海量数据时，需要注意日志的增长，索引碎片的增加和数据库的恢复模式，特别是利用大容量日志操作，来减少日志的增长和提高数据插入的速度。对于大数据去重，通过一些小小的改进，比如创建索引，设置忽略重复值选项等，能够提高去重的效率。
布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由一个叫布隆的小伙子提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
遍历文件a，对每个url求取hash(url)%1000，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为a0,a1,…,a999，每个小文件约300M)，为什么是1000？主要根据内存大小和要分治的文件大小来计算，我们就大致可以把320G大小分为1000份，每份大约300M。
本文转自公众号：腾讯大数据 继“一部手机游云南”后，抗疫时期，云南在全省范围内的公共场所推广由腾讯云提供技术支持的“云南抗疫情”扫码系统，实现全体民众出行扫码，全面分析预测确诊者、疑似者、密切接触者等重点人群流动情况。 截至2月24日，云南省累计有1.65亿人次扫码登记“云南抗疫情”微信小程序，用户数1325.81万人。市民使用起来也极其便捷，在进入公众场所前用微信扫描“入”二维码，离开时再扫描“出”二维码，这两张二维码就是云南打赢新冠肺炎疫情防控阻击战的两杆枪。 如此“简单”的操作背后
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。
最近，由于工作需要，需要对爬虫爬下来的网页数据进行相似度去重。 那么问题来了，为什么要去重？ 爬虫采集的数据可能来自各个网站，比如一个热门新闻，可能网易，搜狐，新浪，都有转载报道，如果不做任何措施，那么存储到库里就是3条数据，当然这仅仅是一个例子，假如，你有几TB或PB的数据，如果还这样，那么你的库可能有30%都是大量的重复数据，这些重复数据，一般不会给你带来任何价值，而且会占用大量的存储空间，查询和计算性能。所以这些然并卵的数据，还是需要考虑一下去重删减的步骤。 其实去重是一件说复杂也非常
当我们进行集中数据备份和归档时，重复的数据块会导致存储费用快速上升，同时也会占用数据传输带宽，这时就需要去重技术（重复数据删除技术）。
我们知道ChatGPT通过谷歌面试，年薪突破18.3万美元。阿里面试你觉得会怎么样？
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由一个叫布隆的人提出的，它本质是一个很长的二进制向量（位数组）和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。其优点是空间效率和查询时间都比一般的算法好太多，这是布隆过滤器的出名之处。缺点是有一定的误识别率和删除困难
使用Google Guava库来实现基于布隆过滤器的海量字符串去重是一个很好的选择。布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它利用位数组表示集合，并使用哈希函数将元素映射到位数组的某些位置。布隆过滤器可以高效地检查一个元素是否可能属于某个集合，但有一定的误报率。
什么是Bitmap Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value（若元素存在bit位置为1，不存在则置为0）。可创建一个整型数组（如byte数组，int数组，long数组）来表示
过滤器在数据科学中的应用十分广泛，包括数据库查询、数据快速检索，数据去重等等。过滤器的出现是为了解决在大量数据的环境下，能够更好更快的（节省计算资源或者存储资源）筛查数据的需求。实际的应用场景有：
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种数据结构，可以快速、高效地判断一个元素是否存在于一个集合中，其特点是空间效率高且查询速度快。在日常的编程工作和项目开发中，布隆过滤器经常被用于缓存、防止缓存穿透等场景。
大概在三月份开始面了几家互联网公司，主要方向是java后端和大数据开发，最近整理学习资料，都快秋招了，发的有点晚了，不过还是想分享一下。美团，滴滴，蘑菇街等公司的面经。
然而，网络爬虫的应用也面临着一些技术挑战和伦理问题。首先，网站所有者为了保护其数据和资源，常常采取反爬虫技术，如验证码、IP封锁等，增加了爬虫的访问难度。其次，大规模数据处理和存储也是网络爬虫所面临的挑战之一，需要考虑数据清洗、去重和分布式存储等技术手段。此外，网络爬虫在抓取数据过程中，可能会涉及个人隐私信息的收集，版权和知识产权的侵犯，以及对网络资源消耗的影响，因此需要严格遵守相关法律法规，尊重用户权益，确保合法合规的数据获取和使用。
