c大数据并发处理

1. C语言大数据问题

给你提个思路吧，这种大数据都必须用数组来做的。把数字直接定内义成数组，然后将容转换规则写成代码，而不是直接用取余或取整来做。我给你上传一个大数加法的代码，给你些启发吧。想要代码可以先采纳我，然后我给你写一个进制转换的代码。你这分太少，多些我会直接给你写个代码的。

2. c语言处理文件里的大数据

C语言处理大数据一般有三种处理方法：

1.分段处理，即无论文件多大，程序中使用的永远只是一小段部分，可以使用一个缓冲区，根据用户交互输入，分段的输出；

2.使用内存文件映射，这是最常用的文件的处理方法，Linux和Windows都提供一种内存文件映射的机制，以Windows为例，可以调用 CreateFile、 CreateFileMapping以及 MapViewOfFile三个函数来完成内存文件映射；

3.使用数据库，借助SQL查询语言对大数据进行操作。

3. 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

4. 如何处理大量数据并发操作

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

5. 数据分析：大数据处理的基本流程（三）

01

什么是数据分析

随着数字化进程的高速发展，越来越多的企业面对愈加激烈的竞争，差异化的市场，多变的环境，常常会面临各种难题，也变得更依赖于数据。

分析的本质是让业务更加清晰，让决策更加高效。 数据分析 作为大数据价值产生的必要步骤、整个 大数据处理流程的核心 ，其在企业中的地位也越来越重要。

数据分析的目的 说白了就是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，对其加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，从而找出所研究对象的内在规律，发挥数据的作用。

简而言之， 数据分析就是一个有组织、有目的收集数据、为了使其成为信息而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

在企业实际应用中，数据分析的一系列过程也是产品质量管理体系的支持过程。在企业产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务的各个过程都需要适当运用数据分析，以提升数据分析的有效性，能够适时解决企业难题、识别机会、规避风险。

数据分析的作用及价值，可简单归纳总结为下面四个方面：

1.追溯过去，了解真相（识别机会、规避风险）

2.洞察本质，寻本溯源（诊断问题、亡羊补牢）

3.掌握规律，预测未来（评估效果、改进策略）

4.采取措施，驱动行动（提高效率、加强管理）

02

数据分析的三个常用方法

数据分析本身是一个非常大的领域，这里将主要讨论一下在企业产品整个寿命周期期间，3个常用的数据分析方法 （想看数据分析常用算法的小伙伴可以点这里跳转） ：

数据趋势分析

数据对比分析

数据细分分析

趋势 ， 对比 ， 细分 ，基本包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。

数据趋势分析

趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如产品点击率、活跃用户数等。简单的数据趋势图并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。

趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念： 环比，同比，定基比 。

环比 指本期统计数据与上期比较，利用环比可以知道最近的变化趋势，但是有些数据可能会受季节、时间、地域等因素影响而产生差异。

为了消除差异，于是有了 同比 的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。

定基比 就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。

趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释。

数据对比分析

很多时候单独看数据的趋势变化并不能说明问题，此时就需要给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义，这也是对比分析的意义所在。

一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业情况，全站的情况等。

有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准，也就是A/B test，比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致，只有这样才能得到比较有说服力的数据。可以简单理解为样本数量为2的控制变量法。

数据细分分析

在得到一些初步结论后，就需要进一步对数据进行细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节。

细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

进行数据细分分析时，一定要进行多维度的细拆，可以包括但不限于：

分时 ：不同时间短数据是否有变化

分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化

分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异

分地区 ：不同地区的数据是否有变化

组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词；店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺

