假如每个url大小为10bytes,那么可以估计每个文件的大小为50G×64=320G,远远大于内存限制的4G,所以不可能将其完全加载到内存中处理,可以采用分治的思想来解决. Step1:遍历文件a,对每个url求取hash(url)%1000,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为a0,a1,...,a999,每个小文件约300M); Step2:遍历文件b,采取和a相同的方式将url分别存储到1000个小文件(记为b0,b1,...,b999); 巧妙之处:这样处理后,所…
给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占用64字节,内存限制是4G,如何找出a.b文件共同的url? 可以估计每个文件的大小为5G*64=300G,远大于4G.所以不可能将其完全加载到内存中处理.考虑采取分而治之的方法. 遍历文件a,对每个url求取hash(url)%1000,然后根据所得值将url分别存储到1000个小文件(设为a0,a1,...a999)当中.这样每个小文件的大小约为300M.遍历文件b,采取和a相同的方法将url分别存储到1000个小文件(b0,b1...…
第一部分.十道海量数据处理面试题 1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法, 比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大 的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 或者如下阐述(雪域之鹰)…
关于样本测试集和训练集数量上,一般是选择训练集数量不小于测试集,也就是说训练集选取6k可能还不够,大家可以多尝试得到更好的效果: 2. 有人提出归一化方面可能有问题,大家可以查查其他的归一化方法,但是归一化环境是不可少的: 3. 将部分代码传到了**github** 4. 听说阿里又改赛制了,哈哈. 最近好累啊,简单总结一下吧. 碎碎念 这个比赛自己真的是花时间花精力去做了,虽然在s1止步,但是可以说对自己的数据分析入门算是蛮有意义的.收获的东西也蛮多,学了下python,真是一门灵活的语言(感…
"大中台.小前台”新架构下,阿里大数据接下来怎么玩?_炬鼎力_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_1427354e00102vzyq.html "大中台.小前台”新架构下,阿里大数据接下来怎么玩?  此博文包含图片(2016-01-05 11:39:50)转载▼ [淘宝大学]阿里巴巴上周宣布“大中台.小中台”组织新架构后,阿里大数据接下来怎么玩,成为各界关注的焦点.12月15日,阿里大数据团队首次公开亮相,对阿里未来大数据策略进行解读,并宣布首个商家…
日前,由阿里数据打造的智能数据构建与管理Dataphin,重磅上线阿里云-公共云,开启智能研发版本的公共云公测!在此之前,Dataphin以独立部署方式输出并服务线下客户,已助力多家大型客户高效自动化构建企业数据中台,不仅大幅度提升大数据研发效率,实现数据资产的标准化管理,更通过数据服务体系让数据智能驱动业务. 智能数据构建与管理Dataphin是企业在建设数据中台中必不可少的核心组成部分,是阿里巴巴大数据能力的集大成产品.Dataphin主要面向各行各业大数据建设.管理及应用求,一站式提供从数…
-----------__-----------接上文---------__---------- 2.Xlab RF上手 2.1.训练特征表准备 训练的特征表gbrt_offline_section_one_24格式为:user_id,brand_id,feature1,feature2...Label    (和GBRT时候是一样的),见下图所看到的: 2.2.RF训练 利用训练的特征表gbrt_offline_section_one_24.进行RF训练,例如以下图所以 进入配置界面,在Fea…
题目描述: 给定一棵树,同时给出树中的两个结点,求它们的最低公共祖先. 输入: 输入可能包含多个测试样例. 对于每个测试案例,输入的第一行为一个数n(0<n<1000),代表测试样例的个数. 其中每个测试样例包括两行,第一行为一个二叉树的先序遍历序列,其中左右子树若为空则用0代替,其中二叉树的结点个数node_num<10000. 第二行为树中的两个结点的值m1与m2(0<m1,m2<10000). 输出: 对应每个测试案例, 输出给定的树中两个结点的最低公共祖先结点的值,若…
题目描述: 输入两个单调递增的链表,输出两个链表合成后的链表,当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则. (hint: 请务必使用链表.) 输入: 输入可能包含多个测试样例,输入以EOF结束. 对于每个测试案例,输入的第一行为两个整数n和m(0<=n<=1000, 0<=m<=1000):n代表将要输入的第一个链表的元素的个数,m代表将要输入的第二个链表的元素的个数. 下面一行包括n个数t(1<=t<=1000000):代表链表一中的元素.接下来一行包含m个元素,s(1…
