单机处理大数据

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http://www.youkuaiyun.com/article/2013-11-12/2817457-how-mac-mini-surpass-a-1636-hadoop-cluster
如何在 Java 中处理大数据：从分布式到并行处理
shrgegrb的博客
03-31 724
Java 在大数据处理领域提供了强大的工具和框架，从并行处理到分布式计算，开发者可以根据实际需求选择合适的方案。通过合理利用 Java 的并发模型和分布式框架，我们可以高效地处理海量数据，满足现代企业的数据处理需求。希望本文的示例和建议能够帮助你在 Java 大数据处理领域迈出坚实的步伐。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言！
大数据领域结构化数据的处理技巧大揭秘
最新发布
AI天才研究院
05-03 1047
本文旨在为大数据工程师、数据分析师和数据科学家提供一套完整的结构化数据处理技术体系。结构化数据的特点和处理挑战高效ETL(抽取-转换-加载)流程设计大规模数据清洗和转换技术分布式环境下SQL查询优化主流大数据处理框架的比较和应用首先介绍结构化数据的基本概念和特点然后深入探讨核心处理技术和算法接着通过实际案例展示技术应用最后讨论工具选择和未来发展趋势结构化数据：具有明确定义格式和模式的数据，通常存储在关系型数据库中ETL。
Hadoop----------大数据单机伪集群搭建（这一篇就够了）
just_learing的博客
08-02 762
Hadoop----------大数据单机伪集群搭建（这一篇就够了）
单机模式处理大数据，搜集一些好用的开源利器
大魁的专栏
08-27 4772
1. LibFM 项目主页：http://www.libfm.org/ 2. Svdfeature 项目主页：http://apex.sjtu.edu.cn/apex_wiki/svdfeature 3. Libsvm和Liblinear libsvm项目主页：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ liblinear项目
Druid 大数据分析之快速应用（单机模式）
yangyangmyself的专栏
08-30 2216
一、概述    本节快速安装基于单机服务器，很多配置可以默认不需要修改，数据存储在操作系统级别的磁盘。推出快速安装的目的，便于了解并指导基于Druid进行大数据分析的开发流程。本节主要讲Druid的安装、实例数据加载、查询及使用问题解决。   二、安装要求    1. Java 7 及以上    2. Linux, Mac OS X, or other Unix-like
单机数据处理
billhe_2006的专栏
04-01 323
<br />发表时间：2009-6-16 19:40:52<br />出差，不清楚北京同事在单机数据处理上有何进展，挂念。这次我们的goal是能处理1,000,000 row数据在1-2秒之内。相对用户来讲，这不是一个很好的指标，但如果是在普通的pc上实现，对工程师的压力还是有的。继续看paper，做 prototype，寻找更优解吧。
hadoop-单机大数据处理-多机分布式大数据处理
weixin_33701617的博客
04-30 246
转载于:https://www.cnblogs.com/LXL616/p/10795869.html
在单机上处理大数据包时，节约内存的一种方法（python）～
weixin_38675215的博客
01-29 368
8G的mac真是带不动大的数据包啊，感觉2g已经开始卡顿了。在kaggle上看到很多人用一个方法减少内存占用，看了下原理是减少int型数字占用的位数，给每个int型数据分配合适的空间避免浪费。还挺实用。粘过来mark 如下： # Memory saving function credit to https://www.kaggle.com/gemartin/load-data-reduce-...
一篇文章带你了解数据处理方式（单机数据处理、集群数据处理）、分布式计算框架、Spark的分布式计算、多任务以及进程和线程的区别
m0_70882914的博客
10-09 1199
数据处理方式（单机数据处理、集群数据处理）、分布式计算框架、Spark的分布式计算、多任务以及进程和线程的区别
partools:单机多核大数据结构的Python并行处理。 避免对只读大数据结构进行不必要的复制
07-03
用于单机多核大数据结构的python并行处理的实用函数。 避免对只读大数据结构进行不必要的复制。 它包括： 1. map功能的并行版本。 它旨在以内存高效的方式在具有多个内核的单台机器上执行无限并行化的任务。 在...
Python实战，Hadoop开发环境，如何分析处理大数据
一个好知识的传播者
07-04 1027
Python与Hadoop的结合为大数据处理与分析提供了强大的工具。Python的灵活性和丰富的库使得数据处理和分析变得更加高效和便捷，而Hadoop的分布式计算能力则使得处理大规模数据集成为可能。未来，随着大数据技术的不断发展，Python和Hadoop将在更多领域得到应用。同时，我们也需要关注新技术和新工具的出现，如Flink、Kafka等实时数据处理框架，以及深度学习、机器学习等人工智能技术在大数据分析中的应用。这些新技术和工具将进一步推动大数据处理与分析领域的发展和创新。
单机程序的数据处理：Access + DataSet + Linq
weixin_34024034的博客
01-08 176
      最近熬夜改造了一个小程序，把一个BP神经网络的控制台程序，改造成一个winform程序。本来以为会很简单，结果花了好几天而且竟然还有一个通宵。哎，廉颇老矣。。。       言归正传。我觉得这里边处理数据的思考值得记录下来，备忘以及分享。作为开始，要回答三个问题，一是要处理的数据源以什么格式输入，二是数据是否会被并发访问，三是数据在应用程序中是否需要缓存。答一：我的这个程序中，将要处...