“五年前，我们很多行业客户的数据还是以ERP、CRM等数据为主，10TB就属于很大的数据量；今天，这些客户积累的数据量通常达到PB级，像行为数据等非结构化数据增长极为迅速，业务形态也发生了巨大变化，基于海量数据的AI应用正在由点到面地铺开”--一位深耕行业的ISV如是说。
以上MergeTree不能对相同主键的数据进行去重，ClickHouse提供了ReplacingMergeTree引擎，可以针对同分区内相同主键的数据进行去重，它能够在合并分区时删除重复的数据。值得注意的是，ReplacingMergeTree只是在一定程度上解决了数据重复问题，由于自动分区合并机制在后台定时执行，所以并不能完全保障数据不重复。ReplacingMergeTree 适用于在后台清除重复的数据以节省空间。
数据工厂，是一套多组件化数据清洗加工及数据存储管理平台，同时能够管理所有的数据库的备份方案。
题目：两个文件各存50亿个url，每个url64个字节，内存限制4G，找出A,B共同的url
在数据处理和分析的过程中，数据去重是数据处理和分析的关键步骤之一。重复的数据会导致分析结果的偏差，影响决策的准确性。通过数据去重，我们可以确保分析所使用的数据集是干净、准确的，从而提高分析结果的可靠性，Python提供了多种方法和技巧来实现数据去重和数据处理，使得这些任务变得简单、高效。
看见了海量数据去重，找到停留时间最长的IP等问题，有博友提到了Bloom Filter，我就查了查，不过首先想到的是大叔，下面就先看看大叔的风采。 一、布隆过滤器概念引入 （B
对数据的盲目崇拜往往是失败的一个诱因，许多事情表面理性，其实却缺乏最基本逻辑。从海量数据分析曾经的辉煌与如今的阴霾中，我们是否还能学到些什么呢？ 两年前，纽约时报刊登了这样一个精彩绝伦的故事：在明尼
特别适合topN问题，如求海量日志中最大的100个数。既然是海量数据，那么内存中一下子无法加载所有的数据集，此时可以先读取海量数据中的100个数，建立数据集为100的小顶堆(小顶堆的对顶比所有元素都小)，然后依次往堆结构中读取数字，调整堆，使其保持小顶堆，最后得到top100的最大数。
外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。
应用背景及现状 美团外卖业务自2013年9月启动至今已运营三年时间。截至2016年12月，美团点评整个外卖平台的日订单超过900万。从发展速度和体量上看，外卖业务仍处在迅猛发展的上升期。与早期飞速增长的状态相比，随着规模的不断扩大，业务的发展需要更健康、高效，这就对业务对象、业务环节的整体业务运营管理提出更高的要求。 特征档案平台向各业务提供了用户/商户筛选和档案管理服务，同时提供了数据查询、存储、生成、导出等数据管理功能，能够提高运营工作效率。当前用户特征档案平台覆盖全部的外卖用户，有特征标签近200个，
ClickHouse 是一款 ROLAP 列式数据库，在海量数据分析场景中，能够帮助我们快速得到想要的"分析性"数据。本文主要从个人视角讲解 ClickHouse 一次数据查询的整体流程，更多的是自己的一些理解和思考，如有不对，欢迎指出和交流。
数据来源一般为天眼查和企查查，天眼查会员可以直接导出excel表格格式的企业投标数据；企查查每天导出只能有500条，多了要收费，针对企查查数据的获取方式我选择的是爬虫爬取
Redis 是一个 Key-Value 存储系统。和 Memcached 类似，它支持存储的 value 类型相对更多，包括 string(字符串)、 list(链表)、 set(集合)和 zset(有序集合)。这些数据类型都支持 push/pop、add/remove 及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，Redis 支持各种不同方式的排序。与 memcached 一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是 Redis 会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了 master-slave(主从)同步。
在上一篇数据去重文中，介绍了使用hashtable这种数据结构实现对一组数据的去重操作，那么这种方式是否存在优化的空间？先来看一道题，给定一组整数无序数组，获取重复的数据 如：[1,2,3,1] 在数据去重第一篇文章中，使用的hashtable, hashtable这种数据结构内部实现上也借用了数组，那么我们是否可以直接使用数组呢？
Alluxio（/əˈlʌksio/）是大数据和机器学习生态系统中的数据访问层。最初作为研究项目「Tachyon」，它是在加州大学伯克利分校的 AMPLab 作为创建者 2013 年的博士论文创建的。Alluxio 于 2014 年开源。
