大数据处理时用到maven的repository

一种大数据外部排序(内存无法加载所有排序元素).去除重复元素.快速找到随机被删除元素的BitMap小算法,核心思想即通过将一个数作为下标(index)来索引一个bit表示一个数是否存在,排序时的时间复杂度为O(N),需要的额外空间的复杂度O(N/8),支持整个int范围(正负数都支持)的算法示例如下: char BitMask[] = {0x80 , 0x40 , 0x20 , 0x10 , 0x8 , 0x4 , 0x2 , 0x1}; int WriteNumberBitToByte(cha

摘要: 11月14日,阿里云重磅发布了实时计算独享模式,即用户独享一部分物理资源,这部分资源在网络/磁盘/CPU/内存等资源上跟其他用户完全独立,是实时计算在原有共享模式基础上的重大升级.(观看实时计算发布会直播:https://yq.aliyun.com/live/591) 独享模式优点更加突出1.UDX开放:实时计算的共享模式是多个用户共享一个物理机群,在网络/磁盘层面没有办法做到完全隔离. 11月14日,阿里云重磅发布了实时计算独享模式,即用户独享一部分物理资源,这部分资源在网络/磁盘/C

上讲,讲述了大概九种的技术种类以及他们的领域.那么既然有吃饭的,那就必须有做饭的.因此大数据技术结构的选型,必须有的组成部分至少三种(来源.计算.存储) 最简单的数据处理架构: 最少单元的数据处理方案,当然这个不是最好的,为什么呢,问题: 1.流式处理数据(Streaming)时,数据量小时,数据存储到HDFS中,20M或者100K,这种情况是有的.这种计算结果的存储极大浪费了存储空间.HDFS不适用于大批量小文件的存储,(只是不适用,不是不能) 2.数据量大时,数据处理不过来(receiver

使用公司的maven服务器,可以加速jar包的下载. 如果要使用公司的maven服务器,需要对本地maven配置文件conf/settings.xml做相应修改,具体改法有两种. 一.mirror 方式 思路是利用 mirror 配置支持通配符号,于是可以指定所有的 repository 都去找公司的repository,如果有某些 repository 是公司没有的,就需要显示做排除. 这种方法明显的缺点就是要排除所有公司仓库中没有的repository. 具体配置如下 <mirrors>

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

各有关单位: 中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构,同时也是中国信息化建设的重要支撑单位,中科院计算所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构.中心凭借科学院的强大师资力量,在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上,自主研发出一整套课程体系,其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才,提升整体研发能力,迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员,并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务. 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已

1.位图 由题引入: [腾讯]:2.给40亿个不重复的无符号整数,没排过序.给一个无符号整数,如何快速判断一个数是否在这40亿个数中. 如果将40亿个数按整型放入内存,显然不科学,就算内存足够,这样做也是浪费空间. 解决思路:用一个比特位表示一个数,存在的话该位上就置为1,不在的话置为0:这样40亿个数需要40亿个比特位,换算一下也就是500M,相对于16G来说,大大节省了空间. 注意:位图只适合判断,查找数据是否存在,且只能对整数进行处理. 代码如下: 1 class BitMap 2 { 3

Hadoop的编程可以是在Linux环境或Winows环境中,在此以Windows环境为示例,以Eclipse工具为主(也可以用IDEA).网上也有很多开发的文章,在此也参考他们的内容只作简单的介绍和要点总结. Hadoop是一个强大的并行框架,它允许任务在其分布式集群上并行处理.但是编写.调试Hadoop程序都有很大难度.正因为如此,Hadoop的开发者开发出了Hadoop Eclipse插件,它在Hadoop的开发环境中嵌入了Eclipse,从而实现了开发环境的图形化,降低了编程难度.在安装

近年来,随着互联网技术的发展,大数据越来越受到关注,其应用逐步渗透至多个行业,开启了全新的数据时代.数据是征信业务开展的基础资料,征信活动主要是围绕数据进行采集.整理.保存.加工,并最终向信息使用者提供.大数据不仅为征信业发展提供了极为丰富的数据信息资源,也改变了征信产品设计和生产理念,成为了未来征信业发展最重要的基石.我国征信业发展尚处于起步阶段,在大数据时代存在征信法律制度和业务规则不够完善.征信机构数据处理能力有待提高等问题.未来征信业面临的机遇和挑战并存,研究大数据时代征信业的发展具有重