关于“海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP”的疑惑 [问题点数:100分,结帖人brk1985]

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黄花 2011年6月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
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海量日志数据提取某日访问百度次数最多的那个IP
题目: <em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>。算法思想:分而治之+Hash 1.<em>IP</em>地址<em>最多</em>有2^32=4G种取值情况,所以不能完全加载到内存中处理;2.可以考虑采用“分而治之”的思想,按照<em>IP</em>地址的hash(ip)%1024,把<em>海量</em><em>IP</em><em>日志</em>分别存储到1024个小文件中。这样,每个小文件<em>最多</em>包含4MB个<em>IP</em>地址;3.对于每个小文件,可以构建一个ip为key,<em>出</em>现<em>次数</em>为value的H
【算法】--海量日志数据提取某日访问次数最多的那个IP
转自 https://github.com/yoghurtjia/-python-BAT-/blob/master/most_common_ip.py <em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em> 解决思路:因为问题中提到了是<em>海量</em><em>数据</em>,所以我们想把所有的<em>日志</em><em>数据</em>读入内存,再去排序,找到<em>出</em>现<em>次数</em><em>最多</em>的,显然行不通了。这里我们假设内存足够,我们可以仅仅只用几行代码,就可以求<em>出</em>最终的结果    代...
在100G文件中找次数最多的100个IP,要求ip和次数都精确
1.刚开始自己想的是文件分100个桶,桶里取排序前1000,后来手动证明此算法有误 2.后来想到可以另外取100个文件桶,将ip存到(ip) % 100的桶里。最后对各个文件读入内存,上hashtable即可 ...
海量日志数据提取访问次数最多的那个IP python实现 总结
问题原型:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6279498 1、<em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>。 首先是这一天,并且是<em>访问</em><em>百度</em>的<em>日志</em>中的<em>IP</em>取<em>出</em>来,逐个写入到一个大文件中。注意到<em>IP</em>是32位的,<em>最多</em>有个2^32个<em>IP</em>。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...
数据分析师常见的10道面试题解答
<em>数据</em>分析师常见的10道面试题解答 文章<em>出</em>处:http://www.52analysis.com 1、<em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>。首先是这一天,并且是<em>访问</em><em>百度</em>的<em>日志</em>中的<em>IP</em>取<em>出</em>来,逐个写入到一个大文件中。注意到<em>IP</em>是32位的,<em>最多</em>有个2^32个<em>IP</em>。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<em>出</em>每个小文中<em>出</em>现频率最大的<em>IP</em>(可以采用ha...
关于 海量日志数据提取某日访问百度次数最多的那个IP 的疑问!
<em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>。 首先是这一天,并且是<em>访问</em><em>百度</em>的<em>日志</em>中的<em>IP</em>取<em>出</em>来,逐个写入到一个大文件中。注意到<em>IP</em>是32位的,<em>最多</em>有个2^32个<em>IP</em>。同样可以采用映射的方法,比
文件中大量数据(例如100万)的重复数
我还有一个问题想再问下: 题目是:一个文本文件a.txt里有100万条<em>数据</em>,每个<em>数据</em>以回车换行分隔,格式如下: 123DKFJIE456D12D SDF2345DKJFKDDS1 SFJD234DEE
在100G文件中找次数最多的100个IP
昨天面阿里最后栽在一道很常见的<em>海量</em><em>数据</em>处理上了,也怪之前没专门花时间准备这个问题。今天参考了July的博客,又反思了下自己面试时错误的思路,重新整理为下面的解答过程。 先上July的博客对类似问题的解答思路: 搜索引擎会通过<em>日志</em>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
如何从海量IP提取访问最多的10个IP
算法思想:分而治之+Hash 1、<em>IP</em>地址<em>最多</em>有2^32=4G种取值情况,所以不能完全加载到内存中处理; 2、可以考虑采用分而治之的思想,按照<em>IP</em>地址的Hash(<em>IP</em>) % 1024的值,把<em>海量</em><em>IP</em><em>日志</em>分别存储到1024个小文件中,这样,每个小文件<em>最多</em>包含4MB个<em>IP</em>地址; 这样的话,通过计算<em>IP</em>的Hash值,相同<em>IP</em>肯定会放到一个文件中,当然不同的<em>IP</em>的Hash值也可能相同,就存...
