Big Data

標籤：眾所周知，java在處理資料量比較大的時候，載入到記憶體必然會導致記憶體溢出，而在一些資料處理中我們不得不去處理海量資料，在做資料處理中，我們常見的手段是分解，壓縮，並行，臨時檔案等方法;　　例如，我們要將資料庫(不論是什麼資料庫)的資料匯出到一個檔案，一般是Excel或文字格式設定的CSV;對於Excel來講，對於POI和JXL的介面，你很多時候沒有辦法去控制記憶體什麼時候向磁碟寫入，很噁心，而且這些API在記憶體構造的對象大小將比資料原有的大小要大很多倍數，所以你不得不去拆分Excel

標籤：io   ar   sp   檔案   資料   on   問題   cti   bs   delphi DataSnap Stream 傳遞大資料DataSnap可以直接傳遞和返回TStrea

標籤：spark spark互動問答 spark熱點 spark技術 spark教程 雲端運算 大資料 “決勝雲端運算大資料時代”Spark亞太地區研究院100期公益大講堂 【第18期互動問答分享】Q1：Master和Driver的是同一個東西嗎？兩者不是同一個東西，在Standalone模式下Master是用於叢集資源管理和調度的，而Driver適用於指揮Worker上的Executor通過多線的方式處理任務的； Master位於叢集的管理節點，一般和

標籤：大資料   創意   原始文章，如轉載，請註明出處！這是我在北航大資料同學群裡轉的一個笑話：650) this.width=650;" src="http://s3.51cto.com/wyfs02/M01/4C/D3/wKioL1RF2Efjipd3AALV8MrX2f8510.jpg" title="20141019215621732.jpg" alt="wKioL1RF2Efjipd3AALV8MrX2f8510.jpg"

標籤：hadoop   資料流   生命週期    大資料時代之hadoop(一)：hadoop安裝大資料時代之hadoop(二)：hadoop指令碼解析      

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標籤：style   blog   http   os   ar   strong   sp   資料   2014   　　維克托?邁爾?舍恩伯格和肯尼斯?庫克耶在《大資料時代》中告訴我們大資料的4V特點，即Volume（大量）

標籤：style   blog   http   os   使用   ar   資料   sp   2014   　　大資料的部署實施需要結合具體的應用情境。實際上，企業大資料的儲存處理可以用

已遷往：http://www.wypblog.com/archives/141題目描述：將一個長度超過100位元字的十進位非負整數轉換為位元輸出。輸入：多組資料，每行為一個長度不超過30位的十進位非負整數。（注意是10進位數位個數可能有30個，而非30bits的整數）輸出：每行輸出對應的位元。範例輸入：0138範例輸出：01111000分析：這個數不應該儲存到一個int類型變數裡面去，同樣和前幾篇文章一樣，也是用向量來處理，處理出的結果用binary儲存，最後輸出就是我們要的結果C++代碼如下：

標籤：style   blog   http   os   ar   strong   資料   sp   2014   　　現如今，大資料能夠協助企業確定客戶的需求，大資料能夠確定客戶的偏好並且大資料還能確定客戶的願望，大資料能

標籤：style   blog   http   io   os   使用   ar   strong   資料   　　大資料時代的特徵就是利用大資料及大資料技術創造價值，大資料的公司專屬應用程式情境就是介紹大資料在行業中的應用

標籤：style   blog   http   color   os   ar   java   strong   資料     從社會發展趨勢的角度，很明顯大資料會是目前肉眼可及的視野範圍裡能

標籤：style   blog   http   color   io   os   ar   for   資料   一開始以為暴力搞，後來看了資料範圍還以為要FFT，各種被虐，然後Orz

標籤：雲端運算   資料庫   hadoop   nosql   newsql   1. 雲端運算與大資料的關係從技術上看,大資料與雲端運算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單台的電腦進行處理,必須採用分散式運算架構。它的特色在於對海量資料的挖掘,但它必須依託雲端運算的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存和虛擬化技術。2.

//題目：在2.5億個整數中找出不重複的整數，記憶體不足以容納這2.5億個整數。 #include<stdio.h> #include<memory.h> /*每個數分配2bit，00表示不存在，01表示出現一次，10表示多次，11無意義用char數組儲存2-Bitmap,不用考慮大小端記憶體的問題映射關係如下：|00 00 00 00| //映射|3 2 1 0||00 00 00 00| //映射|7 6 5 4|……|00 00 00

對於百萬千萬量層級的資料進行查詢，如果查詢方式不合理的話，會嚴重影響系統的運行效能及伺服器的壓力。常見最佳化查詢的方案有如下：1，對查詢進行最佳化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在where及order by 涉及的列上建立索引。2，應盡量避免在where子句中進行null的判斷，否則將導致查詢放棄進行索引進行全表掃描。可以在null上設預設值為0。3，盡量避免在where子句中使用or來串連條件，否則將導致查詢放棄進行索引進行全表掃描，可以考慮使用union all替換。4，in 和not

本文由larrylgq編寫，轉載請註明出處：http://blog.csdn.net/larrylgq/article/details/7395261作者:呂桂強郵箱：larry.lv.word@gmail.com最近看到網上有人在曬書單，我也跟跟風記錄一下自己看過的不錯的書，持續更新中同時歡迎朋友推薦自己覺得好的書給我^^-資料採礦機器學習（講的基本過時了不建議看，有興趣可以看看網易公開課的機器學習課程，很不錯）智能web演算法集體智慧編程（裡面的皮爾遜係數的例子是錯的...）這就是搜尋引擎

文章目錄 3.2.1 設計上的轉變3.2.2 執行過程3.2.3 運行樣本

A + B Problem IITime Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 123322    Accepted Submission(s): 23706Problem DescriptionI have a very simple problem for you. Given two integers A and B, your

使用WCF的預設DataContractSerializer手動去序列化成byte[]，然後接收後再手動去還原序列化，能解決這個問題。也就是說單純的byte[]能過去，直接將下面代碼中的list以List<May>返回去就是出現LZ遇到的問題。也就是說序列化與還原序列化這一大塊資料都沒問題。主要問題還是出現在WCF組裝訊息上了。設定一下 ReaderQuotas 這個屬性，這是設定訊息複雜性的。感覺這種癥狀很像被DOS幹掉的感覺，於是想到ReaderQuotas。下面是我嘗試的例子。