$length = keys %hashname; 则$length中得到的直接是该hash的key的个数.…

参考:http://www.yiibai.com/redis/redis_hashes.html Redis的哈希值是字符串字段和字符串值之间的映射,所以他们是表示对象的完美数据类型 在Redis中的哈希值,可存储超过400十亿键值对. 个人学习过程中直观感受哈希是key-map,然后map中存储的数据都是map类型. 常用方法如下: 1.hdel key field1[field2] 作用:删除一个或多个哈希字段 注意:存在的哈希字段删除,不存在的不做处理 2.hexists key fiel…

/*-----------------------------------------------------------------------------**   hash.c****   Implementation of a simple Hash Table for string storage & retrieval****   Written by L. Rossman**   Last Updated on 6/19/03****   The hash table data st…

ruby入门掌握其实很简单,下面对我司主要使用的部分入门做一个简单的归纳总结: 本文的文章结构: 1.变量 2.操作符 3.if~else~end .unless 4.数组(Array) 5.哈希(Hash) 6.循环(each do|变量|) 1.变量 变量分为:整数型(int):浮点型(float):布尔型(bool):字符串型(string) int型:1,2,3 float型:1.2 bool型:true/ false string型:"abc" 不同类型间的转换: .to_f…

哈希常用的命令复习 命令 功能 hset key field value 设置哈希值 hsetnx 设置哈希值,field或键必须不存在 hget 获取某个file对应的值 hdel 删除一个或多个field-value hlen 计算field的个数 hmset 批量设置field-value hmget 批量获取field-value hexists 判断某个field是否存在 hkeys 获取所有的field hvals 获取所有的value hgetall 获取所有的field-valu…

文档参考:http://www.redis.net.cn/ string - > key value 简单的keyvalue,常规计数:例如微博数,粉丝数 set     -> key value1 value2...   去重,所以保存用户的所有关注,粉丝.通过交集并集差集,可以实现共同关注,共同爱好等 sortedset   -> key score1 value1 score2 value2    排行榜,代权重的消息队列 hash -> map [key1,value1 …

一.flushall/flushdb误操作的处理 假设进行flush操作的Redis是一对主从结构的主节点,其中键值对的个数是100万,每秒写入量是1000. 1.缓存与存储 被误操作flush后,根据当前Redis是缓存还是存储使用策略有所不同: 缓存:对于业务数据的正确性可能造成损失还小一点,因为缓存中的数据可以从数据源重新进行构建,但是缓存雪崩和缓存穿透的相关知识,当前场景也有类似的地方,如果业务方并发量很大,可能会对后端数据源造成一定的负载压力,这个问题也是不容忽视. 存储:对业务方可能…

热门新闻事件或商品通常会给系统带来巨大的流量,对存储这类信息的Redis来说却是一个巨大的挑战.以Redis Cluster为例,它会造成整体流量的不均知,个别节点出现OPS过大的情况,极端情况下热点key甚至会超过Redis本身能够承受的OPS, 因此寻找热点key对于开发和运维人员非常重要.下面就从四个方面来分析热点key. 1.客户端 客户端其实是距离key"最近"的地方,因为Redis命令就是从客户端发出的,例如在客户端设置全局字典(key和调用次数),每次调用Redis命令时…

Hash哈希(一) 哈希是大家比较常见一个词语,在编程中也经常用到,但是大多数人都是知其然而不知其所以然,再加上这几天想写一个一致性哈希算法,突然想想对哈希也不是很清楚,所以,抽点时间总结下Hash知识.本文参考了很多博文,感谢大家的无私分享. 基本概念 Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的.那么哈希函数的是什么样的?大概就是 value = hash(key),我们希望key和value之间是唯一的映射关系. 大家使用的最多的就是哈希表(Hash table,也叫散列表),是…

图像检索中,对一幅图像编码后的向量的维度是很高.以VLAD为例,基于SIFT特征点,设视觉词汇表的大小为256,那么一幅图像编码后的VLAD向量的长度为$128 \times 256 = 32768 $.通常要对编码后的VLAD向量进行降维,降维后的向量长度应该根据图像库中图像量的大小来,如果只是几百张的小的图像库,那么可以降维到128甚至是64维,在这种情况下降维后的VLAD向量仍然有很好的区分度:但是如果图片库的数量是几千,几万张,如果VLAD降维的维度太低,损失的信息过多,就不能有很好的区…