03

大数据时代数据分析面临的挑战

大数据时代，数据分析技术的发展也并非一直顺风顺水，眼下可能会面临一些新的挑战，主要有以下几点：

1

数据量大并不一定意味着数据价值的增加，也有可能是意味着数据噪音的增多。

因此，在数据分析之前必须进行数据清洗等预处理工作，但是预处理如此大量的数据，对于计算资源和处理算法来讲都是非常严峻的考验。

2

大数据时代的算法需要进行调整。

大数据的应用常常具有实时性的特点，算法准确率不再是大数据应用的最主要指标。很多时候，算法需要在处理实时性和准确率之间博得一个平衡点。

其次，分布式并发计算系统是进行大数据处理的有力工具，这就要求很多算法必须做出调整以适应分布式并发的计算框架，算法需要变得具有可扩展性。许多传统的数据挖掘算法都是线性执行的，面对海量的数据很难在合理的时间内获取所需的结果。因此需要重新把这些算法实现成可以并发执行的算法，以便完成对大数据的处理。

最后，在选择处理大数据的算法时必须谨慎，当数据量增长到一定规模以后，可以从少量数据中挖掘出有效信息的算法并非一定适用大数据。

3

数据结果的衡量标准。

对大数据进行分析并非易事，同样的，对大数据分析结果好坏如何衡量也是大数据时代数据分析面临的更大挑战之一。

大数据时代的数据体量大、类型混杂、产生速度快，进行分析时如果没有对整个数据的分布特点了如指掌，无疑会导致在设计衡量的方法、指标时遇到困难。

企通查-企业大数据平台基于 数据采集、特征提取、信息关联、机器学习和深度学习算法模型、NLP文本分析 等先进技术，清晰构建企业全维度动态画像，通过 企业风控指数、企业信用指数、企业活力指数 三大指数模型体系和基于 企业基本能力、创新能力、经营能力、核心能力、财务能力和风险能力 六大方面的大数据风控体系，实现对企业和客户的 全流程主动感知、重点监控、变动提醒和风险预警 。此外，企通查还可以根据客户的不同需求定制所需的一系列企业数据。

6. C/C++大数据处理问题

昨天下班后没上QQ，答了！

7. 大数据量实时统计排序分页查询(并发数较小时)的几点建议

大数据量实时统计排序分页查询的瓶颈不是函数（count，sum等）执行，

不是having, 也不是order by，甚至不是表join, 导致慢的原因就在于“数据量太大本身”

就是将表划分为M份相互独立的部分,可以是分表，也可以是不分表但冗余一个取模结果字段

实际结果是不分表比分表更加灵活，只需稍加配置，就可以动态切分大表，随意更改M的大小。

将1条慢sql（大于30秒）拆分成为N条查询速度巨快的sql(单条sql执行时间控制在20毫秒以内)

