海量資料 分批分段處理

針對海量資料，在mysql執行批量插入時，mysql5.7的客戶端預設是16m，服務端預設是4m，所以需要對資料進行分批分段處理。

listupdatedata = new linkedlist<>();

updatedata.add("1");
updatedata.add("2");
updatedata.add("3");
updatedata.add("4");
updatedata.add("5");
updatedata.add("6");
updatedata.add("7");
updatedata.add("8");
updatedata.add("9");
updatedata.add("10");
//1.分頁資料資訊
int totalsize = updatedata.size(); //總記錄數
int pagesize = 3; //每頁n條
int totalpage = totalsize/pagesize; //共n頁
if (totalsize % pagesize != 0) 
}logger.info("迴圈批量更新的次數：{}",totalpage);
//2.分批次插入
for (int pagenum = 1; pagenum < totalpage+1; pagenum++)

迴圈批量更新的次數：4

[1, 2, 3]

[4, 5, 6]

[7, 8, 9]

[10]

海量資料處理

1 有一千萬條簡訊，有重複，以文字檔案的形式儲存，一行一條，有 重複。請用5分鐘時間，找出重複出現最多的前10條。方法1 可以用雜湊表的方法對1千萬條分成若干組進行邊掃瞄邊建雜湊表。第一次掃瞄，取首位元組，尾位元組，中間隨便兩位元組作為hash code，插入到hash table中。並記錄其位址和...

海量資料處理

給定a b兩個檔案，各存放50億個url，每個url各占用64位元組，記憶體限制是4g，如何找出a b檔案共同的url？答案 可以估計每個檔案的大小為5g 64 300g，遠大於4g。所以不可能將其完全載入到記憶體中處理。考慮採取分而治之的方法。遍歷檔案a，對每個url求取hash url 1000...

海量資料處理

分而治之 hash對映 hash統計 堆 快速 歸併排序 300萬個查詢字串中統計最熱門的10個查詢。針對此類典型的top k問題，採取的對策往往是 hashmap 堆。hash統計 先對這批海量資料預處理。具體方法是 維護乙個key為query字串，value為該query出現次數的hashtab...