海量日志数据提取某日访问百度次数最多的那个IP的C++实现源代码
1、<em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>。   此题,在我之前的一篇文章算法里头有所提到,当时给<em>出</em>的方案是:<em>IP</em>的数目还是有限的,<em>最多</em>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<em>访问</em><em>百度</em>的<em>日志</em>中的<em>IP</em>取<em>出</em>来,逐个写入到一个大文件中。注意到<em>IP</em>是32位的,<em>最多</em>有个2^32个<em>IP</em>。同样可以采用映射的方法,
海量日志数据,找次数最多IP地址。
问题描述 有一个12G的文本文件,每行记录的是一个<em>IP</em>地址,现要找<em>出</em>这个文件中<em>出</em>现<em>次数</em><em>最多</em>的那个ip。 代码实现 [java] view plaincopyprint? import java.io.BufferedReader;   import java.io.File;   import java.io.FileNotF
关于某日访问次数最多IP的topK问题的三种解法
题目描述 在july大神的博客中,看到这样两道题: 1. <em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>。 2. 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。 现在我将两题结合一下: 假如有1千万+的...
!!![急] 求:C++如何做性能测试,测试一个方法的最大并发数和平均访问时间,是不是得用多线程做?
请问各位高手: C++如何做性能测试,我测试C++调用一个方法的最大并发数和平均<em>访问</em>时间,是不是得用多线程做? 小弟急,谢谢给<em>出</em>个解决方案,谢谢了~!
海量日志数据资料收集
1、需求资料收集,架构对比 1、<em>数据</em>收集工具 flume 2、kafka消息 3、ELS <em>数据</em>存贮检索 4、hadoop   flume + hadoop + els 收集 持久化存贮 查询展示   参考文章: Elasticsearch<em>数据</em>库,做全文检索 (支持百亿级别 PB级别<em>数据</em>量) https://blog.csdn.net/aisemi/article/detail...
如何从海量日志提取访问最多的10个IP
算法思想:分而治之+Hash 1、<em>IP</em>地址<em>最多</em>有2^32=4G种取值情况,所以不能完全加载到内存中处理; 2、可以考虑采用分而治之的思想,按照<em>IP</em>地址的Hash(<em>IP</em>) % 1024值,把<em>海量</em><em>IP</em><em>日志</em>分别存储到1024个小文件中,这样,每个小文件<em>最多</em>包含4MB个<em>IP</em>地址;这里解释一下为什么用Hash(<em>IP</em>) % 1024值,如果不用,而直接分类的话,可能会<em>出</em>现这样一种情况,就是有个<em>IP</em>在每个小文件
hadoop处理日志 统计分析每天现ip次数最多的前3条
package AnalysisLog; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.ut
海量日志提取访问次数最多的IP
方法: 计数法 假设一天之内某个<em>IP</em><em>访问</em><em>百度</em>的<em>次数</em>不超过40亿次,则<em>访问</em><em>次数</em>可以用unsigned表示.用数组统计<em>出</em>每个<em>IP</em>地址<em>出</em>现的<em>次数</em>,即可得到<em>访问</em><em>次数</em>最大的<em>IP</em>地址. <em>IP</em>地址是32位的二进制数,所以共有N=2^32=4G个不同的<em>IP</em>地址, 创建一个unsigned count[N];的数组,即可统计<em>出</em>每个<em>IP</em>的<em>访问</em><em>次数</em>,而sizeof(count) == 4G*4=...
网宿面试——有10T的IP地址数据,内存只有10M,怎么找现频率最大的那个IP
这种大<em>数据</em>的的题肯定是要分堆来做,再从堆中选<em>出</em>每个堆中最大的数,然后进行比较。1,首先就是如何进行分堆的问题,这边我们使用hash来分成n个10M的小文件,10T除以10M约等于1000000,所以使用hash(<em>IP</em>)%1000000,来分堆。2,从每个堆中选取<em>出</em>现<em>次数</em><em>最多</em>的<em>IP</em>;3,从这100000个<em>IP</em>中选择<em>出</em>现<em>最多</em>的<em>IP</em>即可。...
海量日志数据提取某日访问百度次数最多的那个IP
问题:一个的<em>日志</em>文件中存放<em>IP</em>地址,按照<em>访问</em>量对<em>IP</em>地址取<em>访问</em>量最大的<em>IP</em>,内存大小4M 解答: 1.由于内存大小的限制,分而治之 2.<em>IP</em>地址,0.0.0.0 ~ 255.255.255.255 , 255(10) = 11111111(2) 共 4*8 = 32 bit 表示一个<em>IP</em>地址 每位上共两种变化,所以共 2^32 个不同的<em>IP</em>地址 拆分为1024文...
