但是,这样文件是全部读取出来返回,如果文件大了,比如好几个 G,会占用很大的内存。
用哈希表存储用户记录,缺点是需要消耗较大的内存;用位图存储用户记录,缺点是位图一般处理整形,内容是字符串或者自定义类型就很勉强。基于以上,若将哈希和位图结合,称为布隆过滤器,会不会把上面的问题都解决了呢?
转自:https://blog.csdn.net/csuwubing/article/details/79259749
协作翻译 原文:How to Read Big Files with PHP (Without Killing Your Server) 链接:https://www.sitepoint.com/performant-reading-big-files-php/ 译者:Tocy, Tony, 南宫冰郁, Tot_ziens 作为PHP开发人员,我们并不经常需要担心内存管理。PHP 引擎在我们背后做了很好的清理工作,短期执行上下文的 Web 服务器模型意味着即使是最潦草的代码也不会造成持久的影响。 很少情况下
本文介绍基于Python语言,以一个大文件夹作为标准,对另一个大文件夹所包含的子文件夹或文件加以查漏补缺,并将查漏补缺的结果输出的方法。
Bloom过滤器是一种节省空间的概率数据结构,用于测试元素是否为某集合的成员。它用于我们只需要检查元素是否属于对象的场景。
「假设有10个接口访问的日志,每个日志的大小为300M,每个文件里的日志都是按照时间戳从小到大排序的。现在我们希望将这10个较小的日志文件,合并为一个大文件,合并之后的文件依旧按照时间戳从小到大排序,如果处理上述任务的机器只有1G内存,那么该如何将这10个日志文件合并?」
有很多机器人无时无刻在爬取我们的网站,虽然在我们层层过滤后,它爬取不到什么有用的东西,但我们在查看日志还是挺闹心,那有没有什么方法呢?
FileInputFormat.setInputPaths(job, input1, input2);
•如何从大量的 URL 中找出相同的 URL?(百度)•如何从大量数据中找出高频词?(百度)•如何找出某一天访问百度网站最多的 IP?(百度)•如何在大量的数据中找出不重复的整数?(百度)•如何在大量的数据中判断一个数是否存在?(腾讯)•如何查询最热门的查询串?(腾讯)•如何统计不同电话号码的个数?(百度)•如何从 5 亿个数中找出中位数?(百度)•如何按照 query 的频度排序?(百度)•如何找出排名前 500 的数?(腾讯)
在使用电脑的过程中,经常会用到文件移动和整理的需求。如果文件较小,或者给人的感知不是特别强烈,如果下载一部几个GB的电影,这就能够明显感受到Windows在文件拷贝过程中不足--速度非常缓慢。
最近在琢磨软件设计师的下午题目,一开始发现看见流程图,逻辑困难的比较难受。因为流程图怎么说呢,是没学过吧!
split命令可以将一个大文件分割成很多个小文件,有时需要将文件分割成更小的片段,比如为提高可读性,生成日志等。
忙里偷闲学习了点技术写了点demo代码,打算提交到我那 2000Star 的Github仓库上,居然发现有5个Issues,最近的一条日期已经是2022/8/1了,以前我还真没留意过这些,我这人懒得很,本地代码提交成功基本就不管了。
大家好,我是柒八九。一个专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享的Coder
英文:Christopher Pitt ,译文:oschina www.oschina.net/translate/performant-reading-big-files-php 作为PHP开发人员,我们并不经常需要担心内存管理。PHP 引擎在我们背后做了很好的清理工作,短期执行上下文的 Web 服务器模型意味着即使是最潦草的代码也不会造成持久的影响。 很少情况下我们可能需要走出这个舒适的地方 ——比如当我们试图在一个大型项目上运行 Composer 来创建我们可以创建的最小的 VPS 时,或者当我们需要
上周在进行自测的时候,kafka抛出一个RecordTooLargeException异常,从名字我们可以直接看出是消息太大了,导致发不出去而抛出异常,那么怎么应该怎么解决这个问题呢,其实很简单,要么将消息拆分得小一点,要么调节kafka层面的参数,依然它抛出这个异常,那么就证明超过了某个参数的阈值,由此我们可以有两种方式来处理这个问题,但是一切还要从我们的业务背景和数据结构去看这个问题。
大文件上传ftp,不知道有没有上传完成,如果没有上传完成另一个程序去下载这个文件,导致下载不完整。判断一个文件是否上传完成的方法:/***间隔一段时间去计算文件的长度来判断文件是否写入完成*