然后再web应用中以适当的线程数去并发查询这些执行时间快的N条小sql再汇总结果

第一步查询中去并发执行这N条小sql, 只取排序字段和标识字段，其他字段一律丢弃

汇总结果后定位出当前页面要显示的pageNum条数据，再进行第二步查询，取出页面上需要展示的所有字段

PS：这一点是至关重要的，其他几点都可以不看，这点是最关键的。慢慢解释一下：

有三种方式统计所有的记录，

a) 第一种方式是把数据库中所有记录（只取排序字段和标识字段并且不做任何sum，count having order by等操作）

全部拉到web应用中，在web应用中完成所有的计算

b) 第二种方式是把数据库中所有记录做sum count having等操作之后的所有行数拉到web应用中，在web应用中完成剩余计算

c) 第三种方式是把数据库中所有记录做sum count having order by等操作之后把limit后的数据拉到web应用中，

在web应用中对limit后的数据再计算

显然，第一种方式 数据库什么活都不做只取数据 是不可行的。以lg_order_count_seller为例，1500万行，

如果只算id, seller_id和order_count 这三个bigint类型，至少需要拉8*3*1500 0000 = 360000000=340M,

拉到内存中之后存储需要8*4*15000000= 460M,这还不算List是的2的n次方这个特点和计算排序等的内存开销，

不仅数据库与web应用机器IO扛不住，就是应用自身恐怕也要OOM了。

第二种方式，所有记录做sum count having等操作之后,由于是group by seller_id的，总得数据量变为100万（就是卖家总数），

这样子一来，共需要拉8*3*100 0000 = 23M,拉到内存之后，需要8*4*100 0000 = 30M, 再算上List是的2的n次方这个特点和

计算排序等的内存开销也不会超过100M, IO的时间和内存开销勉强可以考虑接受。

第三种方式，所有记录做sum count having order by等操作之后把limit后的数据拉到web应用中，因为做了limit，所以，

数据量很小了，无论是IO还是内存开销都已经很小了。可以忽略。

综合以上三种，第三种方式适用于页面的前n页和后n页，因为这个limit的数据量随着页数的增大而增大，

当大到每个切分后的小表的数据量时就转为第二种方式了。

第二种方式适用于页面的第[n+1, totaoPageNum-n]页。

① 问题描述：

优化之前，还是是一条大慢sql查询时，由于数据库排序是稳定排序，

所以当两条记录排序字段值相同时他们在页面上的页码位置是固定的。

优化之后，当并行执行这N条小sql时，由于无法控制这些小sql的先后执行顺序，

导致在web应用中当两条记录的排序字段值相同时在页面上的页码位置是随机的。

② 解决办法：

除了拉标识字段(seller_id)和排序字段(order_count_sum)之外，再取一个unique（id）的字段，当两条记录的排序字段值相同时，

再用这个unique的字段（在卖家监控中这个字段是id）进行第二次排序.这样就解决了排序不稳定的问题。

③ 也许，看到这里会有疑问，为什么不用seller_id？seller_id也是唯一， 这样子不是少取id这个字段，减少IO了？

seller_id虽然也是唯一，可以辅助排序，但是不要忘记数据库的排序规则是：

如果两列的值相等，那么序号在前的排在前面，这里的序号就是主键(自动生成，autoincrement),

如果用seller_id的话还是不能保证排序的稳定性，只能用主键id.

把数据库的连接，扫表，计算等资源优先让给用户关注的主要元素，次要元素可等主要元素加载完成之后再加载。

反应在卖家监控页面中，查数据和查页页码的sql语句基本相同，是在竞争同一资源，

所以，需要做一个策略，优先把资源让给查数，数据查完之后再去查页码。

由于多线程取数据并没有从本质上提高数据库性能，所以必须针对大数据量实时统计排序分页查询做限流

我这里打个比方：食堂有6个窗口，物流团队吃饭要买6个菜，平均每买1个菜需要1分钟的时间，

如果派我一个人去一个窗口买的话需要6分钟的时间

假如派6个人分别去6个窗口买这6个菜，只需要1分钟的时间

但是，如果除了物流团队，再来其他5个团队呢，也就是说6个团队每个团队买6个菜共买36个菜，

这样子有的团队先买完，有的团队后买完，但平均时间还是6分钟。本质上没有变化。

所以，对于特定的查询条件，必须进行限流。让每分钟至多有6个团队买菜，这样子能使得情况变得不至于太糟糕。

这一点从目前来看只能是展望了，比如mysql数据库换更为强大的oracle数据库，

或更换InnoDb引擎为其他，或更换SATA硬盘为SSD 。。。。。。

相同的查询条件，原来一个页面查询时间由于超过60秒超时了，根据1-6点建议优化之后，查询时间变为2秒至3.5秒之间。

8. c/c++对大数据有用吗

cloudera自己的大数据生态就是C++的, 比如Impala,ku。
java 把写大规模并发程序的难度降低了，但内是把问题挪到了容JVM上面，虽然内存分配省心了，但是问题在JVM上面表现出来了。
C++ 是写的时候难了，但是用起来爽
GO 的话，并发解决了， GC问题还是没解决 和java 一样一样的！

9. 如何进行大数据处理

大数据处理之一：收集

大数据的收集是指运用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或许传感器方式等)的 数据，而且用户能够经过这些数据库来进行简略的查询和处理作业，在大数据的收集进程中，其主要特色和应战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行拜访和操作

