目录背景解决方法结论背景在安装elasticsearch的时候使用一个用户账号安装，输入elasticsearch会报maxfiledescriptors[4096]forelasticsearchprocessistoolow,increasetoatleast[65536]。好像只要是最近的版本都会报这个错误。解决方法sudovi/etc/security/limits.conf下面这行代码就添加到这个配置文件的末尾就好* soft nofile 65536* hard nofile 65536
假设我想跟踪某个单词出现的次数...//Updatethetotalsforeach($arrayOfWordsas$word){$totals[$word]=$totals[$word]+1;}现在，想象一下，这个小代码块被调用了数百次，每次在$arrayWords中都有数十万个新词，导致关联数组$totals中有数百万个条目。尽管操作很简单(将现有值加1)，但当我们接近数百万条目时，PHP的速度会显着降低。您能想出更好的方法来计算出现次数(最好不使用数据库)吗？ 最佳答案 这是一种加快速度的方法//Updatethetotals
预备知识-数学基础文章目录预备知识-数学基础一、线性代数1.行列式及矩阵2.矩阵分解2.1特征值2.2奇异值二、概率论与数理统计3.随机事件3.1随机事件及其概率3.2离散型随机变量及其分布3.3连续型随机变量及其分布4.条件概率4.1随机向量及其分布4.2条件概率-贝叶斯公式4.3随机变量的数字特征5.假设检验5.1大数定律与中心极限定理5.2样本与抽样分布5.3参数估计与假设检验6.模型分析6.1方差分析和回归分析三、信息论基础知识6.2信息熵与基尼系数四、最优化7.最优化问题7.1最优化问题7.2梯度下降法一、线性代数1.行列式及矩阵1.1行列式行列式是一个将方阵映射到一个标量的函数，记
我在AmazonS3上有许多LZO压缩的日志文件，我想从PHP读取这些文件。AWSSDK提供了一个很好的StreamWrapper为了高效地读取这些文件，但由于文件是压缩的，我需要先解压内容才能处理。我已经安装了PHP-LZOextension这允许我执行lzo_decompress($data)，但由于我处理的是流而不是完整的文件内容，我假设我需要在一个LZO压缩block中使用字符串时间。换句话说，我想做类似的事情:$s3=S3Client::factory($myAwsCredentials);$s3->registerStreamWrapper();$stream=fopen(
我正在设计一个系统，其中有一个主要的对象流，并且有多个工作人员从该对象产生一些结果。最后，有一些特殊/独特的工作人员(就图论而言，有点像“接收器”)获取所有结果，并将它们处理为写入某个数据库的最终对象。一个worker可能依赖于其他一些worker的结果(因此，等待他们的结果)现在，我面临着几个问题:可能是一名worker比另一名worker慢得多。你怎么处理那件事呢？添加更多较慢类型的worker(=缩放)？(也许是动态的)假设W_B依赖于W_A。如果W_B由于某种原因关闭，那么流程将停止，系统将停止工作。所以我希望系统以某种方式绕过这个工作人员。此外，最终工作人员如何决定何时对结果
我正在阅读有关Tall-Thin与Short-WideHBase模式设计的文章，作者提出了以下我不理解的推理:It'sbesttoconsidertheTall-Thindesignasweknowitwillhelpinfasterdataretrievalbyenablingustoreadthesinglecolumnfamilyforuserblogentriesatonceinsteadoftraversingthroughmanyrows.Also,sinceHBasesplitstakeplaceonrows,datarelatedtoaspecificusercanbe
我正在寻找一种方法来随机播放不适合内存(大约40GB)的大量数据。我有大约3000万个条目，长度可变，存储在一个大文件中。我知道该文件中每个条目的开始和结束位置。我需要随机播放这些不适合RAM的数据。我想到的唯一解决方案是将包含从1到N的数字的数组打乱，其中N是条目数,与Fisher-Yatesalgorithm然后根据此顺序将条目复制到新文件中。不幸的是，此解决方案涉及大量查找操作，因此会非常慢。是否有更好的解决方案来对均匀分布的大量数据进行洗牌？ 最佳答案 首先解决shuffle问题。为此，请为您的条目发明一种哈希算法，该算法会
我需要编写一个程序来计算两个用户在同一组中的次数。用户由用户名和组由id给出。例如，输入(存储在文本文件中):john32john21jim21jim32bob32我想要结果:john-jim2john-bob1jim-bob1这听起来微不足道。但问题是:我有180万个组和300,000个用户。还有很多成员(member)资格(我预计每个用户平均至少有50个，可能更多)。这意味着大量的数据和处理。我已经编写了5个不同的程序来执行此操作，但没有一个能够减少数据量:作为PostgreSQL查询，它太慢了。在Java工作内存中的Map中运行太耗内存(第一个堆空间，优化后我得到罕见的“超出GC
我在hbase中有一个名为UserAction的大表，它具有三个列族(歌曲、专辑、歌手)。我需要从“歌曲”列族中获取所有数据作为JavaRDD对象。我尝试了这段代码，但效率不高。有更好的解决方案吗？staticSparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("test").setMaster("local[4]");staticJavaSparkContextjsc=newJavaSparkContext(sparkConf);staticvoidgetRatings(){Configurationconf=HBaseConfiguration
我有一项任务，我必须遍历数十亿行字符串并检查每行是否都是唯一的。PC的RAM内存中无法容纳所有行本身。此外，行数可能大于Integer.MAX_VALUE。我假设处理这种数据量的最佳方法是将每个字符串的哈希码放入某种哈希表中。所以，这是我的问题:我应该用什么代替String.hashCode()？(返回值为int，但我可能需要long)处理这种规模的列表的最快方法/框架是什么？我最需要的是能够快速检查列表是否包含元素 最佳答案 你想多了，这一切都可以用一个MySQL表非常简单地完成，该表将数据保存到磁盘而不是将所有内容都保存在内存中
