MongoDB数据量大于2亿后遇到的问题 及原因分析 一、数据增长情况 二、遇到的情况及解决方法 优化处理方法： 原因分析： 数据量过大后，从节点时尔出现CPU load 负载过高，从节点尤其明显。 表存储大小： 444G, 索引 id 3.9G, TraceId_1 大小：11G 原因分析： 3.此前数据库从节点内存升级后（16G —> 3...

40亿个数中快速查找 题目描述 分析与解法 解法一 解法二 问题扩展 40亿个数中快速查找 题目描述 给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？ 分析与解法 海量数据处理往往会很有趣，有趣在什么地方呢？ 空间，available的内存不够，需要反复交...

物联网是一个很宽泛的概念，是指各种设备、机器都通过互联网连接起来，车联网、工业互联网等都属于物联网范畴。根据Gartner报告，联网的设备在2019年已经超过142亿，预计2021年将达到250亿，这是一个巨大的数量。毫无疑问，我们需要一个物联网大数据平台来处理这些联网设备产生的海量数据。 一个物联网大数据平台需要具备哪些功能？与通用的大数据平台相比，它...

一、海量数据处理 那解决办法呢? 二、算法/数据结构基础 1.Bloom Filter 适用范围 2.Hash 3. Bit-map 4.堆 5.trie树 6.外排序 三、面试问题解决 ①、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 ②、 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-...

从深蓝说起 博弈算法 围棋难题 卷积神经网络 从深蓝说起 从计算机问世后，博弈算法从来就没有停止过改进的步伐。最早打败人类顶级棋手的AI就是深蓝。以下内容摘自百度百科： 深蓝是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑，重1270公斤，有32个大脑（微处理器），每秒钟可以计算2亿步。”深蓝”输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局。1997年 ...

OceanBase融合了传统的关系数据库和分布式系统两个领域的优势，是一个可线性扩展的分布式数据库。 其核心优势如下： 高性能 准内存数据库性能 世界纪录级处理峰值4200万次/秒 低成本 基于普通PC，存储空间仅ORACLE的1/10 整机成本节省30% 高可用 基于Paxos协议，少数故障，数据不丢，服务不停 RP...

简介 关于 InLong 特性 架构 模块 已支持数据节点（更新中） 简介 InLong(应龙)，中国神话故事里的神兽，引流入海，借喻 InLong 系统提供数据集成能力。 关于 InLong Apache InLong（应龙） 是一站式、全场景的海量数据集成框架，同时支持数据接入、数据同步和数据订阅，提供自动、安全、可靠和高性能的...

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总览 架构 审计维度 审计项ID 数据传输协议 审计SDK实现细节 目标 主要逻辑图 服务发现 容灾逻辑 接入层实现细节 目标 主要逻辑 Elasticsearch分发实现 目标 主要逻辑图 索引设计 索引名 索引字段格式 索引的存储周期 Elasticsearch写入设计 inlong_group_id、inlong_...

总览 架构 审计维度 审计项ID 数据传输协议 审计SDK实现细节 目标 主要逻辑图 服务发现 容灾逻辑 接入层实现细节 目标 主要逻辑 Elasticsearch分发实现 目标 主要逻辑图 索引设计 索引名 索引字段格式 索引的存储周期 Elasticsearch写入设计 inlong_group_id、inlong_...