海量数据处理

海量数据处理Tag内容描述：<p>1、海量数据处理方法总结104733 0-1 00姓名：彭军职业：oop,linux,embeded年龄：位置：武汉个性介绍：sun up_user.jpg up_user_pre.jpg OTHER 11 0165 11053 41 2星级BLOG 0djkpengjun#FFFFFF#187218 no-repeat _blank 122784 02009-10-14 11：38：11 123793 122784 2009-10-28 11：38：19 122770 02009-10-14 09：33：52 122911 02009-10-15 16：34：00 127156 122911 2009-12-17 10：46：36 127837 122911 2009-12-25 16：06：42 127841 122911 2009-12-25 16：08：14 122796 02009-10-14 15：47：33 123273 02009-10-20 13：24：36 138244。</p><p>2、MapReduce海量数据并行处理复习大纲Ch. 1. 并行计算技术简介1.为什么需要并行计算？提高计算机性能有哪些基本技术手段提高字长，流水线微体系结构技术，提高集成度，提升主频迫切需要发展并行计算技术的主要原因1)单处理器性能提升达到极限2)爆炸性增长的大规模数据量2)超大的计算量/计算复杂度2. 并行计算技术的分类有哪些主要的并行计算分类方法？1) 按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类2)按并行类型3)按存储访问构架4)按系统类型5)按计算特征6)按并行程序设计模型/方法1)按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类SISD：单指令单数据流。</p><p>3、海量数据处理问题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。对海量的数据进行处理，除了好 的方法，最重要的就。</p><p>4、数据库新技术课 程 报 告题 目： 面向物联网的海量数据处理研究 学 院： 数学与计算机科学学院 专 业： 计算机软件与理论 年 级： 2012级1班 学 号： 120320042 姓 名： 贾福运 成 绩： 摘要 物联网近年来受到人们的广泛关注 伴随各种感知技术的综合应用，物联网所处理的数据量较之以往的任何网络都巨大，呈现真正意义上的海量特征，如何高效 自动智能化地处理这些数据是物联网亟待解。</p><p>5、国内最具权威的市场调研门户网站之一关于海量数据处理分析的经验总结笔者在实际工作中，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。</p><p>6、数据库新技术课 程 报 告题 目： 面向物联网的海量数据处理研究 学 院： 数学与计算机科学学院 专 业： 计算机软件与理论 年 级： 2012级1班 学 号： 120320042 姓 名： 贾福运 成 绩： 摘要 物联网近年来受到人们的广泛关注 伴随各种感知技术的综合应用，物联网所处理的数据量较之以往的任何网络都巨大，呈现真正意义上的海量特征，如何高效 自动智能化地处理这些数据是物联网亟待解。</p><p>7、1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及。</p><p>8、第 3 1卷第 5期 2 0 1 4年 5月 统计研究 S t a t i s t i c a l Re s e a r c h V0 1 3 1No 5 M a y 2 01 4 海量半结构化数据采集、 存储及分析 基于实 时空气质量数据处理 的实践 黄恒君漆 威 内容提要 ： 大数据现象及处理引起 了社会各界 的关 注。本文 以大 数据宏 观层面理论 为依据 ， 试 图从微观层 面 讨论一类大数据的具体处理 ， 归纳提 出一种基于开源架构的海量半结构化数 据采集 、 存 储及分析 自动化解决方 案 ， 并分析解决方案的开放性 、 融合性和经济性 的特点 ， 指 出解决方案 的可拓展方面 。同时 ， 结合海 量空气。</p><p>9、一种支持实时复杂查询和分析的NoSQL系统,题 纲,系统需求与现有方案 技术方案 应用案例,系统需求概述,数据及系统特点 结构化：每条记录包含10个字段左右，每条记录的大小大约是几百字节 数据量巨大：达到千亿级以上，达到PB级 加载速度快：达到百万条/s的规模 系统规模：可以扩展到上千个节点,对数据的访问需求 提供SQL访问接口 支持大规模结果集：达到千万条规模 支持按多列的实时查询（秒级） 支持多列之间的逻辑比较关系，例如AND、OR、NOT等 支持多列之间的的算术比较关系，例如=、等 支持统计、聚合、分组、排序等操作（秒级） ORDER 。</p>