题目描述: 用两个栈来实现一个队列,完成队列的Push和Pop操作. 队列中的元素为int类型. 输入: 每个输入文件包含一个测试样例. 对于每个测试样例,第一行输入一个n(1<=n<=100000),代表队列操作的个数. 接下来的n行,每行输入一个队列操作: 1. PUSH X 向队列中push一个整数x(x>=0) 2. POP 从队列中pop一个数. 输出: 对应每个测试案例,打印所有pop操作中从队列pop中的数字.如果执行pop操作时,队列为空,则打印-1. 样例输入: 3 P…
最近忙着赶global comm的deadline无暇比赛,当有功夫回过头来看的时候发现比赛已经夹杂了很多非技术的因素在里面了,就连我这个本来是写博客拉粉丝的也有点小不爽.本着我的初心是写博客拉粉丝,我还是再写一弹. 鉴于我一直感觉LR会出奇迹,这两天开始转型LR,这里介绍一下最基本的LR思路,可以帮助不懂LR的同学上个手,只靠这个指南肯定不会有什么好成绩,不过可以为未来的扩展打下一个基础.用的是最naive的做法,了解的大神们可以绕道了. LR其实可以指两种算法linear regressio…
package com.hadoop.hdfs; import org.apache.hadoop.yarn.webapp.hamlet.Hamlet; import org.junit.Test; import java.io.*; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; public class Suanfa1 { @Test public void a1() throws IOException { BufferedReade…
题目描述 给定 a.b 两个文件,各存放 50 亿个 URL,每个 URL 各占 64B,内存限制是 4G.请找出 a.b 两个文件共同的 URL. 解答思路 每个 URL 占 64B,那么 50 亿个 URL占用的空间大小约为 320GB. 5, 000, 000, 000 * 64B ≈ 5GB * 64 = 320GB 由于内存大小只有 4G,因此,我们不可能一次性把所有 URL 加载到内存中处理.对于这种类型的题目,一般采用分治策略 ,即:把一个文件中的 URL 按照某个特征划分为多个小…
题目描述: 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64B,内存限制是4GB,请找出a.b两个文件共同的url 分析: 由于每个url需要占64B,所以50亿个url占用空间大小为50亿×64=5GB×64=320GB.由于内存大小只有4GB,因此不可能一次性把所有的url加载到内存中处理.对于这种题目,一般采用分治法,即把一个文件中的url按照某一特征分成多个文件,使得每个文件的内容都小于4GB,这样就可以把这个文件一次性读入到内存中进行处理. 解答: 1.遍历文件a,对遍历带…
1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有…
摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里云智能计算平台事业部研究员关涛.资深专家徐晟来为我们分享<AI加持的阿里云飞天大数据平台技术揭秘>.本文主要讲了三大部分,一是原创技术优化+系统融合,打破了数据增长和成本增长的线性关系,二是从云原生大数据平台到全域云数仓,阿里开始从原生系统走入到全域系统模式,三是大数据与AI双生系统,讲如何更好的支撑AI系统以及通过AI系统来优化大数据系统. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理 说到阿里巴巴大数据,不得不提到的是10年…
0,创建ctl文件  内容为 OPTIONS (skip=0) LOAD DATA  CHARACTERSET 'UTF8' INFILE 'F:\anhui_data\20180814\shanghu.txt' APPEND INTO TABLE cb_merchant4 FIELDS TERMINATED BY '0x1d' OPTIONALLY  ENCLOSED BY ","  TRAILING NULLCOLS (id,city_org_code,client_id,coun…
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter  适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说…
问题引入: 1.给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给一个数,如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中?2.给定一个千万级别数据量的整数集合,判断哪些是重复元素.3.给定一个千万级别数据量的整形数组,对其进行排序.4.在5亿个整数中找出不重复的整数(注意,假设内存不足以容纳这5亿个整数). 从数据量上看,使用常规的解法(普通排序算法,逐个比较等)明显不合适,所以这里我们引入一个新的解法,就是Bitmap. Bitmap就是用一个bit位来标记某个元素对应的Valu…
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…
