海量数据处理

iteye_16264

于 2011-10-25 13:55:06 发布

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分类专栏：海量数据处理文章标签：海量数据

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本文总结了大数据量处理的多种方法，包括寻找第K大的数的算法、数据库水平切分实现原理、轻量级水平切分技术以及关键算法概述。文章深入探讨了数据库水平分割、垂直分割、库表散列的简述，并分享了数据库shardingLookup技术的讨论。此外，还提供了大文件上传设计思路和实践案例。

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大数据量，海量数据处理方法总结
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6407c0c60100pf58.html

寻找第K大的数的方法总结
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6407c0c60100porj.html

【转】数据库水平切分的实现原理解析－－－分库，分表，主从，集群，负载均衡器
http://pursue-freedom.iteye.com/blog/1052900

重要的算法
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6407c0c60100s7n0.html

通过ibatis实现轻量级的水平切分(已更新，ibatis原生api也可以实现sharding)
http://www.iteye.com/topic/752243

数据库水平分割、垂直分割、库表散列简述
http://jefferent.iteye.com/blog/1122927

数据库sharding Lookup技术探讨
http://database.51cto.com/art/200904/121872.htm

超越QQ Mail文件中转站---大文件上传设计思路和实践（一）
http://wangzebin.blog.51cto.com/653300/128236