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大数据统计php 大数据统计专业学什么

IT技术数据

PHP-大数据量怎么处理优化大数据的话可以进行以下操作：
减少对数据库的读取，也就是减少调用数据库 ， 
进行数据缓存，
利用数据库的自身优化技术，如索引等
精确查询条件，有利于提高查找速度
物联网 ， 云计算 ， 大数据能用php开发吗物联网，云计算，大数据能用php开发
PHP（外文名:PHP: Hypertext Preprocessor，中文名：“超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言 。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域 。PHP 独特的语法混合了C、Java、Perl以及PHP自创的语法 。它可以比CGI或者Perl更快速地执行动态网页 。用PHP做出的动态页面与其他的编程语言相比，PHP是将程序嵌入到HTML（标准通用标记语言下的一个应用）文档中去执行，执行效率比完全生成HTML标记的CGI要高许多；PHP还可以执行编译后代码，编译可以达到加密和优化代码运行，使代码运行更快 。
大数据是学php吗？两者不是同一个概念大数据统计php，PHP只是一种程序大数据统计php，而大数据指大数据统计php的是通过用户大数据统计php的各种数据分析的方式，可以全方位的大数据统计php了解一个人或者是一件事情，大数据指的是一种分析方式，可以有很多实现的途径 ， 如果非要分类的话属于数据分析 。
PHP的算法可以实现大数据分析吗1.Bloom filter
适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集
基本原理及要点：
对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数 。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的 。同时也不支持删除一个已经插入的关键字 ， 因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字 。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了 。
还有一个比较重要的问题 ， 如何根据输入元素个数n ， 确定位数组m的大小及hash函数个数 。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小 。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合 。但m还应该更大些 ， 因为还要保证bit数组里至少一半为 0，则m 应该=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数) 。
举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍 。这样k大概是8个 。
注意这里m与n的单位不同 ， m是bit为单位 ， 而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数) 。通常单个元素的长度都是有很多bit的 。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的 。
扩展：
Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中 。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作 。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联 。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率 。
问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL 。如果是三个乃至n个文件呢？
根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个 bit 。现在可用的是340亿 ， 相差并不多，这样可能会使出错率上升些 。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了 。

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