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摘要： Trie树：应用于统计和排序 Trie树：应用于统计和排序 1. 什么是trie树 1.Trie树 （特例结构树） Trie树，又称单词查找树、字典树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种，是一种用于快速检索的多叉树结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统 阅读全文

摘要： 海量数据处理算法—Bit-Map 1. Bit Map算法简介 来自于《编程珠玑》。所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value， 而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。 2、 Bit Map的基本思想 我们先来看一个具体的例 阅读全文

摘要： 使用Storm实现实时大数据分析 使用Storm实现实时大数据分析 摘要：随着数据体积的越来越大，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视，为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析。CSDN 阅读全文

摘要： 用Redis bitmap统计活跃用户、留存 用Redis bitmap统计活跃用户、留存 Spool的开发者博客，描述了Spool利用Redis的bitmaps相关的操作，进行网站活跃用户统计工作。 原文：http://blog.getspool.com/2011/11/29/fast-easy- 阅读全文

摘要： 大数据计算：如何仅用1.5KB内存为十亿对象计数 Big Data Counting: How To Count A Billion Distinct Objects Using Only 1.5K This is a guest post by Matt Abrams (@abramsm), fr 阅读全文

摘要： 6个用于大数据分析的最好工具 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军 阅读全文

摘要： 谷歌三大核心技术（一）The Google File System中文版 The Google File System中文版 译者：alex 摘要 我们设计并实现了Google GFS文件系统，一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上，但是它依然了 阅读全文

摘要： 谷歌三大核心技术（二）Google MapReduce中文版 Google MapReduce中文版 译者: alex 摘要 MapReduce是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基 阅读全文

摘要： 谷歌三大核心技术（三）Google BigTable中文版 谷歌三大核心技术（三）Google BigTable中文版 Bigtable：一个分布式的结构化数据存储系统 译者：alex 摘要 Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的 阅读全文

摘要： Hadoop Hive与Hbase整合+thrift 1. 简介 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapR 阅读全文