《大数据》专题

问题内容： 情况 我们有一个PostgreSQL 8.4 数据库，其中包含每行登录日期/时间和注销日期/时间的用户会话。我们的Web应用程序记录该时间，并处理用户未明确注销（会话超时）的情况。因此，在每种情况下都会给出登录日期/时间和注销日期/时间。 目标 我需要每天最多并发会话的用户统计信息。因此，我可以这样说：“在2015年3月16日，并发用户登录的高峰是 6个 。” 一行代表登录名或注销。另

我想分别找到数组数组中每个数组的第一个和第二个元素的最大数量： 当前方式返回每个数组中最大数的数组。如何返回第一个元素中最大的元素和第二个元素中最大的元素？预期结果将是：

我正在进行一个实验，在这个实验中，我们偶尔需要将小数字除以大数字，例如：4/90000。使用double可生成4.444e。我希望BigDecimal可以处理这个算法，并给我一个有意义的小数，但我的实现抛出了一个错误： 错误是： 更新：我对精度至少有3位小数很感兴趣。

给定两个数a和b(1<=a<=b<=10^6)。在a和b之间的所有素数中找出最常见的数字。如果频率相同，则打印最高数字。 例：从1到20，素数是-2,3,5,7,11,13,17,19。这里2,5,9只出现一次,3,7出现两次,1出现5次。所以结果是1。 一个基本方法是： 在[a,b]范围内-求所有素数。 取一个数组计算0到9之间的出现次数。 对于范围内的所有素数，提取所有数字，并相应地增加计数数

所以，我一直在跟踪这个网站上的Mapreduce python代码(http://www . Michael-noll . com/tutorials/writing-an-Hadoop-Mapreduce-program-in-python/)，它从一个文本文件中返回字数(即单词及其在文本中出现的次数)。但是，我想知道如何返回出现次数最多的单词。映射器和缩减器如下- 所以，我知道我需要在减速器的

最大乘积子数组给定一个数组包含正整数和负整数，求最大乘积的子数组。例子： 但不能破题找到子数组。

下面的代码给了我大约14位小数。我怎样才能把它修剪到小数点后2位？

题目描述 输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大值，要求时间复杂度为O(n)。 例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5，和最大的子数组为3, 10, -4, 7, 2， 因此输出为该子数组的和18。 分析与解法 解法一 求一个数组的最大子数组和，我想最直观最野蛮的办法便是，三个f

使用指南 - 疑难问题 - 数据矛盾问题 - 为什么IP数大于或者小于访客数 在网吧或者学校等地，是用同一个IP上网的，但是访客数多个； 一般家庭电脑都是用ADSL拨号上网，也就是动态的IP地址，一天可能拨10几次，但是访客数是1个。

这个说法我不清楚。你能更多地解释一下这个用例吗？

问题内容： 我需要从大约6000万行的数据集中创建一个2000列，大约30-50百万行的数据透视表。我曾尝试过旋转100,000行的数据块，但这种方法行得通，但是当我尝试通过先执行.append（）然后再执行.groupby（’someKey’）。sum（）来重组DataFrame时，我的所有内存都被占用了和python最终崩溃。 如何在有限的RAM量下处理如此大的数据？ 编辑：添加示例代码 下面

本文向大家介绍超大数据量存储常用数据库分表分库算法总结，包括了超大数据量存储常用数据库分表分库算法总结的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 当一个应用的数据量大的时候，我们用单表和单库来存储会严重影响操作速度，如mysql的myisam存储，我们经过测试，200w以下的时候，mysql的访问速度都很快，但是如果超过200w以上的数据，他的访问速度会急剧下降，影响到我们webapp的访问速度，而

我正在Quarkus中实现一个方法，它应该向客户端发送大量数据。使用JPA/Hibernate从数据库中读取数据，序列化为JSON，然后发送到客户端。如果没有整个数据在内存中，如何有效地完成此操作？我尝试了以下三种可能性，但都没有成功： 使用JPA中的getResultList，返回一个以列表为主体的响应。MessageBodyWriter将负责将列表序列化为JSON。然而，这会将所有数据拉入内存

Q2-缓存如何帮助这里获得更好的性能，可以使用什么缓存策略？（仅限Mem、Mem和磁盘等）

问题内容： 它由9个框组成，中间带有文本。我已经制作了框，以便它们可以随着屏幕大小的变化而调整大小，以便始终保持在同一位置。 但是，即使我使用百分比，文本也不会调整大小。 如何调整文本的大小，使其在整个页面上始终具有相同的比例？ 这是处理多种分辨率的合适解决方案吗？还是我应该在CSS中进行很多检查并为每种媒体类型设置许多布局？ ``` html, body { } #launchmain { }