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
本文编译自IBM开发者社区,主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题,以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能,并探索了为了提高读取性能,使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案。
如何使用 OpenCV 编写基于 Node.js 命令行界面和神经网络模型的图像分类
您的计算机上有媒体文件吗?您可以通过以更节省空间的文件格式存储数据来节省大量磁盘空间。
理解inode,要从文件储存说起。 文件储存在硬盘上,硬盘的最小存储单位叫做"扇区"(即:Sector)。每个扇区储存512字节(相当于0.5KB)。 操作系统读取硬盘的时候,不会一个个扇区地读取,这样效率太低,而是一次性连续读取多个扇区,即一次性读取一个"块"(block)。这种由多个扇区组成的"块",是文件存取的最小单位。"块"的大小,最常见的是4KB,即连续八个 sector组成一个 block。 文件数据都储存在"块"中,那么很显然,我们还必须找到一个地方储存文件的元信息,比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode,中文译名为"索引节点"。 block中存储的就是文件的实际数据,比如说,照片,视频,音频等等,但是有一点需要注意!就是inode当中不包含文件名!一个文件的文件名,存储在上级目录的block中! 其实inode和block之间的关系就像是一本书一样,inode是一本书的目录,一本书会有很多内容,一个知识点或者一个故事会占很多页,一个block就相当于书中的一页内容。
1. 大厂经典的面试题,给你40亿个不重复的无符号整数,让你快速判断一个数是否在这40亿个数中,最直接的思路就是遍历这40亿个整数,逐一进行比对,当然这种方式可以倒是可以,但是效率未免太低了。 另一种方式就是排序+二分的查找,因为二分查找的效率还是比较高的,logN的时间复杂度,但是磁盘上面无法进行排序,排序要支持下标的随机访问,这40亿个整数又无法加载到内存里面,你怎么进行排序呢?所以这样的方式也是不可行的。 那能不能用红黑树或者哈希表呢?红黑树查找的效率是logN,哈希表可以直接映射,查找的效率接近常数次,虽然他们查找的效率确实很快,但是40亿个整数,那就是160亿字节,10亿字节是1GB,16GB字节红黑树和哈希表怎么能存的下呢?这还没有算红黑树的三叉链结构,每个结点有三个指针,而且哈希表每个结点会有一个next指针,算上这些的话需要的内存会更大,所以用红黑树或哈希表也是无法解决问题的。
Elasticsearch开发实战的后期会遇到性能问题,包括:创建索引性能、写入数据性能、检索性能等。网上有很多结合自己实际应用场景的相关优化建议,但“对症下药”才是关键。
capped collections 是性能出色的有着固定大小的集合,以 LRU(Least Recently Used 最近最少使用)规则和插入顺序进行 age-out(老化移出)处理,自动维护集合中对象的插入顺序,在创建时要预先指定大小。如果空间用完,新添加的对象将会取代集合中最旧的对象。 可以插入及更新,但更新不能超出 collection 的大小,否则更新失败。不允许删除,但是可以调用 drop() 删除集合中的所有行,但是 drop 后需要显式地重建集合。
作为网盘的重度用户,在学习、工作中可以说少不了与各类云盘打交道。在这一过程中,也慢慢了解到不同网盘软件的特点,从而逐渐结合其各自的特点,在不同的应用场合选择不同的网盘软件。
Map的输出到内存 Map将数据传入环形缓冲区,默认100MB 可修改,环形缓冲区中的数据到达一定的阈值时,默认0.8 可修改,进行溢写生成好多临时文件,多个临时文件到达10个(可以调整)merge合并成一个大文件。 Reduce数据读取 reduce会主动去发起拷贝线程到maptask获取属于自己的数据,数据会进入ReduceTask中的环形缓冲区,当缓冲区中的数据量到达 一定阈值进行溢写,多个临时文件merge合并成一个大文件,最后输入到Reduce。
有的时候,你需要对仓库进行清理 - 使它的结构变得更紧凑,或是对导入的仓库进行清理,或是恢复丢失的内容。 这个小节将会介绍这些情况中的一部分。
将一个大文件分割成较小的文件,默认每1000行分割成一个小文件。有时需要将文件分割成更小的片段,比如为提高可读性、生成日志等。
本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!
