什么样的结构决定其什么样的性质,因为set/map/multiset/multimap都是基于RB-tree之上,所以有自动排序功能, 而hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap都是基于hashtable之上,所以不含有自动排序功能,至于加个前缀multi_无非就是允许键值重复而已. 2.寻找热门查询:搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节.      假设目前有一千万个记录(这些查询串的…

1.从set/map谈到hashtable/hash_map/hash_set 稍后本文第二部分中将多次提到hash_map/hash_set,下面稍稍介绍下这些容器,以作为基础准备.一般来说,STL容器分两种: 序列式容器(vector/list/deque/stack/queue/heap), 关联式容器.关联式容器又分为set(集合)和map(映射表)两大类,以及这两大类的衍生体multiset(多键集合)和multimap(多键映射表),这些容器均以RB-tree完成.此外,还有第3类关…

何谓海量数据处理? 所谓海量数据处理,无非就是基于海量数据上的存储.处理.操作.何谓海量,就是数据量太大,所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决,要么是数据太大,导致无法一次性装入内存. 那解决办法呢?针对时间,我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构,如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树,针对空间,无非就一个办法:大而化小:分而治之/hash映射,你不是说规模太大嘛,那简单啊,就把规模大化为规模小的,各个击破不就完了嘛. 至于所谓的单机及集群问…

这类题目,首先需要确定可用内存的大小,然后确定数据的大小,由这两个参数就可以确定hash函数应该怎么设置才能保证每个文件的大小都不超过内存的大小,从而可以保证每个小的文件都能被一次性加载到内存中. 1. 如何从大量的url中找到相同的url? 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:50亿个url,50亿*64 = 5GB*64=320GB,内存大小4GB,因此不可能一次性把所有的url都加载到内存中处…

最近看了July的一些关于Java处理海量数据的问题研究,深有感触,链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6685962 感谢July ^_^ 他用的是Java的Hash Map等方法做了处理,讲解的非常深刻入骨 我也一时兴起,想拿Python试试刀,看看Python对于海量数据的处理能力如何.无奈在百度和Google输入“Python 海量数据”都无果.可能是国内使用python的不多,用python处理海量数据的就更少了.不过这浇灭…

本文实例讲述了Hibernate批量处理海量数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Hibernate批量处理海量其实从性能上考虑,它是很不可取的,浪费了很大的内存.从它的机制上讲,Hibernate它是先把符合条件的数据查出来,放到内存当中,然后再进行操作.实际使用下来性能非常不理想,在笔者的实际使用中采用下面的第三种优化方案的数据是:100000条数据插入数据库, 需要约30分钟,呵呵,晕倒.(本人10分钟插入1000000条数据(字段比较小)) 总结下来有三种来处理以解决性能问题:…

目录 1.前言 2.BULK INSERT 3.简单示例 前言 由于昨天接到一个客户反馈导出数据卡死的问题,于是决定今天模拟一下千万级的数据,然后傻傻的等待插入数据了半天...... 对于海量数据,上百万上千万的数据插入,我们用ADO.NET提供的普通一条一条数据插入非常非常慢,好在Sql Server为我们提供了批量插入方法. BULK INSERT 语法 主要参数说明 database_name 指定的表或视图所在的数据库的名称,如果未指定,则默认为当前数据库. schema_name 表或…

在前一篇文章 <海量数据相似度计算之simhash和海明距离> 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力.但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了.我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s.看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600…

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据,但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析.分析前我们需要对这些数据去除重复,如何选择和设计文本的去重算法?常见的有余弦夹角算法.欧式距离.Jaccard相似度.最长公共子串.编辑距离等.这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用,如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算,我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重.最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复.看起来很简单,我们来做个测试,就拿最简单的…

XCode天生就有分表分库功能,设计于2005年!历时9年,这是分表分库功能第一次针对性正式更新. 在XCode里面,分表分库非常简单,在操作数据(查询/更新)前修改Meta.ConnName/Meta.TableName,指向别的连接字符串和表名,就实现了分表分库功能!实际上,XCode实体层构建数据操作SQL(Select/Insert/Update/Delete)时,依赖于Meta.TableName,执行SQL时,依赖于Meta.ConnName.所以,修改这两个即可实现数据操作的重定向…