提取某日访问百度次数最多的那个IP
将ip根据前n位分别映射到2^n个不同文件中。建立一个hash表将根据后面32-n位,映射到不同的文件偏移位置,在经过一次遍历文件就可以找<em>出</em><em>最多</em>ip。这样就可以两次遍历读取<em>最多</em>的ip,空间复杂度较大,
大文件中访问频率子最高的方法
今天面试一道题类似这种吧: (1)面试中若题目提到大文件等,其实就是告诉你<em>数据</em>量大,不能一次性加载到内存中,而实际中我们就需要估算。既然是要对<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em>的ip做统计,我们最好先预处理一下,遍历把<em>访问</em><em>百度</em>的所有ip写到另一个文件a中 (2)ip用32位表示,所以<em>最多</em>有2^32个不同ip地址。同样的,当内存不能一次性加载<em>数据</em>时,我们就需要考虑分治法。 step1:采用hash映射(ha...
日志中心获取数据并进行处理和预警
package com.ccservice.train.app.Reptile_mobile_warning.task; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; impo...
Z05 - 007、网站流量日志数据获取
0、 初学耗时:0.5h 注:CSDN手机端暂不支持章节内链跳转,但外链可用,更好体验还请上电脑端。 一、   1.1    1.2  记忆词:   离线<em>数据</em>分析  ギ 舒适区ゾ || ♂ 累觉无爱 ♀ 一、   1.1 ~&nbsp;   1.2 ~&nbsp;     1.2.1 . &nbsp;     1.2.2 . &nbsp; 烟锁池塘柳。 - - - ...
在一群数值中,取次数最多的数值, 求算法。
当然,<em>数据</em>集中的<em>数据</em>个数超过了255。 借用外部sql不算。
海量日志数据提取某日访问百度次数最多的那个IP的Java实现
<em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em><em>提取</em>某日<em>访问</em>大度<em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>的Java实现
从大量的IP访问记录中找到访问次数最多IP
1.内存不受限 一个<em>IP</em>有32bit(4Byte),1GB=10亿,那么在4GB内存的情况下,可以存10亿个<em>IP</em>。用HashMap,边存入<em>IP</em>边维护一个最大<em>次数</em>,这样遍历一遍就可以求<em>出</em>,时间复杂度为O(n)。 2.内存受限 假设我们有1TB的<em>数据</em>,但内存只有4GB,不能将<em>数据</em>全部读入内存做运算。 从输入流中读取1TB的<em>数据</em>,将<em>IP</em>地址按模1000运算,相同的模值<em>IP</em>写到同一个文件中。这样就会产生...
海量日志数据如何处理统计?
项目需要做一个dashboard图表网站,展示<em>日志</em>的相关统计信息。这个页面图表很多,一次性会加载<em>出</em>很多<em>数据</em>。 <em>日志</em>表有很多种,都是一些入侵攻击<em>日志</em>、恶意站点<em>访问</em><em>日志</em>等等,需要统计<em>出</em>当前时间、过去24小时、过去一周被攻击主机个数、恶意站点数(这是其中两个需求)等等<em>数据</em>。 比如被...
海量日志数据__怎么在海量数据中找重复次数最多的一个;提取某日访问网站次数最多的那个IP提取某日访问网站次数最多的前n个IP
问题一:         怎么在<em>海量</em><em>数据</em>中找<em>出</em>重复<em>次数</em><em>最多</em>的一个 算法思想:         方案1:先做hash,然后求模映射为小文件,求<em>出</em>每个小文件中重复<em>次数</em><em>最多</em>的一个,并记录重复<em>次数</em>。         然后找<em>出</em>上一步求<em>出</em>的<em>数据</em>中重复<em>次数</em><em>最多</em>的一个就是所求(如下)。   问题二:         网站<em>日志</em>中记录了用户的<em>IP</em>,找<em>出</em><em>访问</em><em>次数</em><em>最多</em>的<em>IP</em>。
数据,大计算—海量日志数据分析与应用
课程介绍 网站<em>日志</em>分析是大<em>数据</em>应用场景中非常常见的一种,今天我们通过实例对网站<em>日志</em><em>数据</em>进行分析,从<em>日志</em>采集——&gt;<em>日志</em><em>数据</em>清洗、加工做画像分析——&gt;BI报表展现,更进一步,通过社交<em>数据</em>分析做好友推荐 ,对整个全链路过程做实验操作演练,希望能给大家提供一些帮助。 准备工作 杭州TI专场,workshop现场是...
