数十亿条，每天提供的服务调用也有数十亿次，而这些数据每年还在成倍增长，而数据存储是其中最重要的部分之一，接下来就介绍下京东评论系统的数据存储是如何设计的。 整体数据存储包括基础数据存储、文本存储、数据索引、数据缓存几个部分。 基础数据存储
处理海量数据问题的6类算法思想 ！分而治之（hash映射）+hashmap统计数量+堆排、快排、归并排序等 海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP 如一亿个Ip求Top 10，可先%1000将ip分到1000个小文件中去，并保证一种ip只出现在一个文件中，再对每个小文件中的ip进行hashmap计数统计并按
Apache Hadoop项目是一个提供高可靠，可扩展（横向）的分布式计算的开源软件平台。允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。Hadoop本身不是依靠硬件来
查询性能：以2000万左右用户规模的无线通信网络为例：每秒约接入240万条事件，每天约产生14TB数据，数据保存若干天。遴选真题基于行业常用数据仓库查询耗时在10-15秒左右，与用户体验2/5/8秒要求存在较大差距；同时单个查询占用资源较多，多用户并发分析时，查询性能明显下降，以5用户查询为例，查
金融行业大数据 金融行业是大数据技术的重要应用领域，包括银行、保险和证券。金融行业的主要业务应用包括企业风险管理、信用评估、借贷、保险、理财、证券分析等。通过大数据技术，可以获取、关联和分析更多维度、更深层次的数据，提升金融企业内部的数据分析能力。例如，通过企业
未来的公司是数据驱动的智能化公司 基于大数据的智能化决策是企业未来发展方向。传统企业对自身经营发展的分析停留在数据和信息的简单汇总，缺乏对客户、业务、营销等方面深入分析和数据挖掘，决策者凭主观认识和过去的经验对市场进行预测和决策。大数据时代，企业通过收集、挖掘
这里的“日志”和我们日常生活中的理解大有不同。 什么是日志？ 简单的说，日志就是计算机系统、设备、软件等在某种情况下记录的信息。具体内容取决于日志的来源。例如： unix操作系统会记录用户登录和注销等信息的日志 防火墙会记录访问控制协议acl通过和拒绝等消息的日志 有些系统
最难的还是海量pdf优化大小。想了很多办法，上文中提到用“动作”来自动处理，但还是有一些无法优化到20M以下。于是，经过摸索，绝大部分是有效果的。极少数说图片太大，超过识别范围，那需要另存到一个文件夹下的jpg文件，然后用acdsee批量缩小图片大小，再合并成pdf，再识别——优化扫描——
背景： 在使用word文档时，word如何判断某个单词是否拼写正确？ 网络爬虫程序，怎么让它不去爬相同的url页面？ 垃圾邮件（短信）过滤算法如何设计？ 公安办案时，如何判断嫌疑人是否在网逃名单中？ 缓存穿透问题如何解决？ 缓存穿透 mysql数据库，为了快速索引，减少磁盘IO，使用b+树；mysql中可
import pymysql import openpyxl import time def export_to_excel(worksheet, cursor, table): """ 将MySQL一个数据表导出到excel文件的一个表的函数 :param worksheet: 准备写入的excel表 :param cursor: 源数据的数据库游标 :param table
1、Hadoop最早起源于lucene下的Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。2、2003年、2004年谷歌发表的三篇论文为该问题提供了可行的解决方
1.用图与自己的话，简要描述Hadoop起源与发展阶段。 从与谷歌系统的关系，关键时间节点，1.x,2.x与3.x的区别，不同公司发行版本等方面来讲。 起源与发展阶段： Hadoop最早起源于lucene下的Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取
