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海量數(shù)據(jù)（海量數(shù)據(jù)股吧）

發(fā)布時間：2023-04-14 18:43:50 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 147

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于海量數(shù)據(jù)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、海量是什么意思
2、海量數(shù)據(jù)處理大量數(shù)據(jù)中找出最大的前10個數(shù) （Top K 問題）
3、海量數(shù)據(jù)高速采集是屬于什么的特點
4、ElasticSearch海量數(shù)據(jù)使用簡述

海量數(shù)據(jù)（海量數(shù)據(jù)股吧）

一、海量是什么意思

海量，漢語詞語，通俗的意思就是像大海一樣多的量。

釋義：

1、寬宏的度量，一般是指人的心胸寬廣，有容人的肚量。比如：您是大人海量，別跟他一般見識。

2、很大的酒量。比如：您是海量，不妨多喝幾杯。

海量數(shù)據(jù)（海量數(shù)據(jù)股吧）

出自元耶律楚材《題平陽李君實吟醉軒》詩：“長鯨海量嫌甜酒，彩筆天才笑小詩?！币ρ┷?《李自成》第一卷第十四章：“這天中午，李過在筵席上放開海量，同黑虎星和眾頭目猜枚劃拳，開懷暢飲，直吃到紅日西斜?！?/p>

海量數(shù)據(jù)是一個形容詞，它是用來形容巨大的、空前浩瀚的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在很多業(yè)務(wù)部門中都需要操作海量數(shù)據(jù)，如規(guī)劃部門有規(guī)劃方面的數(shù)據(jù)，水利部門有水利方面的數(shù)據(jù)，氣象部門有氣象方面的數(shù)據(jù)，這些部門處理的數(shù)據(jù)量都非常大。它包括各種空間數(shù)據(jù)、報表統(tǒng)計數(shù)據(jù)、文字、聲音、圖像、超文本等各種環(huán)境和文化數(shù)據(jù)信息。

海量數(shù)據(jù)（海量數(shù)據(jù)股吧）

二、海量數(shù)據(jù)處理大量數(shù)據(jù)中找出最大的前10個數(shù) （Top K 問題）

在工作中我們常遇到此類問題，從一個大量甚至海量的數(shù)據(jù)中取出前幾個大的數(shù)。必須在海量的文章中取出點擊量最大的10篇文章。

此類問題其實就是Top K問題。

給定一個數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)量海量 N），想找到前 K 個最大的或最小的元素。

eg：有10億個Long型整數(shù)，存儲在一個文件中，如果找出其中最大的10個？

最容易想到的方法是將數(shù)據(jù)全部排序，然后在排序后的集合中進行查找，最快的排序算法的時間復(fù)雜度一般為O（nlogn），如快速排序。每個Long類型占8個字節(jié)，10億個數(shù)就要占用7GB+的存儲空間，對于一些可用內(nèi)存小于7GB的計算機而言，很顯然是不能一次將全部數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存進行排序的。其實即使內(nèi)存能夠滿足要求（我機器內(nèi)存都是8GB），該方法也并不高效，因為題目的目的是尋找出最大的10個數(shù)即可，而排序卻是將所有的元素都排序了，做了很多的無用功。

第二種方法采用最小堆。首先讀入前10個數(shù)來創(chuàng)建大小為10的最小堆，然后遍歷后續(xù)的數(shù)字，并于堆頂（最?。?shù)字進行比較。如果比最小的數(shù)小，則繼續(xù)讀取后續(xù)數(shù)字；如果比堆頂數(shù)字大，則替換堆頂元素并重新調(diào)整堆為最小堆。整個過程直至10億個數(shù)全部遍歷完為止。然后按照中序遍歷的方式輸出當前堆中的所有10個數(shù)字。這個方法使用的內(nèi)存是可控的，只有10個數(shù)字所需的內(nèi)存即可。

三、海量數(shù)據(jù)高速采集是屬于什么的特點

極強的通用性。海量數(shù)據(jù)極高速采集是指通過大量的數(shù)據(jù)信息采集，規(guī)整，分析等達到數(shù)據(jù)更貼近真實的數(shù)據(jù)，由于海量數(shù)據(jù)極高速采集具有多樣性，所有海量數(shù)據(jù)極高速采集有極強的通用性。海量數(shù)據(jù)極高速采集是根據(jù)某個時間段進行分析，分析整個市場的的環(huán)境如何，最終通過結(jié)論來應(yīng)對以后的市場發(fā)展方向。

四、ElasticSearch海量數(shù)據(jù)使用簡述

應(yīng)用場景當中經(jīng)常會遇到模糊查詢或多條件匹配查詢，數(shù)據(jù)量較小的情況下通過簡單的數(shù)據(jù)庫模糊查詢是可以解決的，但是對于數(shù)據(jù)量龐大的情況，數(shù)據(jù)庫模糊查詢就會出現(xiàn)性能問題。這種情況下的一種解決方案就是根據(jù)查詢內(nèi)容構(gòu)建反向索引，借助搜索引擎進行查詢，提升查詢性能。

目前使用比較多的分布式搜索引擎是ElasticSearch。那么項目中如何使用ES？如何保證ES的數(shù)據(jù)更新？下面簡單做個描述。

Elasticsearch使用可以簡單分為兩個階段。數(shù)據(jù)初始化階段、數(shù)據(jù)更新階段。

數(shù)據(jù)初始化階段。數(shù)據(jù)初始化常見的方式如下：

一、通過應(yīng)用程序手動將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，調(diào)用ES接口API插入ES索引庫中。

二、同過數(shù)據(jù)遷移工具將數(shù)據(jù)初始化到ES數(shù)據(jù)庫。目前常用的ES同步工具有l(wèi)ogstash-input-jdbc、DataX。通過同步遷移工具可以全量將數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)初始化到ES索引庫中。

數(shù)據(jù)更新階段。數(shù)據(jù)更新階段常見的處理方式如下：

一、通過應(yīng)用服務(wù)直接調(diào)用ES更新接口。這種方式實現(xiàn)比較簡單但是對業(yè)務(wù)侵入性比較大。

二、對于實時性要求不高的可以采用定時任務(wù)監(jiān)控數(shù)據(jù)表變化然后調(diào)用ES接口實現(xiàn)數(shù)據(jù)更新。

三、業(yè)務(wù)應(yīng)用中通過發(fā)送消息異步更新數(shù)據(jù)。

四、通過DataX同步工具定時將修改的數(shù)據(jù)同步到ES庫中。

上述是ElasticSearch使用的簡單描述。使用的關(guān)鍵還是數(shù)據(jù)庫與ES間的數(shù)據(jù)同步。能否用的好關(guān)鍵也是數(shù)據(jù)間的同步。

以上就是關(guān)于海量數(shù)據(jù)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。