Kafka Broker默认的消息保留策略是:要么保留一定时间,要么保留到消息达到一定大小的字节数。
转载自 https://www.2cto.com/database/201709/676637.html
所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了,它指的就是数据量太大,无法在较短时间内迅速解决,无法一次性装入内存。
原 作 者:yeyan1996原文链接:https://url.cn/5h66afn
注册账号是进行网络冲浪的第一步操作,而拥有一个具有个性且独一无二的用户昵称是非常重要的,很多人在填写昵称时,常常会看到 此昵称已存在 的提示,系统是如何快速知道当前昵称是否存在呢?总不能挨个去遍历对比吧,这时候就需要我们本文中的主角: 布隆过滤器
上次我们分享到了 wiredTiger 引擎以及他对于以前默认的 MMAPV1 引擎的优势
平时我们在Windows上复制大文件的时候,会显示一个文件复制对话框,很枯燥的显示了文件的复制进度。 📷 为了给这个漫长的文件复制过程增加一点趣味,有位开发者给这个复制过程增加的游戏动画。效果如下所示。 GitHub数据 3k stars 19 watching 50 forks 开源地址:https://github.com/Sanakan8472/copy-dialog-lunar-lander 支持多种难度设置 简单难度 将一个大的文件从本地 SSD 复制到另一个本地 SSD。 📷 中等难度 将一个
伙伴们,开始本文之前给大家说个事情:由于最近坚持更新公众号文章,向大家推送学习内容,居然收到了微信客服的致电和来信,给开通了留言功能。有点小小的意外和开森!以后发布的文章大家就可以随时留言,希望大家多多留言提出宝贵意见哦!!!
Git 是个超级强大也非常流行的版本控制系统(VCS)。它的设计理念和其他VCS非常不同。纵观整个业界,很多人在用旧的思维方式来解决 Git 的使用问题,有 svn 方式的、p4 方式的、奇怪方式的、错误方式的,等等,而不是更新成 Git 的思维方式。虽然 Git 非常灵活,确实可以用这些方式来使用,但其实操作起来反而更难,而且效率更低,吃力不讨好。这里我打算把二十多年的各种版本控制系统的使用经验和十多年 Git 的使用经验,总结出一些 Git 的最佳实践。其实很多时候,正确的做法比错误的更简单,更不容易出错。
由于Hadoop擅长存储大文件,因为大文件的元数据信息比较少,如果Hadoop集群当中有大量的小文件,那么每个小文件都需要维护一份元数据信息,会大大的增加集群管理元数据的内存压力,所以在实际工作当中,如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。
Git是个超级强大也非常流行的版本控制系统(VCS)。它的设计理念和其他VCS非常不同。纵观整个业界,很多人在用旧的思维方式来解决git的使用问题,有svn方式的、p4方式的、奇怪方式的、错误方式的,等等,而不是更新成git的思维方式。虽然git非常灵活,确实可以用这些方式来使用,但其实操作起来反而更难,而且效率更低,吃力不讨好。这里我打算把二十多年的各种版本控制系统的使用经验和十多年git的使用经验,总结出一些git的最佳实践。其实很多时候,正确的做法比错误的更简单,更不容易出错。
Git 主要用于代码版本控制,可以快速查看不同版本的代码内容的变更信息。但在实际使用过程中,代码仓库不仅会有纯文本的代码,可能会有 PSD 设计图、docx 文件、zip压缩包等二进制文件。
---- 本文转载腾讯云 CloudStudio Cloud Studio 开发空间现已集成 Git LFS,并且直接内置常用软件到预置环境中,让开发者无需自行安装就能开箱即用。 一、使用场景 Git 主要用于代码版本控制,可以快速查看不同版本的代码内容的变更信息。但在实际使用过程中,代码仓库不仅会有纯文本的代码,可能会有 PSD 设计图、docx 文件、zip 压缩包等二进制文件。 随着这些非文本的文件数量不断增多和多次版本迭代,Git 仓库的体积会迅速膨胀,并且 git checkout 会变得非常
测试环境:服务器是2核2G带宽3M的云服务器,客户端是也是服务端(同一个云服务器),在同一个云服务器上既测试服务器,又运行客户端
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题,大数据领域中的小文件问题,也是一个非常棘手的问题,仅次于数据倾斜问题,对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案,给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
其实,一开始我有往布隆过滤器那边考虑,但是布隆过滤器只能大致的判断一个 ip 是否已经存在,而不能去统计数量,不符合该场景。
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案,它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近,eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时,它也给 eBay 提供了一个机会,建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云