1：list 有序集合，元素可以重复，
1.1ArrayList底层实现就是object数组（动态数组）
1.2：LinkedList 就像自行车链条一样，有节点构成，每个节点有三个值，
node pre，E item，node next；
1.3：Vector类似ArrayList 是线程安全的，效率比较低
Set继承自Collection接口
# Hive单表数据量多少合适
在使用Hive进行数据处理和分析时，我们经常会遇到一个问题，就是在创建表的时候需要考虑表的数据量大小。那么，到底Hive单表的数据量多少才是合适的呢？这个问题其实并没有一个固定的答案，因为合适的数据量大小会根据具体的业务需求和硬件环境而有所不同。但是我们可以通过一些经验和原则来指导我们选择合适的单表数据量。
## 单表数据量的衡量标准
在确定Hive单表数据量
前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。 模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）
# MySQL 分区：单表数据量多少合适
在处理大数据量的情况下，MySQL 的分区功能往往会被使用来提高查询性能和管理数据。但是在实际应用中，我们需要考虑单表数据量的合适范围，以保证查询效率和维护成本的平衡。
## 什么是 MySQL 分区
MySQL 分区是一种将表按照一定规则划分成多个独立的分区，每个分区可以独立管理数据，并且可以根据分区键的值来优化查询性能。常见的分区方式包括按照范围
原创
2024-04-22 04:49:33
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我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增 ID，最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了，这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的；如果你不使用自增 id，且没有 id 最大值的限制，如使用足够长度的随机字符串，那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨
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2023-09-02 23:00:39
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自建新闻从无到有。当然，评论、点赞也是一步步来的。关于点赞的设计，也是会挖过坑，也把坑给填了。需求是这样子的：点赞有【好球，警告】两个选项，点了可以取消，取消之后可以再点，也可以直接从好球直接切换到警告，同时好球和警告数也要跟着更新采用数据库：mongodb，关于字段设计，一开始我是这样子的：support : Number , 用来记录总的好球数warning: Number 用来记录总的警告s
如何判断在MySQL中建立索引的最佳数据量
在MySQL中，当数据量超过一定阈值时，建立索引可以大幅度提升查询性能。但是，过多的索引也会影响写入性能和占用存储空间。那么如何判断在MySQL中建立索引的最佳数据量呢？本文将通过以下步骤来指导大家进行判断：
步骤1：查看表的数据量
首先，我们需要查看表的数据量。可以使用以下代码来获取表的行数：
```sql
SELECT COUNT(*) FRO
原创
2024-02-15 04:03:48
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不知不觉也到了java集合这一章的学习，这因该是挺重要的一个章节，因为所有的程序都离不开数据，而一个良好的数据结构和算法应该是程序的灵魂吧。今天对自己所初步了解的做一个总结：数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。（ps:来源于搜狗百科
前言 前面分析了ArrayList和LinkedList的实现，分别是基于数组和双向链表的List实现。但看之前那张图，还有两个实现类，一个是Vector，另一个是Stack，接下里一起走进它们的源码世界吧！4. VectorVector跟ArrayList比较相似，继承实现的类或者接口也都是一样的，都是继承自AbstractList，同时底层也是基于数组来实现的。public class Ve
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2023-08-20 12:34:49
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# 大数据量集合比对 Java
## 引言
在处理大数据量集合时，比对是一项常见的任务。比对的目的是找出两个集合中的共同元素、不同元素或者在一个集合中独有的元素。对于小数据集，我们可以使用常规的循环遍历方法来比对集合。然而，对于大数据集，这种方法效率低下，因为遍历大量数据会消耗大量的时间和内存。
在本文中，我们将介绍如何使用 Java 处理大数据量集合的比对任务。我们将使用 HashSet
原创
2023-08-01 00:12:56
