目录 摘要 算法关键 红黑树 稳定排序 代码框架 .h文件: .cpp文件 频率统计器的实现 接口设计与实现 接口设计 核心功能词频统计器流程 效果 单元测试 性能分析 性能分析图 问题发现 解决方案 异常处理 PSP表格记录 感想 基于sketch在大数据下的词频统计设计 引言 背景 解决方案 总结 参考文献: Github项目地址 摘要 本词频统计器包括行数统计.字符数统计.单词数统计.词频统计功能.基于红8黑树算法和稳定排序实现,其中红黑树算法为本词频统计器提供良好的效率.提供性能下限保证…

http://blog.csdn.net/jacktan/article/details/9200979 大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您…

大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您至少要保持清醒的头脑,认真仔细的慎问一下自己,我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司,数据的确…

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H…

[Author]: kwu 高速基于echarts的大数据可视化,echarts纯粹的js实现的图表工具.高速开发的过程例如以下: 1.引入echarts的依赖js库 <script type="text/javascript" src="js/esl/esl.js"></script> <script type="text/javascript" src="js/echarts.js">&…

这个很简单,在集群机器里,选择就是了,本来自带就有Impala的. 扩展博客 给Ambari集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解)…

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http…

前言 好多人问我,这种基于大数据平台的xxxx的毕业设计要怎么做.这个可以参考之前写得关于我大数据毕业设计的文章.这篇文章是将对之前的毕设进行优化. 个人觉得可以分为两个部分.第一个部分就是基础的平台搭建.例如Hadoop集群.Kafka集群. 第二个部分就是上层应用的建设,例如基于大数据平台的数据分析,以及大屏展示之类的可视化应用.前者提供了基础平台能力,让整个设计加入大数据元素:后者提供了上层应用能力,主要是让别人明白你利用大数据平台做了什么. 前些日子闲得无聊,在一台虚拟机上基于docke…

对文件进行词频统计,是一个大数据领域的hello word级别的应用,来看下实现有多简单: 1 Linux单机处理 egrep -o "\b[[:alpha:]]+\b" test_word.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -10 2 Spark分布式处理(Scala) val sparkConf = new SparkConf() val sc = new SparkContext(sparkConf) sc.textFile("test_wo…

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问…