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海量数据（海量数据股吧）
发布时间：2023-04-14 18:43:50
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于海量数据的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、海量是什么意思
海量，汉语词语，通俗的意思就是像大海一样多的量。
释义：
1、宽宏的度量，一般是指人的心胸宽广，有容人的肚量。比如：您是大人海量，别跟他一般见识。
2、很大的酒量。比如：您是海量，不妨多喝几杯。
出自元耶律楚材《题平阳李君实吟醉轩》诗：“长鲸海量嫌甜酒，彩笔天才笑小诗。”姚雪垠 《李自成》第一卷第十四章：“这天中午，李过在筵席上放开海量，同黑虎星和众头目猜枚划拳，开怀畅饮，直吃到红日西斜。”
海量数据是一个形容词，它是用来形容巨大的、空前浩瀚的数据。现在很多业务部门中都需要操作海量数据，如规划部门有规划方面的数据，水利部门有水利方面的数据，气象部门有气象方面的数据，这些部门处理的数据量都非常大。它包括各种空间数据、报表统计数据、文字、声音、图像、超文本等各种环境和文化数据信息。
二、海量数据处理 大量数据中找出最大的前10个数 （Top K 问题）
在工作中我们常遇到此类问题，从一个大量甚至海量的数据中取出前几个大的数。必须在海量的文章中取出点击量最大的10篇文章。
此类问题其实就是Top K问题。
给定一个数据（数据量海量 N），想找到前 K 个最大的或最小的元素。
eg：有10亿个Long型整数，存储在一个文件中，如果找出其中最大的10个？
最容易想到的方法是将数据全部排序，然后在排序后的集合中进行查找，最快的排序算法的时间复杂度一般为O（nlogn），如快速排序。每个Long类型占8个字节，10亿个数就要占用7GB+的存储空间，对于一些可用内存小于7GB的计算机而言，很显然是不能一次将全部数据读入内存进行排序的。其实即使内存能够满足要求（我机器内存都是8GB），该方法也并不高效，因为题目的目的是寻找出最大的10个数即可，而排序却是将所有的元素都排序了，做了很多的无用功。
第二种方法采用最小堆。首先读入前10个数来创建大小为10的最小堆，然后遍历后续的数字，并于堆顶（最小）数字进行比较。如果比最小的数小，则继续读取后续数字；如果比堆顶数字大，则替换堆顶元素并重新调整堆为最小堆。整个过程直至10亿个数全部遍历完为止。然后按照中序遍历的方式输出当前堆中的所有10个数字。这个方法使用的内存是可控的，只有10个数字所需的内存即可。
三、海量数据高速采集是属于什么的特点
极强的通用性。海量数据极高速采集是指通过大量的数据信息采集，规整，分析等达到数据更贴近真实的数据，由于海量数据极高速采集具有多样性，所有海量数据极高速采集有极强的通用性。海量数据极高速采集是根据某个时间段进行分析，分析整个市场的的环境如何，最终通过结论来应对以后的市场发展方向。
四、ElasticSearch海量数据使用简述
应用场景当中经常会遇到模糊查询或多条件匹配查询，数据量较小的情况下通过简单的数据库模糊查询是可以解决的，但是对于数据量庞大的情况，数据库模糊查询就会出现性能问题。这种情况下的一种解决方案就是根据查询内容构建反向索引，借助搜索引擎进行查询，提升查询性能。
目前使用比较多的分布式搜索引擎是ElasticSearch。那么项目中如何使用ES？如何保证ES的数据更新？下面简单做个描述。
Elasticsearch使用可以简单分为两个阶段。数据初始化阶段、数据更新阶段。
数据初始化阶段。数据初始化常见的方式如下：
一、通过应用程序手动将数据库中的数据，调用ES接口API插入ES索引库中。
二、同过数据迁移工具将数据初始化到ES数据库。目前常用的ES同步工具有logstash-input-jdbc、DataX。通过同步迁移工具可以全量将数据库数据初始化到ES索引库中。
数据更新阶段。数据更新阶段常见的处理方式如下：
一、通过应用服务直接调用ES更新接口。这种方式实现比较简单但是对业务侵入性比较大。
二、对于实时性要求不高的可以采用定时任务监控数据表变化然后调用ES接口实现数据更新。
三、业务应用中通过发送消息异步更新数据。
四、通过DataX同步工具定时将修改的数据同步到ES库中。
上述是ElasticSearch使用的简单描述。使用的关键还是数据库与ES间的数据同步。能否用的好关键也是数据间的同步。
以上就是关于海量数据相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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