数据结构与算法——2-3树

因此，引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树，但 2-3 树已经不是一棵二叉树了，因为 2-3 树允许存在 3 这种节点，3- 节点中可以存放两个元素，并且可以有三个子节点。 2-3 树定义 2-3 树的定义如下： （1）2-3 树要么为空要么具有以下性质： （2）对于 2- 节点，和普通的 BST 节点一样，有一个数据域和两个子节点指针，两个子节点要么为空，要么也是一个2 -3树，当前节点的数据的值要大于左子树中所有节点的数据，要小于右子树中所有节点的数据。 （3）对于 3- 节点，有两个数据域 a 和 b 和三个子节点指针，左子树中所有的节点数据要小于a，中子树中所有节点数据要大于 a 而小于 b ，右子树中所有节点数据要大于 b 。 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程，根据键值的比较来决定查找的方向。 例如在图 2.1 所示的 2-3 树中查找键为H的节点： ?

hhdb数据库介绍(2-3)

主备数据一致性检测 管理平台提供逻辑库、存储节点、配置库维度的主备数据一致性校验功能。主从数据一致性检查，可校验主库与从库之间的表结构与表数据是否一致。 此外，还可以添加定时计划，定期检测所选逻辑库中的数据一致性情况。 全局表数据检测 管理平台提供全局表数据检测功能，可选择具体逻辑库中的全局表并检测该表在所有数据节点中数据是否一致。 数据迁入 管理平台支持使用第三方工具DataX插件来同步数据。平台支持从MySQL和Oracle两种类型数据库，同步数据到计算节点端。 用户权限控制管理 管理平台用户 该用户为关系集群数据库平台用户，分为管理员用户与普通用户。 管理员用户：可为管理平台添加普通用户以及添加部署计算节点集群。 无论是通过手动安装还是管理平台部署的集群，都可以使用该功能为集群运行环境进行评测。评测后将展示出整个集群五大维度接近140个体检细分项目的体检结果，为集群运行环境优化提供更全面的标准的参考信息。

Java数据结构与算法解析——2-3树

平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。 2-3查找树概述 2-3树是最简单的B-树（或-树）结构，其每个非叶节点都有两个或三个子女，而且所有叶都在统一层上。2-3树不是二叉树，其节点可拥有3个孩子。不过，2-3树与满二叉树相似。 2-3节点，所有的值比key要大。 key还要大。 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 1)2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。

第2-3课 检索数据检索列检索排序数据

这两课主要介绍sql中利用select语句对数据的简单检索。 检索前几列或者后几列 select prod_name from products limit 5; select prod_name from products limit 5 offset 5; 检索排序数据

58大数据平台架构演进-图

JuiceFS 在大搜车数据平台的实践

大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。 在这一生态中，不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网，还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司 ， 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商，以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。 基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。 说到大数据，对于每个公司都不陌生。 大数据集群现状 大搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群，离线计算基于 Hive 和 Spark，实时计算基于 Flink，这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。

Java数据结构与算法解析(十)——2-3树

平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。 2-3查找树概述 2-3树是最简单的B-树（或-树）结构，其每个非叶节点都有两个或三个子女，而且所有叶都在统一层上。2-3树不是二叉树，其节点可拥有3个孩子。不过，2-3树与满二叉树相似。 2-3节点，所有的值比key要大。 key还要大。 下面是2-3查找树的效率： 最后贴上一张2-3树的构造过程：

算法和数据结构: 八 平衡查找树之2-3树

本文及后面文章介绍的平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree 所以这里会介绍一些新的数据结构来保证在最坏的情况下插入和查找效率都能保证在对数的时间复杂度内完成。本文首先介绍2-3查找树(2-3 Search Tree)，后面会在此基础上介绍红黑树和B树。 对于2节点，该节点保存一个key及对应value，以及两个指向左右节点的节点，左节点也是一个2-3节点，所有的值都比key有效，有节点也是一个2-3节点，所有的值比key要大。 3. key还要大。 所以只需要常数次操作即可完成2-3树的平衡。 ? 性质 这些本地操作保持了2-3树的平衡。对于4-node节点变形为2-3节点，变形前后树的高度没有发生变化。

大数据调度平台分类大对比(OozieAzkabanAirFlowXXL-JobDolphinScheduler)

大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。 XXL-Job XXL-JOB是一个开源的，具有丰富的任务管理功能以及高性能，高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。 Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。 类型支持 支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度：MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process 可以通过对用户进行资源、项目、数据源的访问授权。支持，可视化管理文件，及相关udf函数等。

