撰文目的：记录NUAA2022-2023学年第一学期选修实验课的过程，也希望对后面学这门课程的同学有所帮助。主要参考链接：https://blog.csdn.net/catharryy/article/details/9186757Hadoop实验教程部分由老师给出，这部分内容非常详细，我在自己实践的基础上稍加改动了一些。Hadoop实验教程一、安装虚拟机软件VirtualBox（VmwareWorkstation也可）这里我选择的是VmwareWorkstation。二、使用VirtualBox新建虚拟机并安装Ubuntu系统提示：硬盘不要分太小，后续计算有出问题的可能性Ubuntu镜像下载
背景海量数据OLAP场景，通常具有数据规模大、查询复杂度高、处理速度要求高等特点，对SQL引擎的执行效率要求非常高。面向行式存储的行式执行引擎由于逐行扫描的方式，往往会导致大量的函数调用开销，性能方面无法满足业务需求。为了解决这个问题，基于列式存储的向量化执行引擎技术应运而生，该方式通过批量计算和充分利用CPU高速缓存和流水线，使得查询分析的性能相较于行式执行引擎得到数量级的提升。面向OLAP场景，YashanDB在列式存储基础上引入了向量化执行引擎技术，并取得了显著的查询性能提升。如下图，在TPC-H基准测试下，YashanDB基本维持秒级的查询响应时延，达到了行业领先水平。本文将为大家深入
【海量数据挖掘/数据分析】之关联规则挖掘Apriori算法（数据集、事务、频繁项集、关联规则、支持度、置信度）目录【海量数据挖掘/数据分析】之关联规则挖掘Apriori算法（数据集、事务、频繁项集、关联规则、支持度、置信度）一、关联规则挖掘简介二、数据集与事务(Transaction)概念三、项(Item)概念四、项集(ItemSet)概念五、频繁项集六、数据集、事物、项、项集合、项集示例七、关联规则是指:八、数据项支持度九、关联规则支持度 十、置信度十一、频繁项集十二、非频繁项集十三、强关联规则十四、弱关联规则十五、发现关联规则十六、非频繁项集超集性质十七、频繁项集子集性质十八、项集与超集支
在海量数据如何确定一个值是否存在？这是一道非常经典的面试场景题。那怎么回答这个问题呢？接下来咱们就详细的聊一聊。参考答案判断一个值是否存在？通常有以下两种解决方案：使用哈希表：可以将数据进行哈希操作，将数据存储在相应的桶中。查询时，根据哈希值定位到对应的桶，然后在桶内进行查找。这种方法的时间复杂度为O(1)，但需要额外的存储空间来存储哈希表。如果桶中存在数据，则说明此值已存在，否则说明未存在。使用布隆过滤器：布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。它利用多个哈希函数映射数据到一个位数组，并将对应位置置为1。查询时，只需要对待查询的数据进行哈希，并判断对应的位是否都为1。如
背景ClickHouse是一个开源的OLAP引擎，不仅被全球开发者广泛使用，在字节各个应用场景中也可以看到它的身影。基于高性能、分布式特点，ClickHouse可以满足大规模数据的分析和查询需求，因此字节研发团队以开源ClickHouse为基础，推出火山引擎云原生数据仓库ByteHouse。在日常工作中，研发人员经常会遇到业务链路过长，导致流程稳定性和数据一致性难保障的问题，这在分布式、跨服务的场景中更为明显。本篇文章提出针对这一问题的解决思路：在火山引擎ByteHouse中构建轻量级流程引擎，来解决数据一致性问题。使用轻量级流程引擎可以帮我们使用统一的标准来解决复杂业务链路的编排问题，不仅提
一、可视化海量点应用场景在正文开始之前我先说说我为啥会使用这个技术来实现数据的可视化。事情是这样的，我接手了一个项目，里面有个需求是在地图上标记出他们公司的产品的使用分布。我接手的时候呢，我前面的那位大哥是使用marker点覆盖物，加上for循环来渲染实现的，可能他在维护这个项目的时候，公司的产品上线的比较少，最多的时候也不超过2000个，所以通过for循环marker也没出现什么卡顿现象。可到我这里，好家伙，一下子数据飙到1w多，进那个页面之后直接卡死，浏览器直接崩溃了。所以说通过for循环marker的方式在数据量小的时候还可以，在大数据面前显然是不可取的。在高德官方呢也给出了解决方案，一
无论多么复杂的业务场景，一条数据的一生都体现在CRUD操作上，正是创建、查询、修改、删除。正如人的生死轮回，数据亦是如此，一条数据随着时间的流逝，其价值也是在逐渐变小。数据存在的价值则是在于它被使用的程度，在不同的系统中，人们对于不同时期的数据有着不同的需求。比如12306、携程上的火车、机票订单，人们往往只关注30天之内的订单，而携程正是默认只保留30天的订单信息，超过30天的订单需要通过手机号查找。携程订单携程为什么要这么做？其实仔细想想不难明白，作为全国购票平台，每年数以亿计的订单，如果全部能够开放操作（CRUD），那么系统将会瞬间崩溃。一个订单走到终态的标志则是这笔订单的完成，也就意味
文章目录困难解决方案初始方案及存在的问题segmentmerge引入预排序拆分方案设计考量点如何去除冗余数据按什么维度拆分，拆多少个最终的索引拆分模型演进历程整体迁移流程全量迁移流程流量回放比对验证异步转同步多索引联查优化效果总结与思考参考困难索引数据量亿+，查询请求耗时高，大量查询耗时超过1s的请求数据的快速膨胀，带来了很大的资源消耗和稳定性问题,比如如查询抖动等等数据存在冗余，大量的冗余数据，带来了不必要的资源消耗索引所在集群资源已接近瓶颈，但是扩容的话机器成本较高解决方案一开始从索引参数调整，forcemerge任务引入等多个手段来缓解问题，但是伴随数据的快速膨胀还是遇到类似高命中查询等
1.概述我们都知道随着业务系统的发展和使用，数据库存储的业务数据量会越来越大，逐渐成为了业务系统的瓶颈。在阿里巴巴开发手册中也建议：单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB才推荐进行分库分表，如果预计三年后数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。数据库最终都是存储在磁盘上，随着数据量变大，会导致数据操作变得缓慢，无论是计算还是IO，但是话又说回来，单表数据量大就一定要进行分库分表操作吗？答案是否定的，因为分库分表本身是一个“很重”的操作，这里就不卖关子了，直接来看看分库分表带来的以下问题和挑战：重构适配系统 本身我们的业务系统不可能一开始开发上线的时候就会分库分表，都是随着
2022年ICT软件技术大会·武汉站——架构建模&海量计算专场一、复用思维在软件实现设计中的应用实践主讲人：徐林分享过程中提到了国外的软件实现过程一般还是会在编码前做好完整的架构和设计，最后代码实现其实只是很小的一部分可以理解成就是一个翻译的过程。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sJjO2qGK-1658556723971)(http://image.huawei.com/tiny-lts/v1/images/1a7b165935af35e7d8d773c7f2fef24d_4608x2128.jpg@900-0-90-f.jpg)]1.那么编码前
