Java在處理大資料的時候一些小技巧

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

delphi DataSnap Stream 傳遞大資料

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

【互動問答分享】第18期決勝雲端運算大資料時代Spark亞太地區研究院公益大講堂

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

從實際需求出發----笑談一個大資料應用

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"

大資料時代之hadoop(三):hadoop資料流(生命週期)

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      

大資料量索引分析

標籤:des   style   blog   http   color   io   os   使用   ar   2014-10-04 BaoXinjian一、摘要PLSQL_效能最佳化系列14_Oracle Index

在大資料時代,你需要這樣思考

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)

企業儲存區大資料的三種環境

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

將一個長度超過100位元字的十進位非負整數轉換為位元(大資料處理)

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:

成功運用大資料的三個原則

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

大資料的公司專屬應用程式情境

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

談論大資料時我們在談什麼

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

BZOJ1300 [LLH邀請賽]大數計算機

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

雲端運算與大資料的一些看法

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.

大資料:尋找不重複的整數

//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

大資料查詢怎麼最佳化

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

跟風晒晒自己作為一位大資料程式員看過的還不錯的書 -持續更新中

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

經典論文翻譯導讀之《A Bloat-Aware Design for Big Data Applications》

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

HDU 1002 大數運算 java 的強大功能

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

WCF 傳輸大資料的問題 轉

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。

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