unordered_map 大量数据频率统计
一、目的 针对<em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em>买票网站<em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>。(本实验主要是测试学生在<em>数据</em>不能一次载入内存时,如何达到目的) 二、思路 思路1: 首先是这一天,并且是<em>访问</em>买票网站的<em>日志</em>中的<em>IP</em>取<em>出</em>来,逐个写入到一个大文件中。注意到<em>IP</em>是32位的,<em>最多</em>有个2^32个<em>IP</em>。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<em>出</em>每个小文中<em>出</em>现频率最大的<em>IP</em>(可以采用h...
海量数据中找次数最多的前10个URL
#include #include #include #include using namespace std;int main(void) { //<em>海量</em><em>数据</em> string a[5]={"ab","b","ccc","ab","ccc"}; int n=sizeof(a)/sizeof(a[0]); cou
文件中有10亿记录,怎样从中查找次数最多的10条
rtt
文件中存储10亿个用户姓名,如何快速找到现频率最高的前100名?
文件中存储10亿个用户姓名,如何快速找到<em>出</em>现频率最高的前100名?
海量IP地址排序统计次数最多的K个地址
本文基于<em>海量</em><em>IP</em>地址无法一次性装入内存进行排序,因此采用如下步骤:(1)hash后分割成1000个文件(2)统计每个文件<em>出</em>现<em>次数</em><em>最多</em>的K个地址(3)对K*N个地址进行统计(最小堆/归并/快排) import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.File
1、(topK问题)海量日志数据提取某日访问百度次数最多的10个IP
首先是这一天,并且是<em>访问</em><em>百度</em>的<em>日志</em>中的<em>IP</em>取<em>出</em>来,逐个写入到一个大文件中。注意到<em>IP</em>是32位的,<em>最多</em>有个2^32个<em>IP</em>。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<em>出</em>每个小文件中<em>出</em>现频率最大的<em>IP</em>(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找<em>出</em>频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的<em>IP</em>中,找<em>出</em>那个频率最大的<em>IP</em>,即为所求。#include &amp;...
百度面试题:从海量日志提取访问百度次数最多IP
前言 这道题目网上到处都是,但是好多都没有讲清楚,然后大家又相互转载,错误泛滥,现在我来完善这道题目。 题目:每一个ip<em>访问</em><em>百度</em>,其ip地址都会被记录到后台<em>日志</em>文件中,假设一天的<em>访问</em><em>日志</em>有100G,求<em>出</em>一天中<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的ip地址,可以使用的内存大小是1G。 分析 首先解决大文件问题,也就是如何处理100G的一个大文件,这个通常的解决方法就是将大文件分解成许多小文件。我们可...
怎么在海量数据中找重复次数最多的一个
1、<em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>。 此题,在我之前的一篇文章算法里头有所提到,当时给<em>出</em>的方案是:<em>IP</em>的数目还是有限的,<em>最多</em>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<em>访问</em><em>百度</em>的<em>日志</em>中的<em>IP</em>取<em>出</em>来,逐个写入到一个大文件中。注意到<em>IP</em>是32位的,<em>最多</em>有个2^32个 <em>IP</em>。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把...
提取某日访问百度次数最多的那个IP(Java实现)
思路参考july博客http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693 1、<em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>。 因为内存容量有限。所以需对大的文件进行切割。在分割文件时应使相同的<em>IP</em>保存到同一个文件中。可以采用取模操作。 注意:相同的<em>IP</em>必须存储到相同的文件中 因为每个<em>IP</em>(相当于字符串)对应了一个has
第十四章:提取某日访问百度次数最多的那个IP
<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em> 问题描述:<em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>。 分析:<em>IP</em>地址是32位的二进制数,所以共有N=2^32=4G个不同的<em>IP</em>地址, 创建一个unsigned count[N];的数组,即可统计<em>出</em>每个<em>IP</em>的<em>访问</em><em>次数</em> #include #include #include using namespace std;
一个网站访问日志文件,如何取其中访问次数最多前10位的ip地址?