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采用JDBC批处理（开启事务、无事务）采用JDBC批处理时需要注意一下几点：1、在URL连接时需要开启批处理、以及预编译 String url = “jdbc:mysql://localhost:3306/User?rewriteBatched -Statements=true&useServerPrepStmts=false”;2、PreparedStatement预
spark 如何执行程序？首先看下spark 的部署图：节点类型有：master 节点： 常驻master进程，负责管理全部worker节点。worker 节点： 常驻worker进程，负责管理executor 并与master节点通信。dirvier：官方解释为： The process running the main() function of the application and cre
# Java大数据量List集合的使用与优化
在Java编程中，`List`集合是最常用的数据结构之一，用于存储有序的元素。随着数据量的不断增加，合理地使用和优化List集合显得尤为重要。本文将通过示例及一些优化策略，帮助您理解如何有效地处理大数据量的List集合。
## List集合的基础用法
在Java中，`List`接口的实现类主要有`ArrayList`和`LinkedList`。其
## 如何实现Java大数据量集合遍历
### 一、流程概述
以下是本教程中实现Java大数据量集合遍历的流程：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | :--- |
| 1 | 创建一个包含大量数据的集合 |
| 2 | 使用并行流来提高遍历效率 |
| 3 | 遍历集合并处理每个元素 |
| 4 | 输出遍历结果 |
### 二、具体步骤及代码
#### 步骤一：创建一个包含大量
R-CNN。可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。这篇文章思路简洁，在DPM方法多年平台期后，效果提高显著。包括本文在内的一系列目标检测算法：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平。 为了能够
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2024-04-23 18:13:00
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如题，根据业务需求需要经行数据对比，对比数据是否缺失，存在。可以通过java 中set 集合来进行判断，前提是对比的数据必须要求是唯一的。逻辑：循环把数据存放入set集合，在循环需要对比的数据，通过set集合的add方法添加数据，若集合大小没有发生变化则表示数据存在，若集合大小发生变化则数据不存在，这个可以根据个人具体业务来进行判断。注意：使用set集合可能造成数据丢失，所以用set方法必须保证数
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2023-05-29 13:49:11
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# MySQL 数据量多大分表合适？
在处理数据库时，随着数据量的不断增加，性能可能会受到影响。为了应对这种情况，"分表"成为了一种常用的优化手段。本篇文章将探讨在 MySQL 中数据量多大时进行分表合适，并提供代码示例和相关图表，以便更好地理解分表的必要性。
## 1. 什么是分表？
分表是将一个大表拆分成多个较小的表，以减少查询时间和提高数据库的性能。分表可以根据不同的标准进行，比如时间
（2）端口的扫描，nc可以作为client发起TCP或UDP连接（3）机器之间传输文件（4）机器之间网络测速采用pipe模式导入数据然而，使用nc监听并不是一个非常可靠的方式来执行大规模的数据导入，因为netcat并不真正知道何时传输了所有数据，也无法检查错误。在2.6或更高版本的Redis中，Redis -cli脚本支持一种称为pipe管道模式的新模式，这种模式是为了执行大规模插入而设计的。使用
# MongoDB多少数据量的实现
## 简介
在MongoDB中，我们可以使用聚合管道操作符`$group`和`$count`来实现对数据的计数。本文将介绍如何使用这些操作符来统计MongoDB中的数据量。
## 流程概述
下面是实现“MongoDB多少数据量”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到MongoDB数据库 |
| 2 | 选择要统
原创
2023-07-22 08:20:31
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一、MongoDB简介1、MongoDB介绍 MongoDB是为快速开发互联网Web应用而设计的数据库系统。MongoDB的设许目标是极简、灵活、作为Web应用栈的一部分。MongoDB的数据模型是面向文档的, 所谓文档是一种类似于JSON的结构，简单理解MongoDB这个数据库中存的是各种各样的JSON。( BSON )2、MongoDB中三个概念 数据库( database )：数据库是一个仓
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2023-09-22 06:44:27
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