大数据行业洞察：未来2-3年或迎数据时代的真正高潮

而数据服务平台提供商反而会回缩，专注自己的服务平台，支撑众多方向的解决方案提供商以及客户的需要，逐渐完成与解决方案提供商的上下游产业链。 这都是市场在逐渐成熟的标志，分工进一步细化。 大数据正在被应用到各个领域。这其中当然有很多乱象，存在着很多“误解”，但数据思维驱动的数据应用是大趋势，不可逆转。 从市场对象来划分，可以分为大B（商业体，Business）和高成长性行业的中小B。 无论是解决方案提供商还是数据服务平台提供商大多集中在大B领域，如银行、保险、医疗、教育等。这是由他们的公司体量决定的，必须要做对等体量，且确定性较高的市场，才可能保证固定的产出，这是正确的。 无论是数据服务平台提供商，还是数据解决方案提供商，都在正确的方向上走出了坚实的一步，其价值已经得到了各自市场的认可，进入了良性的循环。 随着技术和数据的进一步成熟，随着行业的深入，相信不远的未来（可能是2-3年）将会迎来数据时代的真正高潮！ 注：以上内容根据中关村老李在数据侠线上实验室的演讲实录整理，内容有所删减，已经本人审阅。

大数据行业洞察：未来2-3年或迎数据时代的真正高潮

而数据服务平台提供商反而会回缩，专注自己的服务平台，支撑众多方向的解决方案提供商以及客户的需要，逐渐完成与解决方案提供商的上下游产业链。 这都是市场在逐渐成熟的标志，分工进一步细化。 大数据正在被应用到各个领域。这其中当然有很多乱象，存在着很多“误解”，但数据思维驱动的数据应用是大趋势，不可逆转。 从市场对象来划分，可以分为大B（商业体，Business）和高成长性行业的中小B。 无论是解决方案提供商还是数据服务平台提供商大多集中在大B领域，如银行、保险、医疗、教育等。这是由他们的公司体量决定的，必须要做对等体量，且确定性较高的市场，才可能保证固定的产出，这是正确的。 无论是数据服务平台提供商，还是数据解决方案提供商，都在正确的方向上走出了坚实的一步，其价值已经得到了各自市场的认可，进入了良性的循环。 随着技术和数据的进一步成熟，随着行业的深入，相信不远的未来（可能是2-3年）将会迎来数据时代的真正高潮！ 来源：DT数据侠

大快DKH大数据基础数据平台的监控参数说明

2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来，大快以黑马之姿闯入50强，并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》，继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过，详细的内容可以找一下看看。 今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完，关于大快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。 kill的应用程序 图片6.png 监控 yarn资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意：（spark 运行任务后才有监控数据

加速2-3倍，哈工大｜提出多模态大模型自适应剪枝算法：SmartTrim

基于 Transformer 结构的视觉语言大模型（VLM）在各种下游的视觉语言任务上取得了巨大成功，但由于其较长的输入序列和较多的参数，导致其相应的计算开销地提升，阻碍了在实际环境中进一步部署。 最终的模型训练目标为： 实验结果 我们基于 METER 和 BLIP 这两个 VLM 作为原始模型并在一系列下游 VL 任务上评估 SmartTrim 以及其他方法的性能和效率，如下表所示：我们的方法将原始模型加速了 2- 我们还统计了在 vqa 数据的测试集上我们的 SmartTrim 为不同实例分配的计算量情况，如下图所示。 论文提出的方法未来将结合到度小满轩辕大模型中，大模型项目地址：https://github.com/Duxiaoman-DI/XuanYuan，欢迎大家访问！

美国大数据智能理财平台的5大模式

不过，世易时移，近年来美国出现了智能投资市场，涌现出很多基于大数据分析的智能理财平台，大大降低了财富管理的门槛，让原先处于“服务真空区”的中产阶级也能享受同等的财富管理服务。 ? 智能理财平台为什么会成功？ 现在看来，有两大因素促成了这些智能理财平台的成功。 首先，ETF基金的出现大大降低了投资成本。 第1种：基于大数据分析给出投资建议 这种类型的平台根据客户在其他理财交易平台的行为数据，全面了解客户的财务状况和投资现状，帮助客户对过去的投资决策做出回顾。 这种模式利用大数据分析技术，让客户在咨询投资顾问之外，有了另一种渠道可以获取投资顾问提供的服务，比如分析需求、解读投资报告和调整投资方案等。 第2种：基于大数据分析购买投资组合 这种类型的平台基于客户的财务状况和风险承受能力，为客户推荐或购买相应的交易型指数基金。 ETF成为这类型平台的首选基金，因为它的周转率低，降低了交易成本。

