海量数据处理方法总结 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu，google，腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的

1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考

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

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如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧 疯狂代码 / ĵ:http://DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要

十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解 第一部分、十七道海量数据处理面试题 1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文 件共同的url？ 方案1：可以估计每个文件安的大小为

海量数据处理分析 北京迈思奇科技有限公司戴子良 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

大数据量，海量数据处理方法总结 从目前大公司用的比较多的数据处理系统角度，你可以去看看关于Hadoop，Hbase，Hive的书，纯粹讲海量数据处理的没见过， /~ullman/mmds.html，这个是关于海量数据挖掘的 大数据量的问题是

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海量数据处理1　背景我们生活在一个数据时代：(1) 每天有10 TB的视频数据被上传到世界上最大的视频分享网站Youtube上。(2) 美国的纽约证劵交易所每天大约产生1 TB的交易数据。(3) 中国深圳市拥有20万个交通监控摄像头，每天产

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浅谈海量数据处理技巧 摘要随着计算机应用系统不断的发展和完善，在各个领域产生了大量的数据，这些数据有着非常大的查询和分析价值。但随着数据量的增大，对于如何处理海量数据查询效率的问题，已经迫在眉睫。 关键词海量数据；索引；分表存储 中图分类号

个人经验总结：处理海量数据的经验和技巧 在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：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

海量数据处理分析笔者在实际工作中，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