BloomFilter–大规模数据处理利器 Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络爬虫程序(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,爬虫在网络间爬行很可能会形成“环”.为了避免形成“环”,就需要知道爬虫程序已经访问过那些URL.给一个URL,怎样知道爬虫程序…

转自: http://www.dbafree.net/?p=36 BloomFilter–大规模数据处理利器 Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络爬虫程序(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,爬虫在网络间爬行很可能会形成"环".为了避免形成&…

BloomFilter——大规模数据处理利器 Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络蜘蛛(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”.为了避免形成“环”,就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL.给一个URL,怎样知道蜘蛛是否已经访…

Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络蜘蛛(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”.为了避免形成“环”,就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL.给一个URL,怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢?稍微想想,就会有如下几种方案: 1.…

Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 一.实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络蜘蛛(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,蜘蛛在网络间爬行很可能会形成"环".为了避免形成"环",就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL.给一个URL,怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢?稍微想想,…

http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 一. 实例  为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络蜘蛛(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,蜘蛛在网络间爬行很可能会形成"环".为了…

原文链接:原文 Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 一. 实例  为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络蜘蛛(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”.为了避免形成“环”,就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL.给一个URL,怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢?稍微想想,就会有如下…

微软开源了一个原为内部使用的大规模数据处理项目 Data Accelerator.自 2017 年开发以来,该项目已经大规模应用在各种微软产品工作管道上. 据微软官方开源博客介绍,Data Accelerator 的一些方法可以更容易地在 Apache Spark 上构建流式传输管道: 即插即用:轻松设置输入源和输出接收器,以便在几分钟内建立管道.Data Accelerator 支持从 Eventhub 和 IoThub 取数据,并支持将数据下载到 Azure blob.CosmosDB.Ev…

一个多星期的时间,忍着胃痛一直在做GIS 540: Spatial Programming的课程项目,导致其他方面均毫无进展,可惜可惜.在这个过程当中临时抱佛脚学习了很多Python相关的其他内容,并应用在这次的项目当中(虽然大部分的尝试都失败了,也有不少问题需要之后寻求解决的方法).在此稍微总结下这几天写代码的心得. 项目背景 这次的项目主要是基于Python 2.7版本下的arcpy模块,调用其中的相关工具进行一系列的空间操作与数值计算,具体的内容则不便于在此透露.由于计算量过于庞大,因此尝…

大规模数据处理Apache Spark开发 Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎.它提供了Scala.Java.Python和R的高级api,以及一个支持用于数据分析的通用计算图的优化引擎.它还支持一组丰富的高级工具,包括用于SQL和DataFrames的Spark SQL.用于机器学习的MLlib.用于图形处理的GraphX以及用于流处理的结构化流. https://github.com/apache/spark https://spark.apache.org/ Online Doc…

作者 | 西流 阿里云技术专家 前言 当您第一次接触 Serverless 的时候,有一个不那么明显的新使用方式:与传统的基于服务器的方法相比,Serverless 服务平台可以使您的应用快速水平扩展,并行处理的工作更加有效.这主要是因为 Serverless 可以不必为闲置的资源付费,不用担心预留的资源不够.而在传统的使用范式中,用户必须预留成百上千的服务器来做一些高度并行化但执行时长较短的任务,而且必须为每一台服务器买单,即使有的服务器已经不再工作了. 以阿里云 Serverless 产品-…

作者:李树桓 个推数据研发工程师 前言:近年来,互联网的快速发展积累了海量大数据,而在这些大数据的处理上,不同技术栈所具备的性能也有所不同,如何快速有效地处理这些庞大的数据仓,成为很多运营者为之苦恼的问题!随着Greenplum的异军突起,以往大数据仓库所面临的很多问题都得到了有效解决,Greenplum也成为新一代海量数据处理典型代表.本文结合个推数据研发工程师李树桓在大数据领域的实践,对处理庞大的数据量时,如何选择有效的技术栈做了深入研究,探索出Greenplum是当前处理大数据仓较为高效稳…

dplyr是由Hadley Wickham主持开发和维护的一个主要针对数据框快速计算.整合的函数包,同时提供一些常用函数的高速写法以及几个开源数据库的连接.此包是plyr包的深化功能包,其名字中的字母“d”即来源于data frame,以示其专注于数据框数据的整理和操作.我们将在本章中着重介绍一些数据处理方面的常用功能函数. 1.1管道函数 在前面的简介中,我们计算了cran上的可用的函数包的数量: > contrib.url("http://mirrors.xmu.edu.cn/CRAN…

Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络蜘蛛(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”.为了避免形成“环”,就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL.给一个URL,怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢?稍微想想,就会有如下几种方案: 1.…

面对读取上G的数据,python不能像做简单代码验证那样随意,必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响.如下所示,对pandas对象的行计数实现方式不同,运行的效率差别非常大.虽然时间看起来都微不足道,但一旦运行次数达到百万级别时,其运行时间就根本不可能忽略不计了: 故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题,文章中总结的技巧基本是基于pandas,有错误之处望指正. 1.外部csv文件读写大数据量csv读入到内存分析思路:数据量非常大时,比如一份银行一个月的流水…

  写在前面 Orleans是基于Actor模型思想的.NET领域的框架,它提供了一种直接而简单的方法来构建分布式大规模计算应用程序,而无需学习和应用复杂的并发或其他扩展模式.我在2015年下半年开始应用Orleans,当时公司的交易系统采用的架构就是基于Orleans框架的,其展现出来的高性能.高并发以及惊人的稳定性深深地吸引了我,也让我认识到了传统三层无状态架构的缺陷.本文主要关注Orleans的思想基础,Actor模型及其应用. Orleans思想基础:Actor模型 传统三层无状态架构的…