分两种情况:1是<em>日志</em>文件不太大,2是<em>日志</em>文件很大。 大家说说看。
海量数据统计:海量日志提取最常访问IP,最常使用的query
1.有10个文件,每个文件1G,每个文件的每一行都存放的是用户的query,每个文件的query都可能重复。如何按照query的频度排序。   2.<em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>。     对于这类问题, 通常要使用分而治之的思想, 因为内存中不能够存放的下所有的<em>数据</em>, 为了保证将<em>海量</em><em>数据</em>分成几个小块后, 每个小块中的元素都互不相同, 也就是值相同
海量数据面试题整理
1. 给定a、b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找<em>出</em>a、b文件共同的url? 方案1:可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G,远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。 s 遍历文件a,对每个url求取,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为)中。这样每个小文件的大约为3...
获取日志数据的方法和系统
摘要 本发明公开了一种获取<em>日志</em><em>数据</em>的方法和系统,所述方法包括:第一Flume从应用服务器获取<em>日志</em><em>数据</em>;所述第一Flume将获取的<em>日志</em><em>数据</em>传送到Kafka,所述Kafka将收到的<em>日志</em><em>数据</em>转换为Kafka消息队列。本发明获取<em>日志</em><em>数据</em>的方法和系统,通过第一Flume将应用服务器中的<em>日志</em><em>数据</em>传送到Kafka,并通过Kafka将<em>日志</em><em>数据</em>转换为Kafka消息队列,用户从Kafka获取<em>日志</em><em>数据</em>时,只需要连
如何获取数据日志的lsn 谢谢
我想获取<em>数据</em>库最后一条<em>日志</em>的lsn,请问如何获取?谢谢
监听器监听日志,实时读取日志文件,把读取到的数据入库
1:MyListener.javaimport java.io.File;import javax.servlet.ServletContextEvent; import javax.servlet.ServletContextListener;import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFa
最佳日志实践(v2.0)
http://studygolang.com/articles/10321 0. 缘起 大约在三年前,我曾经写过一篇 最佳<em>日志</em>实践,还被码农周刊选为那年的 最受欢迎技术干货 之一。当时我任职于网易杭州研究院的存储平台组,主要做网易对象存储(NOS)的开发和部分运维工作。由于网易云音乐,易信等几个重要产品陆续上线,业务压力剧增,我们的系统在前前后后大约半年的时间里,<em>出</em>现了大大小小
Linux分析apache日志获取最多访问的前10个IP
原文地址:http://xuqq999.blog.51cto.com/3357083/774714  apache<em>日志</em>分析可以获得很多有用的信息,现在来试试最基本的,获取<em>最多</em><em>访问</em>的前10个<em>IP</em>地址及<em>访问</em><em>次数</em>。 既然是统计,那么awk是必不可少的,好用而高效。 命令如下: awk '{a[$1] += 1;} END {for (i in a) printf("%d
海量数据选取重复次数最多的n个
最近刚换工作,面试的时候有一道题觉得很有意思,大致是通过web<em>日志</em>分析<em>出</em>网站<em>最多</em>的10条http请求的ip地址、页面等,我想这个可以归纳为<em>海量</em><em>数据</em>选取重复<em>次数</em><em>最多</em>的n个,跟网上看过的一题很类似:有10亿个整数,要求选取重复<em>次数</em><em>最多</em>的100个整数。 现在把几种方法总结一下,以“有10亿个整数,要求选取重复<em>次数</em><em>最多</em>的100个整数”为例 1.位图排序 阶段1:初始化一个空集合      fo
新手求解,AddressList里面这么多的IP,那个IP是本地IP,而多了那些IP是干嘛的?