单机大数据查重
weixin_44204834的博客
04-30 483
假设有一个T的文件，按照行存储，其中有且只有两行完全一致，给你一台内存只有128M的电脑，如何能在所有数据中找出两行重复行呢？ 首先，我们要确定有方法可以解决这个问题，只要提取每一行，进行逐行比对，假设有n行，最多需要比对[n*(n-1)]/2次，也就是说要将数据IO读取[n*(n-1)]/2次，如此肯定可以找出正确的两行，但是所要消耗的时间成本过高，接下来我们就要将这个方法进行优化。 如果想要节...
单机大数据设计思想
liupeng6899319的专栏
05-24 185
学了Java很久，但一直没学好，只是简单的了解了一下。今天又回到基础，记录下来与诸君共勉！ 需求背景，方法总比问题多，辩证思维就是问题也不少。 现在的云计算，大数据都比较流行。还没有看分布式的具体内容。但我想有些项目的设计分布式要优化的有很多很多。 而，我现在是要一个机器上运行程序得到较高的利用率，从而分布式推广。例如，某个项目需求总体数据量是 1亿-4亿条数据 只有几个数据项。涉及到的是 数据的大量计算从而得到想要的结果。比如输入 某个国家 某个省的 人的身高，年龄，体重等。 通过某个模型得到数
单机大数据文件计算
千樽醉的博客
04-30 426
将数据读取， 每读到一行，取hashcode 然后对hashcode取模，存储到不同的小文件中， 让相同的行，在同一个小文件里相遇， 相同的字符串，则hashcode相同，则取模后的数值也相同， 现在所有的小文件都具有一个特征，相同的数据，肯定在同一个小文件里， 再对所有的小文件进行查询比较，找出相同的行 ...
单机每秒最多可处理10亿条数据！eBay开源数据处理框架Accelerator
weixin_33872660的博客
05-02 386
策划编辑 | Natalie编译 | 无明编辑 | EmilyAI 前线导读：近日，eBay 宣布正式开源 Accelerator，一款久经考验的数据处理框架，提供快速的数据访问，并行执行以及自动组织源码、输入数据和结果。它可以用于日常数据分析，也可以用在包含数十万大型数据文件的实时推荐系统上。Accelerator 可运行在笔记本电脑或机架式服务器上，轻松处理数十亿行数据，井然有序地处理成千上...
Linux-本地单机大数据测试环境.md# Linux单机大数据环境-本地开发测试环境
Sahag321的博客
02-26 335
Linux-本地单机大数据测试环境.md# Linux单机大数据环境-本地开发测试环境 ## ssh ssh登录两种需要输入内容校验的情况 注意:localhost不等同127.0.0.1,也与majia-pc不同:这是ssh 主机; 想要免密登录以下命令不要输入任何字符,负责登录时会校验rsa字符串 ssh-keygen -t rsa&nbsp...
有它的加持，单机玩转百亿大数据不是梦！
weixin_47202722的博客
08-06 655
导读 基于数据驱动的运营已经成为众多行业的核心竞争力，但是对于很多中小型企业或团队面临很多现实的问题，大数据技术人员配备不足，硬件资源预算有限，尤其对于产品处于投放初期，仅靠负责业务线开发的技术人员支撑数据分析需求，就会出现响应不及时、覆盖需求面过于单一等问题。 过去传统的中心化、非实时化数据处理的思路显然已经不符合企业发展的需要。 易观方舟Argo核心是IOTA架构，IOTA是易观经过多年技术实践沉淀下来的大数据实时分析技术架构。易观方舟Argo的设计初衷就是让技术人员单机玩转百亿大数据，我们特别邀请易.
大数据单机学习环境搭建(10)Pycharm中操作spark和hive
LMTX069的博客
05-20 3918
目录1.环境准备2.Pycharm连接Hive3.Pycharm执行py脚本3.1SparkSql操作数据的方式3.2一个完整的pyspark脚本 1.环境准备 需要提前准备Hadoop、Hive、Spark和Anaconda，以及Pycharm连接Linux的Anaconda环境，具体见本人如下相关文章。 Hadoop本地单节点安装 Linux使用yum安装Mysql Hive单节点安装和启用 Spark单节点安装与pyspark使用 Linux单节点Anaconda安装和Pycharm连接 另外，还可以
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