Go语言的9大优势和3大缺点 转用一门新语言通常是一项大决策,尤其是当你的团队成员中只有一个使用过它时.今年 Stream 团队的主要编程语言从 Python 转向了 Go.本文解释了其背后的九大原因以及如何做好这一转换. Go的优势 原因 1:性能 Go 极其地快.其性能与 Java 或 C++相似.在我们的使用中,Go 一般比 Python 要快 30 倍.以下是 Go 与 Java 之间的基准比较: 原因 2:语言性能很重要 对很多应用来说,编程语言只是简单充当了其与数据集之间的胶水.语言

"Hadoop能做什么?" ,概括如下: 1)搜索引擎:这也正是Doug Cutting设计Hadoop的初衷,为了针对大规模的网页快速建立索引: 2)大数据存储:利用Hadoop的分布式存储能力,例如数据备份.数据仓库等: 3)大数据处理:利用Hadoop的分布式处理能力,例如数据挖掘.数据分析等: 4)科学研究:Hadoop是一种分布式的开源框架,对于分布式系统有很大程度地参考价值. Hadoop有三种不同的模式操作,分别为单机模式.伪分布模式和全分布模式.每种模式的详细介绍以及单

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

NoSQL数据库都被贴上不同用途的标签,如MongoDB和CouchDB都是面向文档的数据库,但这并不意味着它们可以象JSON(JavaScript Object Notation,JavaScript对象标记)那样以结构化数据形式存储文本文档. JSON被认为是XML的代替品,它是一个轻量级的,基于文本交换数据的标准,和XML一样具有人类易读的特性.简单的JSON数据结构叫做对象,可能包括多种数据类型,如整型(int),字符串(string),数组(array),日期(date),对象(obj

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

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕

Hadoop简介 官方网站:  http://hadoop.apache.org/ 中文网站:  http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/ Hadoop设计来源 根据Google的三大论文 GFS(Google File System): Google的分布式文件系统       http://www.cnblogs.com/999-/p/7120490.html MapReduce: Google的MapReduce开源分布式并行计算框架 http://

http://blog.51cto.com/yixianwei/2047886 为什么使用SpringBoot 1.web工程分层设计,表现层.业务逻辑层.持久层,按照技术职能分为这几个内聚的部分,从而促进技术人员的分工2.需要各种XML配置,还需要搭建Tomcat或者jetty作为容器来运行,每次构建项目,都需要经历此流程3.一个整合良好的项目框架不仅仅能实现技术.业务的分离,还应该关注并满足开发人员的“隔离”springBoot是什么Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架

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

当es集群的数据量较小的情况下elasticdump这个工具比较方便,但是当数据量达到一定级别比如上百G的时候,elasticdump速度就很慢了,此时我们可以使用快照的方法进行备份 elasticdump工具的使用可以参考 博文:elasticsearch5.0.1集群一次误删除kibana索引引发的血案 http://blog.csdn.net/reblue520/article/details/61925375 个人感觉这两个工具各有优缺点,和mysql的备份工具比起来: elasticd

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)

一.概述 1.什么是scala  Scala是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性.Scala运行于Java平台(Java虚拟机),并兼容现有的Java程序. 官网:http://www.scala-lang.org/ scala 特性:   面向对象特性. 函数式编程 静态类型 扩展性 并发性 详细的阐述,参考菜鸟教程:http://www.runoob.com/scala/scala-intro.html 易百教程:https://www.yiibai

--第1种 执行全表扫描才能获得行数 SELECT count(*) FROM BUS_tb_UserGradePrice --第2种 执行扫描全表id不为空的,获得行数 select count(userid) from BUS_tb_UserGradePrice where userid is not NULL --第3种 直接从系统表中查询表的总记录数(特别适合大数据) SELECT rows FROM sysindexes WHERE id = OBJECT_ID('dbo.BUS_tb

我接触过的大数据有: 1.美国棱镜计划 2.前几天新闻报道的,苹果公司窃取用户隐私 3.百度的用户搜素习惯统计分析 4.淘宝的用户购物习惯分析,智能推荐宝贝 5.浏览器的智能标签页 ... 最想了解的大数据架构与算法: 1.著名的Google   网页排名算法:PageRank 2.著名的聚类算法:K-Means 7.CART 3.C4.5 4.k-Means 5.SVM 6.Apriori ... 大数据应用的未来挑战和趋势是: 最大的挑战并非技术和数据本身,而在与人们对于数据的认识和态度.这

一.简介 定义:开源的,做分布式存储与分布式计算的平台: 功能:搭建大型数据仓库,对PB级数据进行存储.处理.分析.统计等业务:(如日志分析.数据挖掘) Hadoop工作模块 Common:提供框架和工具,对其它Hadoop模块的支持: Distributed File System(HDFS:分布式文件系统):负责数据的存储: YARN:作业的调度及资源管理: MapReduce:基于YARN的并行处理框架: 二.Hadoop 功能模块 1)HDFS(分布式文件系统) 特点 可扩展,可容错.可

1.Hadoop概述 1.1 Hadoop名字的由来 Hadoop项目作者的孩子给一个棕黄色的大象样子的填充玩具的命名 Hadoop的官网:http://hadoop.apache.org . 1.2 Hadoop介绍 Hadoop是Apache的一个顶级项目.是开源的.分布式存储+分布式计算平台:它由以下几个模块构成: Hadoop Common: 这是支持hadoop其他模块的通用工具模块 Hadoop Distributed File System(HDFS):分布式文件系统 Hadoop

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

如果要问最近几年,IT行业哪个技术方向最火?一定属于ABC,即AI + Big Data + Cloud,也就是人工智能.大数据和云计算. 这几年,随着互联网大潮走向低谷,同时传统企业纷纷进行数字化转型,基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值,提高企业的运营效率.在这种趋势下,大数据技术越来越重要.所以,AI时代,还不了解大数据就真的OUT了! 相比较AI和云计算,大数据的技术门槛更低一些,而且跟业务的相关性更大.我个人感觉再过几年,大数据技术将会像当前的分布式技术一样,变成一项基本的技能要

上期回顾 上一期:NanoProfiler - 适合生产环境的性能监控类库 之 基本功能篇 上次介绍了NanoProfiler的基本功能,提到,NanoProfiler实现了MiniProfiler欠缺的多线程和异步代码的支持,并且,由于采用不同的内部数据结构,NanoProfiler拥有更高的执行效率,而且占用极少的系统资源,因此,是适合在生产环境下使用的性能监控类库.并且,我们也提到了,NanoProfiler设计理念的另一大不同,即面向大数据分析. 这一期,我重点介绍一下NanoProfi

转自:https://www.yidianzixun.com/article/0Ff4gqZQ?s=9&appid=yidian&ver=3.8.4&utk=6n9c2z37 目前,编程人员面对的最大挑战就是复杂性,硬件越来越复杂,OS越来越复杂,编程语言和API越来越复杂,我们构建的应用也越来越复杂.根据外媒的一项调查报告,以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架,或许会对你有意义. 先来看看大数据的概念.根据维基百科,大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语

不多说,直接上干货! 很多同行,也许都知道,对于我们大数据搭建而言,目前主流,分为Apache 和 Cloudera 和 Ambari. 后两者我不多说,是公司必备和大多数高校科研环境所必须的! 分别,详情见我如下的博客 Cloudera安装搭建部署大数据集群(图文分五大步详解)(博主强烈推荐) Ambari安装搭建部署大数据集群(图文分五大步详解)(博主强烈推荐) 我这里,对于初学者而言.一般是用Apahce和CDH这两个版本的hadoop.spark来练手和入门 . Xmanager Ent