简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果,可以使用greenplum. Greenplum数据库也简称GPDB.它拥有丰富的特性: 第一,完善的标准支持:GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展:从应用编程接口上讲,它支持ODBC和JDBC.完善的标准支持使得系统开发.维护和管理都大为方便.而现在的 NoSQL,NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善,不同的系统需要单独开发和管理,且移植性不好. 第二,支持分布式事务,支持ACID.保…

简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果,可以使用greenplum. Greenplum数据库也简称GPDB.它拥有丰富的特性: 第一,完善的标准支持:GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展:从应用编程接口上讲,它支持ODBC和JDBC.完善的标准支持使得系统开发.维护和管理都大为方便.而现在的 NoSQL,NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善,不同的系统需要单独开发和管理,且移植性不好. 第二,支持分布式事务,支持ACID.保…

bloomfilter是leveldb中的一大性能利器,所以为了文章的表现完整性这里新启这么一篇文章.leveldb中的bloomfilter的实现在bloom.cc中,是一个较为简单的实现,所以就不再具体进行分析.本文列出两个参考地址: 那些优雅的数据结构(1) : BloomFilter——大规模数据处理利器 是一个简单的bloomfilter的介绍乐和实现 Bloom Filter  则是一位专业的bloomfilter的研究人士的博客,内容及其的牛逼,对此感兴趣的阅读以下其文章应该有不小…

参考文献: Bloom Filters - the math    http://pages.cs.wisc.edu/~cao/papers/summary-cache/node8.html    Bloom Filter概念和原理    http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500    BloomFilter--大规模数据处理利器    http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02…

谢谢园子朋友的支持,已经找到个VPS进行测试,国外的服务器: sosobt.com 大家可以给提点意见... 服务器在抓取和处理同时进行,所以访问速度慢是有些的,特别是搜索速度通过SQL的like来查询慢,正在通过分词改进中.. DHT抓取程序开源地址:https://github.com/h31h31/H31DHTDEMO 数据处理程序开源地址:https://github.com/h31h31/H31DHTMgr ---------------------------------------…

http 传输原理及格式 - friping - ITeye技术网站 - Google Chrome (2013/4/1 14:02:36) http 传输原理及格式 博客分类: 其他 应用服务器浏览器网络协议Web网络应用                     HTTP是Web协议集中的重要协议,它是从客户机/服务器模型发展起来的.客户机/服务器是运行一对相互通信的程序,客户与服务器连接时,首先,向服务器提出请求,服务器根据客户的请求,完成处理并给出响应.浏览器就是与Web服务器产生连接的客…

算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间. 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低. 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情况下,既满足时间要求,又满足…

布隆过滤器简介:https://www.cnblogs.com/Jack47/p/bloom_filter_intro.html 布隆过滤器详解:原文链接:http://www.cnblogs.com/allensun/archive/2011/02/16/1956532.html 布隆过滤器解析:https://www.cnblogs.com/liyulong1982/p/6013002.html 布隆过滤器 (Bloom Filter)是由Burton Howard Bloom于1970年提…

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…

先看懂文献1和2 1. 先了解sstable.SSTable: Sorted String Table [2] [10] WiscKey:  类似myisam, key value分离, 根据ssd优化,降低io放大. 2. 再了解Compaction 三种 from 太阁技术秀:一起聊聊cassandra 1)SizeTieredCompactionStrategy (STCS):每四个数据块压一块,对于insert多的系统好. 2)LeveledCompactionStrategy(LCS)…

http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/1767 Hadoop是什么 Hadoop原来是Apache Lucene下的一个子项目,它最初是从Nutch项目中分离出来的专门负责分布式存储以及分布式运算的项目.简单地说来,Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储. Hadoop 是最受欢迎的在 Internet 上对搜索关键字进行内容分类…

在大数据时代,数据规模变得越来越大.由于数据的增长速度和非结构化的特性,常用的软硬件工具已无法在用户可容忍的时间内对数据进行采集.管理和处理.本文主要介绍如何在阿里云上使用Kafka和Storm搭建大规模消息分发和实时数据流处理系统,以及这个过程中主要遭遇的一些挑战.实践主要立足建立一套汽车状态实时监控系统,可以在阿里云上立即进行部署. 实时大数据处理利器——Storm和Kafka 大数据时代,随着可获取数据的渠道增多,比如常见的电子商务.网络.传感器的数据流.太空数据等,数据规模也变得越来越大…

<大规模web 服务开发技术> 是一本讲解大型Web 应用的入门级书籍,能够让我们接触到大应用的知识点. 目录如下: 第1章  大规模Web服务的开发定位——掌握整体第2章  大规模数据处理入门第3章  操作系统的缓存和分布式第4章  数据库的横向扩展策略第5章  大规模数据处理&"实践&"入门第6章  压缩编程第7章  算法实用化第8章  Hatena关键字链接的实现第9章  挑战全文搜索技术第10章  创建全文搜索引擎第11章  支持大规模数据处理的服务…

转自http://www.dataguru.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=286174 随着互联网的快速发展,涌现出了一大批以Facebook,Twitter,人人,微博等为代表的新型社交网站.这些网站用户数量的迅速增长使得海量的用户数据不断被产生出来,而如何有效地对这些海量的用户数据进行社交网络分析(Social Network Analysis)正成为一个越来越热门的问题.本文向大家介绍由IBM中国研究院和北京邮电大学合作开发的X-RIME开源库(http:…