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MongoDB学习笔记之MapReduce使用示例

这篇文章主要介绍了MongoDB学习笔记之MapReduce使用示例,本文直接给出实例代码,需要的朋友可以参考下

2026-01-11
MongoDB中的MapReduce简介

这篇文章主要介绍了MongoDB中的MapReduce简介,MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行,然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）,需要的朋友可以参考下

2026-01-11
MapReduce中ArrayWritable 使用指南

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)"和他们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。他极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己...

2026-01-11
SQL 分组查询如何优化 COUNT 统计？

优化SQL分组查询中的COUNT统计需综合索引设计、COUNT形式选择、查询重构与预聚合策略。首先，为GROUPBY列创建复合索引，优先将分组列置于索引前导位置，并考虑覆盖索引以避免回表；其次，优先使用COUNT(*)而非COUNT(列名)，因其不检查NULL值，可利用任意非空索引高效计数，而COUNT(列名)在无索引...

2025-09-20
大规模群消息推送如何保证实时性？

第一版红包功能上线后，收集到不少问题。核心问题是消息延迟，导致有些人先看到红包，有些人晚看到红包，同时导致消息顺序混乱。分析一下问题产生的原因：消息量瞬间大增。抢红包时大家都比较活跃，不停在群里发消息，尤其群成员比较多的群（500人），每条消息都会给服务端带来大量的计算工作。后台逻辑不够优化。比如红包消息没有单独的通道...

2025-09-16
Spark vs. Flink -- 核心技术点

引言ApacheSpark是一个综合性且高效的分布式计算引擎，兼具批处理和流计算能力，利用内存进行并行计算。官方数据表明，Spark的内存计算速度比MapReduce快100倍。作为当前最流行的计算框架，Spark已展现出其卓越的性能。ApacheFlink是一个分布式大数据处理引擎，提供基于数据流的状态计算，被誉为下...

2025-09-14
一文搞懂：离线数据、实时数据究竟该如何选择

在数据分析和应用中，数据的时效性是一个绕不开的问题。离线数据和实时数据的区别是什么？在业务应用中，我们应该如何选择？许多业务产品或运营人员常常搞不清楚这两者的差异，总是认为数据分析需求越实时越好。那么，数据团队该如何拒绝这种不切实际的需求呢？一、什么是离线数据和实时数据？数据从业务端产生到被用于分析或反馈业务，需要经过...

2025-09-04
大数据Lambda架构「建议收藏」

大家好，很高兴再次与大家见面，我是全栈君。1Lambda架构介绍Lambda架构被划分为三层，分别是批处理层、服务层和加速层。实现的最终效果，可以用下面的表达式来描述：query=function(alldata)1.1批处理层(BatchLayer,ApacheHadoop)批处理层主要由Hadoop实现，负责数据的...

2025-08-28
谷歌电脑进化史资源全解析_谷歌电脑发展历史的下载途径与内容介绍

谷歌的“电脑进化史”本质是其计算技术的深层演进，1.核心里程碑包括PageRank算法、GFS与MapReduce分布式系统、Android系统、Chrome浏览器、GCP云计算平台及TPU芯片与AI突破；2.追溯途径有GoogleAIBlog、Research官网、YouTube官方频道、权威科技媒体、开源项目Git...

2025-08-11
SQL语言怎样处理海量数据导入 SQL语言在ETL流程中的优化技巧与实践

处理海量数据导入的核心策略是化零为整，通过批量操作、分阶段提交、索引管理、暂存表使用和事务控制来提升效率；2.直接插入海量数据会导致性能瓶颈，原因包括事务日志膨胀、索引更新开销大、锁竞争、内存压力和网络I/O限制；3.在ETL流程中，应利用SQL内置函数、CTE、子查询、分区表和ELT模式优化数据转换与加载，推迟复杂逻...

2025-08-05

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