Big Data

標籤：一、資料庫結構的設計    如果不能設計一個合理的資料庫模型，不僅會增加用戶端和伺服器段程式的編程和維護的難度，而且將會影響系統實際啟動並執行效能。所以，在一個系統開始實施之前，完備的資料庫模型的設計是必須的。   

標籤：一、基本概念大資料量下，搞mysql，以下概念需要先達成一致1)單庫，不多說了，就是一個庫 2）分區（sharding），水平分割，用於解決擴充性問題，按天拆分表 3）複製（replication）與分組（group），用於解決可用性問題 4）分區+分組，這是大資料量下，架構的實際情況  二、大資料量下，mysql常見問題及解決思路 1）常見問題如何保證可用性？各色各異的讀寫比，怎麼辦？如何做無縫倒庫，加欄位，擴容？資料量大，怎麼解決？

標籤：sql server   備份   大資料   指令碼           

標籤：http://my.oschina.net/songhongxu/blog/209951  一、記憶體溢出類型1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen spaceJVM管理兩種類型的記憶體，堆和非堆。堆是給開發人員用的上面說的就是，是在JVM啟動時建立；非堆是留給JVM自己用的，用來存放類的資訊的。它和堆不同，運行期內GC不會釋放空間。如果web

標籤：實驗目的：一、從實驗儀器測量資料並且記錄在文字文件中二、讀取記錄表的資料。三、檢查記錄表中的溫度是否符合標準。實驗步驟：一、從實驗儀器測量資料並且記錄在文字文件中根據實驗儀器上的電路串連圖串連相關路線讀取相關資料，並且記錄在檔案中。二、讀取記錄表的資料在當前工程目錄底下建立一個文字文件，將所測的資料（時間、溫度、濕度）記錄在文字文件中，如：（一）記錄表通過程式運行將此檔案的有限資料讀出並顯示在終端（運行在螢幕上），同時求溫度的最大值與平均值。三、檢查記錄表中的溫度是否符合標準另給一個標準表

標籤：excel java工作需要，讀取大資料量的excel。用Apache poi的普通模式讀取，會拋記憶體溢出。查詢文檔得知有另外一種模式--使用者模式。該模式不會一下子整個檔案load進來放在記憶體裡，而是一行一行的讀取，這樣就能避免記憶體溢出了。上碼：package com.ism.excel.pkg07;import java.io.InputStream;import java.sql.SQLException;import java.util.ArrayList;import

標籤：      素數的驗證，可能會被作為所謂“迴圈練習”的題目。因為其演算法實在太簡單（不知道直接暴力迴圈能不能算一種演算法）。經典的方法就是試除，用迴圈變數i從2開始到n-1，如果有模數為0的，就直接return false。到最後，還沒有模出0，就return

標籤：大資料：資料量大，資料價值，分析，挖掘雲端運算：一般分三層構成【IAAS,SAAS,PAAS】IAAS:基礎設施既服務SAAS:平台即服務PAAS:軟體既服務Apache Hadoop

標籤：分布式   aerospike   nosql   記憶體資料庫   share-nothing   Large Data

標籤：hadoop   pca knn   Face

標籤：可類化   classable   大資料   laxcus           可類化(Classable)是Laxcus大資料管理系統提供的一項基礎功能，它能夠將類轉化為一串位元組數組，或者逆向將位元組數組轉化為一個類。這項功能與JAVA提供的序列化(Serializable)非常相似

標籤：按照時間的早晚從大資料出現之前的時代講到現在。暫時按一個城市來比喻吧，反正Landscape的意思也大概是”風景“的意思。早在大資料概念出現以前就存在了各種各樣的關於數學、統計學、演算法、程式設計語言的研究、討論和實踐。這個時代，演算法以及各種數學知識作為建築的原料(比如鋼筋、磚塊)，程式設計語言作為粘合劑(比如水泥)構成了一座座小房子(比如一個應用程式)，形成了一小片一小片的村莊(比如一台伺服器)。這個時代村與村之間還沒有高速公路(GFS, HDFS,

標籤：　　許多分散式運算系統都可以即時或接近即時地處理大資料流。本文將對三種Apache架構分別進行簡單介紹，然後嘗試快速、高度概述其異同。Apache Storm　　在Storm中，先要設計一個用於即時計算的圖狀結構，我們稱之為拓撲（topology）。這個拓撲將會被提交給叢集，由叢集中的主控節點（master node）分發代碼，將任務分配給工作節點（worker node）執行。一個拓撲中包括spout和bolt兩種角色，其中spout發送訊息，負責將資料流以tuple元組的形式發送出去；

標籤：注意：以下安裝步驟在Centos6.5作業系統中進行，安裝步驟同樣適於其他動作系統，如有同學使用Ubuntu等其他Linux作業系統，只需注意個別命令略有不同。 注意一下不同使用者權限的操作，比如關閉防火牆，需要用root許可權。 單節點的hadoop安裝出現的問題會在如下幾個方面：JDK環境的配置、防火牆是否關閉、root使用者和hadoop使用者的不同操作等。 在搭建的過程中細心一點，按照下面的步驟做，基本不會有什麼問題的。 一、準備工作（root使用者） 1.關閉防火牆

標籤：hdfs   mapreduce   HDFS配置：用戶端中的配置參數可以覆蓋服務端的參數。例如：副本數，切塊大小HDFS檔案儲存體：服務端儲存block的實際大小，但是不適合儲存小檔案，小檔案會佔用namenode的中繼資料空間。對於小檔案資料的最佳化，可以在上傳之前先合并再上傳。例如：壓縮、文字檔合并HDFS擴充：hdfs支援rest API，與平台無關jetty 容器hdfs支援rest

標籤：hdfs   namenode   源碼   windows下配置hadoophadoop

標籤：hadoop   大資料   人民日報   Hadoop簡介:分布式、可擴充、可靠的、分散式運算架構。組件：common：公用組件hdfs：Distributed File

標籤：題目描述 Description除法是計算中的基礎運算，雖然規則簡單，但是位元太多了，也難免會出錯。現在的問題是：給定任意位元（足夠大就可以啦O(∩_∩)O）的一個被除數，再給定一個long long類型的除數，求它的餘數，並保留小數點後s位。 輸入輸出格式 Input/output輸入格式：三行:第一行：被除數第二行：除數第三行：一個數s，表示保留小數點後s位

標籤：幾年前，公司專註於資訊技術和互連網技術，而現如今，公司更多關注的是雲端運算、移動技術和社交技術。不管是上述哪類技術的發展趨勢，都對公司資料的處理和分析造成了很多問題。資料的多樣性和資料的安全問題，以及資料複雜性和資料量的迅猛增長已經成為公司面臨的諸多挑戰。為了對公司的真實需求得到進一步的明確與認知，我們有必要在大資料時代的背景之下分析清楚公司面臨的這些困難究竟是什麼。在儲存和處理大資料的問題上，公司的困難程度的分布相對而言比較平均，資料的安全性以18.98%的比例排名第一，其次是系統效能的

標籤：大資料項目如何更好的管理測試案例，其重要性不言而喻；其中最有效一個方法就是強而有力的執行用例的編寫規範；以下是經驗總結的用例編寫規範。用例編寫規範分為兩部分；第一部分：功能測試用例編寫規範（一）測試案例編寫規範：1、需求（演算法）文檔路徑；2、ER-Win、資料字典；測試目的：前置條件：操作步驟：1、2、預期結果：（二）SQL用例編寫規範：1）每個表必須要使用有意義的別名；2）當使用表串連時，要關聯的從表欄位必須要放在左邊，主表欄位放在右邊； --要求，比例： 正確的示範：