9 海量數據處理
阿新 • • 發佈:2018-07-15
設計 由於 用戶需求 apr 數據庫 reduce img bloom ima
針對含量數據的處理,可以使用的方法非常多,常見的方法有Hash法、Bit - map法、Bloom filter法、數據庫優化法、倒排索引法、外排序法、Trie樹、堆、雙層桶法以及MapReduce法。
- 計算機硬件的擴容確實可以極大地提高程序的處理速度,但考慮到其技術、成本等方面的因素,它並非一條“放之四海而皆準”的途徑。而隨著互聯網技術的發展,雲計算、物聯網、移動通信技術的興起,每時每刻,數以億計的用戶產生著數量巨大的信息,海量數據時代已經來臨。由於通過對海量數據的挖掘能有效地揭示用戶的行為模式,加深對用戶需求的理解,提取用戶的集體智慧,從而為研發人員決策提供依據,提升產品用戶體驗,進而占領市場,因此當前各大互聯網公司研究都將重點放在了海量數據處理.上,但是,只寄希望於硬件擴容是很難滿足海量數據處理需要的,如何利用現有條件進行海量信息處理已經成為各大互聯網公司亟待解決的問題。所以,海量信息處理日益成為當前程序員筆試面試中一個新的亮點。
9 海量數據處理