用户选择云计算平台来构建应用的一个重要原因是云平台的高弹性和高扩展性。面向互联网的应用往往需要支撑大量用户的使用，但是构建一个高扩展性的、高可用的应用具有一一定的挑战，不过基于AWS云平台来构建应用可以相对简化这个事情。这个在线讲座将讨论如何如何充分利用云平台的特性和AWS的相关服务来构建一个可以支撑千万级用户的应用。通过讨论不同用户数量级别的应用需求和架构特点，然后结合不同的AWS的服务来满足用...
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2014-06-22 16:54:22
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ContentProvider优化改进1、索引简单的说，索引就像书本的目录，目录可以快速找到所在页数，数据库中索引可以帮助快速找到数据，而不用全表扫描，合适的索引可以大大提高数据库查询的效率。(1). 优点大大加快了数据库检索的速度，包括对单表查询、连表查询、分组查询、排序查询。经常是一到两个数量级...
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2014-06-20 19:37:03
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(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)1.背景 这是博主第一次大数据实战的经历，之前都是自己写一些算法然后测试很小的数量级。这次是真正接触到TB集的数据，而且完全是在云端处理。下面就把这次的经历简单分享一下。首先简单介绍一下这次比赛的环境吧：1.云：采用的是阿里云2.数据：从四月十五号到八月十五号期间，用户两千多万的购买行为（包括时间，购买、收...
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2014-06-16 14:21:39
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1.1B1G字节的数据需要处理1G次。而当代pc的频率的数量级就是GHZ级的（我的PC是2.5GHZ）1.2D为了高效利用流水线而调整指令的顺序就可以减少指令的运行时间。1.3Bsprintf用于将格式化的数据写入缓冲区。foo()函数返回的是一个数组地址，但是该数组（X）是一个局部变量，在foo（）..
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2014-06-10 23:07:46
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百亿数量级的大数据项目，软硬件总体预算只有30万左右，需求是进行复杂分析查询，性能要求多数分析请求达到秒级响应。
遇到这样的项目需求，预算不多的情况，似乎只能考虑基于Hadoop来实施。
理论上Hadoop撑住百亿数量级没问题，但想要秒级响应各种查询分析就不行了。我们先大概分析一下Hadoop的优缺...
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2014-06-09 14:32:39
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一、时间复杂度 1、时间频度 T(n),n为问题的规模
即--算法中语句的执行次数。又叫语句频度。 2、时间复杂度 记作 O( f(n) )，这里的f（n）是一个T（n）的同数量级函数。
如O(1)表示算法的语句执行次数为一个常数，不随规模n的增长而增长； 又如T(n)...
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2014-06-05 17:00:31
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引子：
在大数据时代，总希望存在一个Key-value存储机制，像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度。
所以，我们会想到，Memcached和Redis这两个NoSQL数据库（严格来讲二者都不可以算作数据库）。 1、Memcach...
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2014-05-31 15:35:29
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出题：将输入的表示整数的字符串转变为对应的整数值；分析：每当右边增加一位，说明之前的sum应该高一个数量级，所以*10。由于这两个实现仅仅考虑正规的、正整数输入，所以需要一个Wrapper函数，其功能
主要处理：符号判断（第一个字符是-,+或者直接是数字）；非法输入判断（是否有非"012345678...
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2014-05-22 04:48:02
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分区概述
为了简化数据库大表的管理,例如在数据仓库中一般都是TB级的数量级.ORACLE8以后推出了分区选项.分区将表分离在若于不同的表空间上,用分而治之的方法来支撑元限膨胀的大表,组大表在物理一级的可管理性.将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。分区的优点：1、增强可...
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2014-05-09 19:12:24
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内存数据库，顾名思义就是将数据放在内存中直接操作的数据库。相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够极大地提高应用的性能。同时，内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多，一般都在10倍以上。内存数据库的最大...
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2014-05-07 12:30:30
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