什么是hadoop adoop起源于开源网络搜索引擎Apache Nutch，后者本身也是Lucene项目的一部分。Nutch项目面世后，面对数据量巨大的网页显示出了架构的灵活性不够。当时正好借鉴了谷歌分布式文件系统，做出了自己的开源系统NDFS分布式文件系统。第二年谷歌又发表了论文介绍了MapReduce系统，N
谁能与你厮守终身 生活在21世纪，最常见的事莫过于更新换代了，找一款能长久适用的产品，是很多人都希望拥有的，特别是针对于云服务产品，而对象·混合云存储新增 TStor-OneCOS 就是这样一款可以长久适用的产品，TStor-OneCOS 对象存储专注海量数据，一套集群长久适用。 为什么是 TStor
MapReduce MapReduce的原理及执行过程 - ahu-lichang - 博客园 深入理解MapReduce原理 - 简书 浅析MapReduce原理及其执行过程 - 知乎 BitMap Bitmap简介 - 废物大师兄 - 博客园 c++实现：海量数据处理算法—Bit-Map_黄规速博客:学如逆水行舟，不进则退-CSDN博客
1.用图与自己的话，简要描述Hadoop起源与发展阶段。 从与谷歌系统的关系，关键时间节点，1.x,2.x与3.x的区别，不同公司发行版本等方面来讲。 Hadoop是一个对海量数据存储和海量数据分析计算的分布式系统。Hadoop 1.x 海量数据存储 ----> HDFS
前言 最近笔者在工作中遇上一个测试人员通过压力测试反馈的问题。这个问题就是测试人员一下子制造了上千万的数据，造成某个mysql/oracle数据库表产生了500万以上的数据，造成分页查询offset过大的问题。即使查询条件加了索引以及采用懒加载策略，查询速率也还没提升。这里，笔者考虑
https://cloud.tencent.com/developer/news/137215 随着AI技术的发展，在智能安防、智能制造等众多领域，都面临着海量图片文件的存储问题。开源领域为了解决海量小文件问题也是伤透了脑筋，这些年冒出了大量的开源分布式存储方案，都号称自己可以解决海量文件问题。结果就是不少企业
一、Top K问题 1、含义 在海量数据找出频率最高的前k个数，或从海量数据中找出最大的前k个数， 2、举例 1、有10个文件，每个文件1GB。文件内每行存放字符串，可能重复，内存限制大小是1MB。按照字符串频度排序；返回频数最高的100个词。 搜索最热门的10个查询词。在歌曲库中统计下载最高
源码剖析和框架定制能力 平台性能分析和调优能力 分布式架构设计能力 海量数据存储能力 高并发处理能力 解决方案和中间件实战能力 容器技术应用和集群化部署能力 海量数据搜索和实时计算能力
前言 我们先思考一个常见的业务问题：如果你负责开发维护一个大型的网站，有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据，然后让你来开发这个统计模块，你会如何实现？ 统计uv的常用方法以及优缺点 其实要是单纯的统计pv是比较好办的，直接用redis的incr就行，但是uv的话，它要去重，同一个用
App兼容性、ios兼容性、小程序兼容性、H5兼容性、智能硬件适配测试、深度兼容性测试，在海量机型上通过自动化与人工复核的方式，针对安装、启动、运行、功能、性能、UI等多维度定位应用在不同品牌、分辨率、系统版本机型上的兼容性问题，并提供详细的测试报告。帮助企业避免由于兼容性
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做互联网大数据时代，给予我们的是生活的便利以及海量数据爆炸式的出现在网络中。 为什么使
数据处理方法有哪些？ 海量数据处理中心提供对海量数据的处理、存储、计算、分析、数据挖掘和可视化云服务。通过沃达德海量数据处理中心，任何用户能轻松获得处理海量数据的能力，无限拓展自身业务。 我们的优势： •提供分布式存储和分布式计算； •提供数以千计的存储和计算节点； •
最近工作中，由于我司数据库采用单节点部署，线上出现了测试环节无法涉及的数据量而导致的性能问题，需要将生产环境的数据导回测试环境并恢复以供测试研发同时进行定位优化。但是当生产环境数据量特别大时，在做数据库迁移工作时，如果使用数据库自带的导出导入工具，非常耗时。最简单粗暴