在Redis集群中,会有很多个分片,如果此时利用Jedis来操作此Redis集群,那么他会把数据路由到不到的分片上.而且如果动态的往集群中增加分片,也不会影响Jedis的功能.究竟是怎么做到的呢? 由于最近公司要集中迁移redis集群,也就是把旧集群的数据迁移到Redis Cluster中,就需要我们自己来整理数据.刚好我这里有个库存热点数据,我们叫做A吧,这个A在Redis集群中,每个分片上都有数据.比如,Redis集群有4个片,而我总库存量为1000,那么会在4个片上放上Key A,每个A中…

基本概念 所谓完美哈希函数.就是指没有冲突的哈希函数.即对随意的 key1 != key2 有h(key1) != h(key2). 设定义域为X,值域为Y, n=|X|,m=|Y|.那么肯定有m>=n,假设对于不同的key1,key2属于X,有h(key1)!=h(key2),那么称h为完美哈希函数,当m=n时,h称为最小完美哈希函数(这个时候就是一一映射了). 在处理大规模字符串数据时.常常要为每一个字符串分配一个整数ID.这就须要一个字符串的哈希函数.怎么样找到一个完美的字符串hash函数…

1. 以哈希KEY的值建立二叉哈希表 2. 依据传入的哈希值使用二分法搜索 详细实现例如以下: function binarySearchTable(comp){ this.comp = comp; this.kv = new Array(); } binarySearchTable.prototype.add = function(k,v){ if(this.kv.length == 0 || this.comp(this.kv[0].key,k) >= 0){ this.kv.splice(…

最小哈希 维基百科,自由的百科全书     跳到导航跳到搜索 在计算机科学领域,最小哈希(或最小哈希式独立排列局部性敏感哈希)方法是一种快速判断两个集合是否相似的技术.这种方法是由Andrei Broder (1997),[1]发明的,最初在AltaVista搜索引擎中用于在搜索结果中检测并消除重复Web页面.[2] 它同样也应用于大规模聚类问题,比如通过文档间包含的词语相似性进行聚类.[1] 目录 1雅可比相似度与最小哈希值 2算法 2.1多哈希函数的变种 2.2单一哈希函数的变种 2.3耗时…

先解释一下什么是哈希函数.哈希函数简单来说就是一种映射,它可取值的范围(定义域)通常很大,但值域相对较小.哈希函数所作的工作就是将一个很大定义域内的值映射到一个相对较小的值域内. 传统的哈希存储 假设要哈希的集合为S,它有n个元素.传统的哈希方法是,将哈希区域组织成h(h > n)个格子的列表,每一个格子都能存储S中的一个元素.存储时将S中的每一个元素映射到{0, 1, … , h-1}的范围内,然后以这个值为索引将此元素存储到对应的格子内.由于哈希函数将一个大集合映射到一个小集合中,所以存在将…

1.问题: 单位一个redis集群内存报警,想找出所有的key的列表? 2.解决办法: 网上搜索是可以用redis-rdb-tools 这个工具进行分析 (1)centos6 默认安装python2.6,需要安装python2.7环境 wget https://centos6.iuscommunity.org/ius-release.rpm rpm -Uvh ius-release.rpm yum install python27 python27-devel python27-pip (2)下…

扫雷 题目描述: 小明最近迷上了一款名为<扫雷>的游戏. 其中有一个关卡的任务如下: 在一个二维平面上放置着 n 个炸雷,第 i 个炸雷 (x\(_i\),y\(_i\),r\(_i\)) 表示在坐标 (x\(_i\),y\(_i\)) 处存在一个炸雷,它的爆炸范围是以半径为 r\(_i\) 的一个圆. 为了顺利通过这片土地,需要玩家进行排雷. 玩家可以发射 m 个排雷火箭,小明已经规划好了每个排雷火箭的发射方向,第 j 个排雷火箭 (x\(_j\),y\(_j\),r\(_j\)) 表示这个…

