海量数据处理技术需要注意的细节之四

 

    任何现象都从一定的方面表现着本质，现象是本质的外部表现，所以，为了更好的把握住本质，我们就跟要知道海量数据处理技术需要注意的细节了。

    海量数据处理技术避免使用32位机子（极端情况），目前的计算机很多都是32位的。那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要，排序可以有很多种，按照不同的方式进行不同的排序，比如快排，最小堆排序，归并排序，如果大文件需要排序，并且严格要求内存的话，分治成小文件，然后采用归并排序很合适。

    海量数据处理技术使用采样数据，进行数据挖掘。基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据。一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率，一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差，笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

    还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多，类似的情况需要针对不同的需求进行处理，海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫。这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。

    海量数据处理方法整理记录，随着现在数据量的不断增加，很多大数量的问题随之而来，就得需要我们想办法解决。我找了一些问题并首先思考，然后找到方法，在这里记录一下，未来有需要的同学可以拿走去用。

    我们接触到的所有事物，都是永恒发展的，是一个前进的，上升的运动。就像今天小编介绍的海量数据处理技术需要注意的细节来说，亦是这样一个过程。所以，还不快去了解海量数据处理技术需要注意的细节的更多相关的知识。

 

 

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