bit

10g+: Transportable Tablespaces Across Different Platforms (Doc ID 243304.1) APPLIES TO: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 10.1.0.2 to 12.2.0.1 [Release 10.1 to 12.2] Oracle Database - Standard Edition - Version 10.1.0.2 to 12.2.0.1 [Release 10.1 to 12.2] Oracle Database Cloud Schema Service - Version N/A and later Oracle Database Exadata Cloud Machine - Version N/A and later Oracle Cloud Infrastructure - Database Service - Version N/A and later Information in this document applies to any platform. PURPOSE Ask Questions, Get Help, And Share Your Experiences With This Article Would

突然之间，你就会发现，Bitcode什么鬼？？？这是什么鬼？ 在Apple官方文档中提到了这一段 Bitcode is an intermediate representationof a compiled program. Apps you upload to iTunes Connect that contain bitcodewill be compiled and linked on the App Store. Including bitcode will allowApple to re-optimize your app binary in the future without the need to submit anew version of your app to the store. 哈哈，看不懂的话，我帮你有道翻一下！ 说的是bitcode是被编译程序的一种中间形式的代码。包含bitcode配置的程序将会在App store上被编译和链接。bitcode允许苹果在后期重新优化程序的二进制文件，而不需要重新提交一个新的版本到App store上。 翻译出来也是苦涩难懂，大致意思就是bitcode这种东西是编译程序时候，一种用来过渡用的代码形式，就像我们抛送去服务器的UTF-8代码形式一样的！ 接下来再看一段！ Bitcode. When you archive

1、oracle 11g安装 11gR2_orcl_(sys/system_Oracle11g | SCOTT_scott) Win10下安装Oracle11g 不满足配置解决方法 -- http://blog.csdn.net/coder_ocean/article/details/51226154 <OPERATING_SYSTEM RELEASE="5.0"> <VERSION VALUE="3"/> <ARCHITECTURE VALUE="64-bit"/> <NAME VALUE="Windows2000"/> <ENV_VAR_LIST> <ENV_VAR NAME="PATH" MAX_LENGTH="1023" /> </ENV_VAR_LIST> </OPERATING_SYSTEM> <OPERATING_SYSTEM RELEASE="5.1"> <VERSION VALUE="3"/> <ARCHITECTURE VALUE="64-bit"/> <NAME VALUE="WindowsXP"/> <ENV_VAR_LIST> <ENV_VAR NAME="PATH" MAX_LENGTH="1023" /> </ENV_VAR_LIST> </OPERATING_SYSTEM> <OPERATING_SYSTEM RELEASE="5.2">

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至 过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时， 前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。 对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。 这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。 下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧： 一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软 公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库

　　第一部分、十道海量数据处理面试题 　　1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 　　此题，在我之前的一篇文章 算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 　　再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 　　2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 　　假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 　　典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述。 文中，给出的最终算法是：第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成排序；然后，第二步、借助堆这个数据结构

题目 问题一：现有海量日志数据，要提取出某日访问百度次数最多的那个IP(可以将题干简化，假设日志中仅包含IP数据，也就是说待处理的文件中包含且仅包含全部的访问IP，但内存空间有限，不能全部加载，假设只有512MB) 解决方案： 这是一道典型的分治思想的题目，这种问题处理起来套路比较固定，对于大部分的数据量比较大的前提的问题而言，分治都是一个可选的解决方案，但不一定是最优的，解决方法基本划分为三步走： 第一：如何有效的划分数据 第二：如何在子集上解决问题 第三：如何合并结果 那么对于本问题就显得比较明显了： 首先解决如何划分，由于IP地地址范围从000.000.000.000~255.255.255.255共有2^32个大约4GB，那么我们可以通过取模的方式进行划分，直接将四段数据相连就得到一个IP对应的数字A，再对A模1024(模数取多少可以自己指定，保证每个小文件能被放到内存就好)，这样大文件被划分成小文件了，并且相同的IP一定被划分到相同的文件中。 其次解决每个小文件中TOP1的问题： 这里可以用很多方式进行处理，比如你可以构造自己的HashMap,key为IP，value为当前出现次数，最后找到value最大的Key即为当前文件中出现次数最多的IP。 最后要解决结果合并问题： 这里直接将1024个子文件的统计结果进行比较就好，不用排序，直接选择最大的一个就好。 注意

【什么是Bit-map】 所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value， 而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。 如果说了这么多还没明白什么是Bit-map，那么我们来看一个具体的例子，假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设 这些元素没有重复）。那么我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的。要表示8个数，我们就只需要8个Bit（1Bytes），首先我们开辟 1Byte的空间，将这些空间的所有Bit位都置为0(如下图：) 然后遍历这5个元素，首先第一个元素是4，那么就把4对应的位置为1（可以这样操作 p+(i/8)|(0×01<<(i%8)) 当然了这里的操作涉及到Big-ending和Little-ending的情况，这里默认为Big-ending）,因为是从零开始的，所以要把第五位 置为一（如下图）： 然后再处理第二个元素7，将第八位置为1,，接着再处理第三个元素，一直到最后处理完所有的元素，将相应的位置为1，这时候的内存的Bit位的状态如下： 然后我们现在遍历一遍Bit区域，将该位是一的位的编号输出（2，3，4，5，7），这样就达到了排序的目的。下面的代码给出了一个BitMap的用法：排序。 //定义每个Byte中有8个Bit位 #include ＜memory.h＞

转： http://blog.redfox66.com/post/mass-data-4-bitmap.aspx 【什么是Bit-map】 所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value， 而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。 如果说了这么多还没明白什么是Bit-map，那么我们来看一个具体的例子，假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设这些元素没有重复）。那么我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的。要表示8个数，我们就只需要8个Bit（1Bytes），首先我们开辟1Byte的空间，将这些空间的所有Bit位都置为0(如下图：) 然后遍历这5个元素，首先第一个元素是4，那么就把4对应的位置为1（可以这样操作 p+(i/8)|(0x01<<(i%8)) 当然了这里的操作涉及到Big-ending和Little-ending的情况，这里默认为Big-ending）,因为是从零开始的，所以要把第五位置为一（如下图）： 然后再处理第二个元素7，将第八位置为1,，接着再处理第三个元素，一直到最后处理完所有的元素，将相应的位置为1，这时候的内存的Bit位的状态如下： 然后我们现在遍历一遍Bit区域，将该位是一的位的编号输出（2，3，4，5，7），这样就达到了排序的目的

第一部分、十道海量数据处理 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 　　此题，在我之前的一篇文章算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 　　再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节 　　假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 　　典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述。 文中，给出的最终算法是：第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成排序；然后，第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N