我用 Dns.GetHostEntry(Dns.GetHostName()).AddressList得<em>出</em>了很多<em>IP</em>,前几个是<em>IP</em>6的,后几个是<em>IP</em>4的,为什么会有这么多<em>IP</em>,这些<em>IP</em>分别代表什么,哪个
十道海量数据处理面试题与十个方法大总结
第一部分、十道<em>海量</em><em>数据</em>处理面试题 1、<em>海量</em><em>日志</em><em>数据</em>,<em>提取</em><em>出</em>某日<em>访问</em><em>百度</em><em>次数</em><em>最多</em>的那个<em>IP</em>。       首先是这一天,并且是<em>访问</em><em>百度</em>的<em>日志</em>中的<em>IP</em>取<em>出</em>来,逐个写入到一个大文件中。注意到<em>IP</em>是32位的,<em>最多</em>有个2^32个<em>IP</em>。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<em>出</em>每个小文中<em>出</em>现频率最大的<em>IP</em>(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找<em>出</em>频率
数据量一般解决办法
http://www.51projob.com/a/bishimianshi/hailiangshuju/2012/0322/111.html 处理<em>海量</em><em>数据</em>问题,无非就是: 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序; Bloom filter/Bitmap;Trie树/<em>数据</em>库/倒排索引;外排序;分布式处理之hadoop/mapreduce。 本文
提取某日访问网站次数最多的那K个IP
NULL 博文链接:https://yueyemaitian.iteye.com/blog/1180299
海量实时用户行为数据的存储和分析
在短时间内爆发大量<em>数据</em>,这时<em>数据</em>资源的采集、存储和分析和应用等,都是大<em>数据</em>行业的难点。行为<em>数据</em>、<em>日志</em><em>数据</em>的处理,往往成为企业<em>数据</em>建设首先面对的瓶颈,这些<em>数据</em>不易保存,实时获取分析难度较大,但是<em>数据</em>价值却不可估量。 ...
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献<em>出</em>来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
JSON解析——net.sf.json.JSONObject
简介 在程序开发过程中,在参数传递,函数返回值等方面,越来越多的使用JSON。JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的<em>数据</em>交换格式,同时也易于机器解析和生成、易于理解、阅读和撰写,而且Json采用完全独立于语言的文本格式,这使得Json成为理想的<em>数据</em>交换语言。 JSON建构于两种结构: “名称/值”对的集合(A Collection of name/va...
卸载 x 雷某度!GitHub 标星 1.5w+,从此我只用这款全能高速下载工具!
作者 | Rocky0429 来源 | Python空间 大家好,我是 Rocky0429,一个喜欢在网上收集各种资源的蒟蒻… 网上资源眼花缭乱,下载的方式也同样千奇百怪,比如 BT 下载,磁力链接,网盘资源等等等等,下个资源可真不容易,不一样的方式要用不同的下载软件,因此某比较有名的 x 雷和某度网盘成了我经常使用的工具。 作为一个没有钱的穷鬼,某度网盘几十 kb 的下载速度让我...
2019年还剩1天,我从外包公司离职了
这日子过的可真快啊,2019年还剩1天,外包公司干了不到3个月,我离职了
我一个37岁的程序员朋友
周末了,人一旦没有点事情干,心里就瞎想,而且跟几个老男人坐在一起,更容易瞎想,我自己现在也是 30 岁了,也是无时无刻在担心自己的职业生涯,担心丢掉工作没有收入,担心身体机能下降,担心突...
计算机网络的核心概念
这是《计算机网络》系列文章的第二篇文章 我们第一篇文章讲述了计算机网络的基本概念,互联网的基本名词,什么是协议以及几种接入网以及网络传输的物理媒体,那么本篇文章我们来探讨一下网络核心、交换网络、时延、丢包、吞吐量以及计算机网络的协议层次和网络攻击。 网络核心 网络的核心是由因特网端系统和链路构成的网状网络,下面这幅图正确的表达了这一点 那么在不同的 ISP 和本地以及家庭网络是如何交换信息的呢?...
python自动下载图片
近日闲来无事,总有一种无形的力量萦绕在朕身边,让朕精神涣散,昏昏欲睡。 可是,像朕这么有职业操守的社畜怎么能在上班期间睡瞌睡呢,我不禁陷入了沉思。。。。 突然旁边的IOS同事问:‘嘿,兄弟,我发现一个网站的图片很有意思啊,能不能帮我保存下来提升我的开发灵感?’ 作为一个坚强的社畜怎么能说自己不行呢,当时朕就不假思索的答应:‘oh, It’s simple. Wait for me for a ...
一名大专同学的四个问题
【前言】   收到一封来信,赶上各种事情拖了几日,利用今天要放下工作的时机,做个回复。   2020年到了,就以这一封信,作为开年标志吧。 【正文】   您好,我是一名现在有很多困惑的大二学生。有一些问题想要向您请教。   先说一下我的基本情况,高考失利,不想复读,来到广州一所大专读计算机应用技术专业。学校是偏艺术类的,计算机专业没有实验室更不用说工作室了。而且学校的学风也不好。但我很想在计算机领...
复习一周,京东+百度一面,不小心都拿了Offer
京东和<em>百度</em>一面都问了啥,面试官百般刁难,可惜我全会。
Java 14 都快来了,为什么还有这么多人固守Java 8?