最近在大量使用Redis来进行数据统计前的清洗和整理,每天的数据量超5千万+,在开发过程中,数据量小,着重注意业务规则的处理,在上线基本测试后发现了大量的问题,其中之一就是Redis存储数据过多,内存的使用量大大增加.进过简单分析,对存储非常频繁的实体类进行了改进,字段名字进行缩写处理,一下子就减少了很多内存使用量.在对Redis的研究过程中,发现了以下这篇文章:Redis上踩过的一些坑-美团 ,发现其中 有一节内容:“四.redis内存使用优化 ”,对Redis不同的存储结构的使用量进行了对比…

hash算法的意义在于提供了一种快速存取数据的方法,它用一种算法建立键值与真实值之间的对应关系,(每一个真实值只能有一个键值,但是一个键值可以对应多个真实值),这样可以快速在数组等条件中里面存取数据.     在网上看了不少HASH资料,所以对HASH的相关资料进行总结和收集.   //HashTable.h template class HashTable{ public : HashTable( int count ) ; void put( T* t ,int key ) ; T* get…

BloomFilter 与 CuckooFilter Bloom Filter 原理 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,它的原理是,当一个元素被加入集合时,通过K个相互独立的Hash函数将这个元素映射成一个位阵列(Bit array)中的K个点,把它们置为1.检索时,我们只要看看这些点是不是都是1就(大约)知道集合中有没有它了:如果这些点有任何一个0,则被检索元素一定不在:如果都是1,则被检索元素很可能在. Bloom Filter的这种高效是有一定代价的,在判断一个元素…

Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络蜘蛛(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”.为了避免形成“环”,就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL.给一个URL,怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢?稍微想想,就会有如下几种方案: 1.…

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco…

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 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…

BloomFilter–大规模数据处理利器 Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络爬虫程序(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,爬虫在网络间爬行很可能会形成“环”.为了避免形成“环”,就需要知道爬虫程序已经访问过那些URL.给一个URL,怎样知道爬虫程序…

  1.下载相关jar包,并引入工程: jedis-2.4.2.jar commons-pool2-2.0.jar 2.将以下XML配置引入spring <bean id="shardedJedisPool" class="redis.clients.jedis.ShardedJedisPool"> <constructor-arg index="0" ref="jedisPoolConfig"/> &…

package com.netease.mobile.commonUtil; import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import javax.annotation.PostConstruct; import javax.annotation.Resource; import org.slf4j.…

在爬虫系统中,在内存中维护着两个关于URL的队列,ToDo队列和Visited队列,ToDo队列存放的是爬虫从已经爬取的网页中解析出来的即将爬取的URL,但是网页是互联的,很可能解析出来的URL是已经爬取到的,因此需要VIsited队列来存放已经爬取过的URL.当爬虫从ToDo队列中取出一个URL的时候,先和Visited队列中的URL进行对比,确认此URL没有被爬取后就可以下载分析来.否则舍弃此URL,从Todo队列取出下一个URL继续工作. 然后,我们知道爬虫在爬取网页时,网页的量是比较大的…

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/alibaba-broadcast-platform-technology-challenges 鏖战双十一-阿里直播平台面临的技术挑战 作者 陈康贤 发布于 2016年1月28日 | 2 讨论 分享到:微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单   前言:一直以来双十一都是以交易为重心,今年当然也是如此,但是这并不妨碍万能的淘宝将双十一打造的让用户更欢乐.体验更丰富.玩法更多样.内容更…

using System;using System.Collections;using System.Collections.Generic;using System.Data;using System.Linq;using System.Text;using DDTek.Oracle;using System.Configuration;namespace Common{ //// <summary> /// OracleHelper 的摘要说明. /// </summary>…

何谓海量数据处理? 所谓海量数据处理,无非就是基于海量数据上的存储.处理.操作.何谓海量,就是数据量太大,所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决,要么是数据太大,导致无法一次性装入内存. 那解决办法呢?针对时间,我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构,如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树,针对空间,无非就一个办法:大而化小:分而治之/hash映射,你不是说规模太大嘛,那简单啊,就把规模大化为规模小的,各个击破不就完了嘛. 至于所谓的单机及集群问…