勿谈大，且看Bloomberg的中数据处理平台

时至今日，高核心数、SSD以及海量内存已并不稀奇，但是当下的大数据平台（通过搭建商用服务器集群）却并不能完全利用这些硬件的优势，存在的挑战也不可谓不大。 但是这里仍然存在一个非常大的缺点，在任何给定时间，到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉，故障将会被发现，故障转移会自动的进行。 通过使用开源平台，我们认真思索来自多个提供商的意见，在中型数据处理上，我们可以看到很大的发展空间。 更重要的是，我们的收获不只是性能一个特性，我们更可以通过开源技术连接到一个更广泛的发展空间。 使用HBase，用户可以在大的Portfolio文件上做拆分，并且分配到集群中的多个主机上进行处理。 这就意味着，Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础，其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等，同步进行垃圾回收将解决非常大的问题。

5大架构：细数数据平台的组成与扩展

数据处理平台已不集中于传统关系型数据库，各种其他平台层出不穷，也各有其适用范围。 从哪些角度去理解各种数据处理平台的设计思想及发展演进呢？ 这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小，数据量一大，索引也增大，数据就饱和了。 2）第二种方式是把大的索引结构，拆成很多小的索引来存储。 列式存储尤其适用于大表扫描，求均值、最大最小值、分组等聚合查询场景。 列式存储在MPP数据库里面应用广泛，例如RedShift、Vertica及hadoop上的Parquet等。这种结构适合需要大表扫描的数据处理问题，数据聚合类操作（最大最小值）更是他的主战场。 列式存储特别适合需要加载大的数据块，且数据块分到多个文件中的场景。Druid把一些近线实时数据放到写优化的存储中，然后随着时间的推移逐步把这些数据迁移到读优化的存储中。

中通大数据平台在大促中的进化

而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战 整个快递的生命周期、转运周期可以用五个字来概括——收、发、到、派、签： [在这里插入图片描述] 而支撑整个快递生命周期的平台就是中通大数据平台。 中通从离线到实时的数据兼容再到数仓，有着一套比较完善的大数据平台体系。 ETL 建模也会依托该大数据平台，最终通过大数据平台对外提供数据应用的支持以及基于离线 OLAP 分析的支持，整个数据建模的频率可以支持到半小时级别。 在这个完善的大数据平台基础上，中通开始更多地思考如何增强实时多维分析能力。 [在这里插入图片描述] 中通与 TiDB 的结缘是在 2017 年调研分库分表场景时开始的。

六大主流大数据采集平台架构分析

今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程 在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。 Splunk是一个分布式的机器数据平台，主要有三个角色： Search Head负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取。 在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。 总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

5大步骤打造基于YashanDB数据库的数据湖平台

构建基于 YashanDB 数据库的数据湖平台是一个复杂的过程，涉及多个步骤。以下是五大步骤，可以帮助你构建一个有效的数据湖平台：第一步：需求分析与规划1. 明确目标：确定数据湖的主要用途，例如数据分析、机器学习或实时处理等。2. 数据来源：识别需要集成的各种数据来源，包括结构化、半结构化和非结构化数据。3. 数据采集：设置数据采集管道，确保能够有效地从不同来源获取数据，包括批量和实时数据。2. 格式转换：在数据进入数据湖之前，进行必要的数据格式转换，保证数据的一致性。3. 元数据管理：为数据湖中的数据创建元数据，便于后续的数据管理和查询。第四步：数据存储与管理1. 选择存储解决方案：根据数据量、访问频率和处理要求，选择合适的存储方式（如 ODS、数据仓库等）。2. 持续优化：根据用户反馈和数据使用情况，不断优化数据湖的结构和性能，迭代改进流程。这五大步骤为构建基于 YashanDB 的数据湖平台提供了一个系统化的框架。

深度解析大快DKM大数据运维管理平台功能

深度解析大快DKM大数据运维管理平台功能 之前几周的时间一直是在围绕DKhadoop的运行环境搭建写分享，有一些朋友留言索要了dkhadoop安装包，不知道有没有去下载安装一探究竟。 关于DKHadoop下载安装基本已经讲清楚了，这几天有点空闲把大快DKM大数据运维管理平台的内容整理了一些，作为DKHadoop相配套的管理平台，是有必要对DKM有所了解的。 DKM 是DKHadoop管理平台。作为大数据平台端到端Apache Hadoop 的管理应用，DKM 对 DKH 的每个部件都提供了细粒度的可视化和控制。 DKM 设计的目的是为了使得对于企业数据中心的管理变得简单和直观。通过DKM ，可以方便地部署，并且集中式的操作完整的大数据软件栈。该应用软件会自动化安装过程，从而减少了部署集群的时间。 2.提供实时的集群概况，例如节点，服务的运行状况； 3.提供了集中的中央控制台对集群的配置进行更改； 4.包含全面的报告和诊断工具，帮助优化性能和利用率； 基本功能：DKM的基本功能主要可以分为四大模块