从Java 9开始,Java版本的发布就让人眼花缭乱了。每隔6个月,都会冒<em>出</em>一个新版本<em>出</em>来,Java 10 , Java 11, Java 12, Java 13, 到2020年3月份,...
达摩院十大科技趋势发布:2020 非同小可!
【CSDN编者按】1月2日,阿里巴巴发布《达摩院2020十大科技趋势》,十大科技趋势分别是:人工智能从感知智能向认知智能演进;计算存储一体化突破AI算力瓶颈;工业互联网的超融合;机器间大规模协作成为可能;模块化降低芯片设计门槛;规模化生产级区块链应用将走入大众;量子计算进入攻坚期;新材料推动半导体器件革新;保护<em>数据</em>隐私的AI技术将加速落地;云成为IT技术创新的中心 。 新的画卷,正在徐徐展开。...
轻松搭建基于 SpringBoot + Vue 的 Web 商城应用
首先介绍下在本文<em>出</em>现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute): 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算、API ...
讲真,这两个IDE插件,可以让你写质量杠杠的代码
周末躺在床上看《拯救大兵瑞恩》 周末在闲逛的时候,发现了两个优秀的 IDE 插件,据说可以提高代码的质量,我就安装了一下,试了试以后发现,确实很不错,就推荐给大家。 01、Alibaba Java 代码规范插件 《阿里巴巴 Java 开发手册》,相信大家都不会感到陌生,其 IDEA 插件的下载次<em>数据</em>说达到了 80 万次,我今天又贡献了一次。嘿嘿。 该项目的插件地址: https://github....
Python+OpenCV实时图像处理
目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退<em>出</em>系统 初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试...
2020年一线城市程序员工资大调查
人才需求 一线城市共发布岗位38115个,招聘120827人。 其中 beijing 22805 guangzhou 25081 shanghai 39614 shenzhen 33327 工资分布 2020年中国一线城市程序员的平均工资为16285元,工资中位数为14583元,其中95%的人的工资位于5000到20000元之间。 和往年<em>数据</em>比较: yea...
为什么猝死的都是程序员,基本上不见产品经理猝死呢?
相信大家时不时听到程序员猝死的消息,但是基本上听不到产品经理猝死的消息,这是为什么呢? 我们先<em>百度</em>搜一下:程序员猝死,<em>出</em>现将近700多万条搜索结果: 搜索一下:产品经理猝死,只有400万条的搜索结果,从搜索结果数量上来看,程序员猝死的搜索结果就比产品经理猝死的搜索结果高了一倍,而且从下图可以看到,首页里面的五条搜索结果,其实只有两条才是符合条件。 所以程序员猝死的概率真的比产品经理大,并不是错...
害怕面试被问HashMap?这一篇就搞定了!
声明:本文以jdk1.8为主! 搞定HashMap 作为一个Java从业者,面试的时候肯定会被问到过HashMap,因为对于HashMap来说,可以说是Java集合中的精髓了,如果你觉得自己对它掌握的还不够好,我想今天这篇文章会非常适合你,至少,看了今天这篇文章,以后不怕面试被问HashMap了 其实在我学习HashMap的过程中,我个人觉得HashMap还是挺复杂的,如果真的想把它搞得明明白...
毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法
我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。
程序员如何通过造轮子走向人生巅峰?
前言:你所做的事情,也许暂时看不到成果。但不要灰心,你不是没有成长,而是在扎根。 程序员圈经常流行的一句话:“不要重复造轮子”。在计算机领域,我们将封装好的组件、库,叫做轮子。因为它可以拿来直接用,直接塞进我们的项目中,就能实现对应的功能。 有些同学会问,人家都已经做好了,你再来重新弄一遍,有什么意义?这不是在浪费时间吗。 殊不知,造轮子是一种学习方式,能快速进步,造得好,是自己超强能力的表...
推荐10个堪称神器的学习网站
每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,没有老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈) 既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站,推...
这些软件太强了,Windows必装!尤其程序员!
Windows可谓是大多数人的生产力工具,集娱乐办公于一体,虽然在程序员这个群体中都说苹果是信仰,但是大部分不都是从Windows过来的,而且现在依然有很多的程序员用Windows。 所以,今天我就把我私藏的Windows必装的软件分享给大家,如果有一个你没有用过甚至没有听过,那你就赚了????,这可都是提升你幸福感的高效率生产力工具哦! 走起!???? NO、1 ScreenToGif 屏幕,摄像头和白板...