大数据处理之二：导入/预处理

虽然收集端本身会有许多数据库，但是假如要对这些海量数据进行有效的剖析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或许分布式存储集群，而且能够在导入基础上做一些简略的清洗和预处理作业。导入与预处理进程的特色和应战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会到达百兆，甚至千兆等级。

大数据处理之三：核算/剖析

核算与剖析主要运用分布式数据库，或许分布式核算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的剖析和分类汇总等，以满足大多数常见的剖析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根据 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或许根据半结构化数据的需求能够运用Hadoop。 核算与剖析这部分的主要特色和应战是剖析触及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

大数据处理之四：发掘

主要是在现有数据上面进行根据各种算法的核算，然后起到预测(Predict)的作用，然后实现一些高等级数据剖析的需求。主要运用的工具有Hadoop的Mahout等。该进程的特色和应战主要是用于发掘的算法很复杂，并 且核算触及的数据量和核算量都很大，常用数据发掘算法都以单线程为主。

关于如何进行大数据处理，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

10. C/C++大数据处理：10Gtxt数据库文件

10G 连一次导入内存都不行，而且你说的串除了出现1次没有其他特征，只能文件分块读入用KMP匹配
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#define MAX 1024*1024*10
int index_KMP(char *s,int n,char *t,int pos);
//利用模式串的t的next函数求t在主串s中的第pos个位置之后的位置的KMP算法（t非空，1<=pos<=Strlength(s)）。

void get_next(char * t,int * next);
//求模式串t的next函数的并存入数组next[]中。
int next[MAX];
int main()
{
char* s= (char*)malloc(MAX+1);
memset(s,0,MAX+1);
char t[256]={0},c;
printf("请输入检测字符串，以#号结尾");
int i=0;
while((c=getchar())!='#'&&i<256)
{
t[i++]=c;
}
fflush(stdin);
//strcpy(t,"2014-04-28 18:14:33,333");
get_next(t,next);
FILE* pf = NULL;
if((pf = fopen("1.txt","r"))==NULL){
printf("打不开文件！\n");
return 0;
}
int cur=0,n=0;
unsigned long long pos=0,sum=0;
while(!feof(pf))
{
int len = fread(s,1,MAX,pf);
sum+=len;
printf("读取第 %5d 次，长度 %5d ，总长:%ld\n",cur+1,len,sum);
n=index_KMP(s,MAX,t,pos);
if(n>0)
{
pos = n+cur*MAX;
break;
}
++cur;
}
fclose(pf);

free(s);
if(n!=0)
printf("\n模式串 t 在主串 s 中第 %ld 个位置之后。\n\n",n);
else
printf("\n主串中不存在与模式串相匹配的子串!\n\n");

}

int index_KMP(char *s,int n,char *t,int pos)
//利用模式串的T的NEXT函数求t在主串s中（长度n)的第pos个位置之后的位置的KMP算法，（t非空，1<=pos<=Strlength(s)）.
{
int i=pos,j=1;
while (i<=n &&j<=(int)strlen(t))
{
if (j==0 || s[i]==t[j-1]) //继续进行后续字符串的比较
{
i++;
j++;
}

else j=next[j]; //模式串向右移动
}
if (j>(int)strlen(t)) //匹配成功
return i-strlen(t)+1;
else //匹配不成功
return 0;
}

void get_next(char *t,int *next)
//求模式串t的next函数的并存入数组next[]中。
{
int i=1,j=0;
next[0]=next[1]=0;
while (i<(int)strlen(t))
{
if (j==0 || t[i]==t[j])
{
i++;
j++;
next[i]=j;
}
else j=next[j];
}
}
替换文件名，每次读10M，我测试50M的1S搞定，因为寻找串可能再两次读取之间，完美的做法是后一次要把前一次的最后N个字符重新读取，N为寻找的子串长度，计算长度时需要特殊考虑，我简略了该种情况