系列目录 写在前面 从Hadoop出现至今,大数据几乎就是Java平台专属一般.虽然Hadoop或Spark也提供了接口可以与其他语言一起使用,但作为基于JVM运行的框架,Java系语言有着天生优势.而且能找到的与大数据框架如Hadoop等使用介绍的文章也都以Java语言作为示例居多.许多C#er为了转投大数据怀抱也开始学习Java.微软为了拥抱大数据在这方面也做了许多,提供了一些工具及库使C#可以更好的与Hadoop等协同工作.本系列中我们一同学习如何以我们熟悉语言来使用Hadoop等大数据平…
转自:https://blog.csdn.net/tiankong_/article/details/77234726#commentBox 1.题目 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 //我看见这个题就啥也没想到,想不到哈希啊... 可以使用哈希,对a文件中的所有进行遍历,再对b进行遍历,但是由于文件过大,并且还要给哈希表分配空间,所以一次性建立哈希表希望不大. 3.解决办法 50亿*64B=320…
上篇小弟分享了几个“即席查询与分析”的典型案例,引起了不少共鸣,好多小伙伴迫不及待地追问我们:说好的“手把手教你搭建即席查询与分析Demo”啥时候能出?说到就得做到,差啥不能差人品,本篇只分享技术干货,目的只有一个,就是让每一个伙伴都能根据本篇向导搭建出一个“即席查询与分析Demo”. 为了让各位伙伴能够尽快上手体验,所选案例就以上一篇中的“机动车缉查布控即席查询与分析”为例,上篇我们已经比较详尽的分析了用户需求,没好好听课的小伙伴赶紧把“大数据即席查询与分析(中篇)”再好好复习一下,这里不再赘…
记录两道面试题: 题目描述: 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个结点.(单向链表) 拿到这个问题的时候自然而然会想到让链表从末尾开始next   K-1 次不就是第K-1个节点了么,但是必须要注意一点,这是单向链表.那么这时候的解决思路或许就会出现分歧,大多数人都会想到遍历一下链表,获取链表的长度,然后再减去 K 长度的节点,那么我们这个链表的最后一个节点就是原链表的倒数第K个节点:我们看一下实现代码: /** * 获取倒数第K个节点的数据 * @param index * @return *…
1.Bloom filter适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集基本原理及要点:对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的.同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字.所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了.还有…
Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战…
很荣幸受邀参加Top100Summit全球软件案例研究峰会,这次的大会主题是<技术推动商业变革>,组委会从全国投稿的460多件案例中甄选出100件具有代表价值的案例,进行为期4天的分享,第一天是开幕式,有业界的诸多牛人进行演讲,演讲分享的内容如下:-----------------------------------------------------------1.被颠覆的决策模式——大数据大价值   演讲者:张亚勤 微软全球资深副总裁.微软亚太研发集团主席2.软件定义IT时代   演讲者:…
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话:云计算和大数据,你们都理解错了.   实际上,对于大数据究竟是什么业界并无共识.大数据并不是什么新鲜事物.信息革命带来的除了信息的更高效地生产.流通和消费外,还带来数据的爆炸式增长.“引爆点”到来之后,人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费.移动互联网浪潮下,数据产生速度前所未有地加快.人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘.这是大数据的初心.数据积累的同时,数据挖掘需要的计算理论.实时的数据收集和流通通道.数据挖掘过程需要使用的软硬件环…
八月迷情,这个月会对大数据进行一个快速的了解学习. 一.所需工具简介 首先我是在大数据实验一体机上进行集群管理学习,管理五台实验机,分别为master,slave1,slave2,slave3,client. 此外,学习还涉及到以下工具的使用: 先来介绍下每个工具的作用之处: 1‘ google浏览器,JDK,eclipse,IDEA就不说明了(你们懂得): 2’ OPENVPN用来从操作的本机连接到服务器(下载注意操作系统的匹配),安装完成后,将下载的客户端配置压缩包解压,将其中的client…
切入正题前,先做个自我介绍. 本人是从业三年的大数据小码农一枚,在帝都一家有点名气的广告公司工作,同时兼着大数据管理员的职责. 平时主要的工作是配合业务部门,做各种广告大数据计算分析工作,然后制成各种图表,提供给领导和客户,做为他们业务决策的辅助依据. 因为敏感性和安全的原因,我们的广告数据都是保存在公司自己的服务器里,而不是云上,并且做了各种隔离,防止有人盗取.大数据平台用的是目前流行的OpenStack + Hadoop谱系组合. 这套软件组合虽然时不时给我出点难题,但是好在部门里还有两位技…