阿里面试一个ArrayList我都能跟面试官扯半小时
我是真的没想到,面试官会这样问我ArrayList。
曾经优秀的人,怎么就突然不优秀了。
职场上有很多辛酸事,很多合伙人<em>出</em>局的故事,很多技术骨干被裁员的故事。说来模板都类似,曾经是名校毕业,曾经是优秀员工,曾经被领导表扬,曾经业绩突<em>出</em>,然而突然有一天,因为种种原因,被裁员了,...
大学四年因为知道了这32个网站,我成了别人眼中的大神!
依稀记得,毕业那天,我们导员发给我毕业证的时候对我说“你可是咱们系的风云人物啊”,哎呀,别提当时多开心啦????,嗯,我们导员是所有导员中最帅的一个,真的???? 不过,导员说的是实话,很多人都叫我大神的,为啥,因为我知道这32个网站啊,你说强不强????,这次是绝对的干货,看好啦,走起来! PS:每个网站都是学计算机混互联网必须知道的,真的牛杯,我就不过多介绍了,大家自行探索,觉得没用的,尽管留言吐槽吧???? 社...
良心推荐,我珍藏的一些Chrome插件
上次搬家的时候,发了一个朋友圈,附带的照片中不小心暴露了自己的 Chrome 浏览器插件之多,于是就有小伙伴评论说分享一下我觉得还不错的浏览器插件。 我下面就把我日常工作和学习中经常用到的一些 Chrome 浏览器插件分享给大家,随便一个都能提高你的“生活品质”和工作效率。 Markdown Here Markdown Here 可以让你更愉快的写邮件,由于支持 Markdown 直接转电子邮...
看完这篇HTTP,跟面试官扯皮就没问题了
我是一名程序员,我的主要编程语言是 Java,我更是一名 Web 开发人员,所以我必须要了解 HTTP,所以本篇文章就来带你从 HTTP 入门到进阶,看完让你有一种恍然大悟、醍醐灌顶的感觉。 最初在有网络之前,我们的电脑都是单机的,单机系统是孤立的,我还记得 05 年前那会儿家里有个电脑,想打电脑游戏还得两个人在一个电脑上玩儿,及其不方便。我就想为什么家里人不让上网,我的同学 xxx 家里有网,每...
史上最全的IDEA快捷键总结
现在Idea成了主流开发工具,这篇博客对其使用的快捷键做了总结,希望对大家的开发工作有所帮助。
阿里程序员写了一个新手都写不的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写<em>出</em>来,差点被当场开除了。
谁是华为扫地僧?
是的,华为也有扫地僧!2020年2月11-12日,“养在深闺人不知”的华为2012实验室扫地僧们,将在华为开发者大会2020(Cloud)上,和大家见面。到时,你可以和扫地僧们,吃一个洋...
Idea 中最常用的10款插件(提高开发效率),一定要学会使用!
学习使用一些插件,可以提高开发效率。对于我们开发人员很有帮助。这篇博客介绍了开发中使用的插件。
AI 没让人类失业,搞 AI 的人先失业了
最近和几个 AI 领域的大佬闲聊 根据他们讲的消息和段子 改编<em>出</em>下面这个故事 如有雷同 都是巧合 1. 老王创业失败,被限制高消费 “这里写我跑路的消息实在太夸张了。” 王葱葱哼笑一下,把消息分享给群里。 阿杰也看了消息,笑了笑。在座几位也都笑了。 王葱葱是个有名的人物,21岁那年以全额奖学金进入 KMU 攻读人工智能博士,累计发表论文 40 余篇,个人技术博客更是成为深度学习领域内风向标。 ...
2020年,冯唐49岁:我给20、30岁IT职场年轻人的建议
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID:jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐:职场人35岁以后,方法论比经验重要》,收到了不少读者的反馈,觉得挺受启发。其实,冯唐写了不少关于职场方面的文章,都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...
CISSP All in One 中文第六版下载
CISSP All in One 中文第六版 part2 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/htc1125/7831211?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/htc1125/7831211?utm_source=bbsseo[/url]
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关于汽车配饰的销售网站。 数据库是ACCESS,界面是ASP.NET,语言是C# 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/chenxituzi/3191890?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/chenxituzi/3191890?utm_source=bbsseo[/url]
asmack-android-10-0.8.10.ja下载
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我们是很有底线的