前几天在Python最强王者交流群【巭孬🕷】问了一个问题，一起来看看吧。对5亿行数据去重，各位有没有啥方法。。。内存直接爆了。全是这样的数据，5亿行，按行去重。
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
前段时间用tableau做了可视化大屏，大家有的说说没学过tableau，有的说不会做，但就是觉得很炫。
本文将分享新浪微博系统开发工程师陈浩在 RTC 2018 实时互联网大会上的演讲。他分享了新浪微博直播互动答题架构设计的实战经验。其背后的百万高并发实时架构，值得借鉴并用于未来更多场景中。本文正文是对演讲内容的整理，请继续往下阅读。
大数据时代，各行各业对数据采集的需求日益增多，网络爬虫的运用也更为广泛，越来越多的人开始学习网络爬虫这项技术，K哥爬虫此前已经推出不少爬虫进阶、逆向相关文章，为实现从易到难全方位覆盖，特设【0基础学爬虫】专栏，帮助小白快速入门爬虫。
当进行元素判断时，查询此元素的几个哈希位置上的值是否为 1，如果全部为 1，则表示此值存在，如果有一个值为 0，则表示不存在。因为此位置是通过 hash 计算得来的，所以即使这个位置是 1，并不能确定是那个元素把它标识为 1 的，因此布隆过滤器查询此值存在时，此值不一定存在，但查询此值不存在时，此值一定不存在。
它们两的相同点是：它们都存在误判的情况。例如，使用哈希表时，不同元素的哈希值可能相同，所以这样就产生误判了；而布隆过滤器的特征是，当布隆过滤器说，某个数据存在时，这个数据可能不存在；当布隆过滤器说，某个数据不存在时，那么这个数据一定不存在。
“去重”通过字面意思不难理解，就是删除重复的数据。在一个数据集中，找出重复的数据删并将其删除，最终只保存一个唯一存在的数据项，这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重，不仅可以节省内存空间，提高写入性能，还可以提升数据集的精确度，使得数据集不受重复数据的影响。
海量高维数据查找与某个数据最相似的一个或者多个数据。与其它基于Tree的数据结构，诸如KD-Tree、SR-Tree相比，它较好地克服了Curse of Dimension，能够将KNN的时间复杂度缩减到sub-linear。LSH多被用于文本、多媒体（图像、音频）的相似性判断。
在毕业设计中，用Java写下了第一个爬虫。2019年工作之后，从Python的requests原生爬虫库，学到分布式爬虫框架Scrapy，写了60个左右爬虫。然后写了十几篇有关于爬虫的文章。但大多都是围绕着程序设计、功能模块的角度写的，今天就从数据的角度出发，来看看爬虫程序是如何开发的。
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法，也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结，希望对你有帮助。
在文档管理软件这个领域，哈希算法扮演着极其重要的角色！它的应用可是多得让人数不胜数的，主要就涉及到了数据完整性的确认、数字签名的保障、数据去重的高效处理，还有就是强化了整个系统的安全性等等方方面面。接下来咱们现在就来探索一下，哈希算法在文档管理软件中是怎么发挥着重要的应用：
java开发中经常会遇到List去重这个工作，现在就来整理一下List去重的6种方式。
1. Consumer behaviour is the study of when，why，how and where people do or don't buy a product。 用户行为一般指用户通过中间资源，购买、使用和评价某种产品的记录。同时辅以用户、资源、产品自身及环境的信息。 用户行为记录一般可以表示一组属性的集合：{属性1，属性2，...，属性N｝ 2. 用户行为分析主要是研究对象用户的行为。数据来源包括用户的日志信息、用户主体信息和外界环境信息。通过特定的工具对用户在互联网/移动互联
过了年，2022年的金三银四黄金招聘季也就近在眼前了。卧薪尝胆也罢、踌躇满志也好，作为一名技术人，想要进阶大厂或者升级加薪，首先必须要拥有能够通关打怪的实力加持，这样才可能在千军万马中脱颖而出成为优胜者。每到这个时候各路面经也往往铺面而来，以我往年参加的大咖闭门分享会的经验而言：选对方向好过自我感动式的盲目努力。在数智化时代，围绕数据存储、处理和分析的技能都是必须要掌握的，而MySQL作为数据库里使用最广的开源软件，是技术人怎么都绕不开的全方位支撑技能。而大厂面试重基础早已闻名业界，只不过偶尔表述的套路不同
本文根据冯森在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。
原文链接：海量数据文本相似度解决方式SimHash+分词方法+基于内容推荐算法 – 约翰史密斯 – CSDN博客
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