上千万或上亿的数据,如今的机器的内存应该能存下.所以考虑採用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数. 然后就是取出前N个出现次数最多的数据了,能够用第2题提到的堆机制完毕. #include "IOSTREAM" #include<hash_map> #include<string> #include<map> using namespace std; int main(void) { //海量待统计数据 char* a[5]={&qu

SELECT * FROM ( SELECT PROJECT_LISTING.MATERIAL, COUNT (*) AS "出现次数" FROM PROJECT_LISTING WHERE PROJECT_LISTING.MATERIAL IS NOT NULL GROUP BY PROJECT_LISTING.MATERIAL ORDER BY COUNT (*) DESC ) WHERE ROWNUM <= 5 ORDER BY COUNT (*) DESC 是关键排序 C

实例cat logt.log|sort -s -t '-' -k1n |awk '{print $1;}'|uniq -c|sort -k1nr|head -100 统计文件中出现次数最多的前10个单词 使用linux命令或者shell实现:文件words存放英文单词,格式为每行一个英文单词(单词可以重复),统计这个文件中出现次数最多的前10个单词. cat words.txt | sort | uniq -c | sort -k1,1nr | head -10 主要考察对sort.uniq命令

1.使用linux命令或者shell实现:文件words存放英文单词,格式为每行一个英文单词(单词可以重复),统计这个文件中出现次数最多的前10个单词 主要考察对sort.uniq命令的使用,相关解释如下,命令及参数的详细说明请自行通过man查看,简单介绍下以上指令各部分的功能: sort:  对单词进行排序 uniq -c:  显示唯一的行,并在每行行首加上本行在文件中出现的次数 sort -k1,1nr:  按照第一个字段,数值排序,且为逆序 sort -nr-n:按照数值的大小排序-r:以

""" #给定一个只包含正整数的非空数组,返回该数组中重复次数最多的前N个数字 #返回的结果按重复次数从多到少降序排列(N不存在取值非法的情况) 解题思路: 1.设定一个空字典,去存储列表中的值和值出现的次数 2.使用L.count()方法可以统计出L中值出现的次数 3.使用sorted方法可以进行排序,sorted(iterable,key,reverse) 注意key是函数 4.列表中的元祖取值 d[i][j] i是哪一个元祖,j是元祖中的第几个值 ""

我们面临的问题有以下两点:1)数据量太大,无法在短时间内解决:2)内存不够,没办法装下那么多的数据.而对应的办法其实也就是分成1)针对时间,合适的算法+合适的数据结构来提高处理效率:2)针对空间,就是分而治之,将大数据量拆分成多个比较小的数据片,然后对其各个数据片进行处理,最后再处理各个数据片的结果.原文中也给出一个问题,"从3亿个ip中访问次数最多的IP",就试着来解决一下吧.1)首先,生成3亿条数据,为了产生更多的重复ip,前面两节就不变了,只随机生成后面的2节. private

1.根据访问IP统计UV awk '{print $1}' access.log|sort | uniq -c |wc -l 2.统计访问URL统计PV awk '{print $7}' access.log|wc -l 3.查询访问最频繁的URL awk '{print $7}' access.log|sort | uniq -c |sort -nk 1 -r|more 4.查询访问最频繁的IP awk '{print $1}' access.log|sort | uniq -c |sort

awk '{print $1}' /var/log/nginx/access.log | sort | uniq -c | sort -nr -k1 | head -n 10

问题描述 对于一个大型网站,用户访问量尝尝高达数十亿.对于数十亿是一个什么样的概念,我们这里可以简单的计算一下.对于一个用户,单次访问,我们通常会记录下哪些数据呢? 1.用户的id 2.用户访问的时间 3.用户逗留的时间 4.用户执行的操作 5.用户的其余数据(比如IP等等) 我们单单从用户id来说,比如10011802330414,这个ID,那么我们一个id差不多就是一个long类型,因为在大量数据存储的时候,我们都是采用文本存储.因此对于5亿个用户ID,完全存储在磁盘当中,大概是5G的大小,

mysql定时删除当前时间前分钟的数据 2013-01-31      0个评论       作者:上官车月 收藏    我要投稿 mysql定时删除当前时间前分钟的数据   Sql代码  www.2cto.com   SET GLOBAL event_scheduler = ON;   delimiter $$   drop event if exists e_wom_stat;   create event e_wom_stat   on schedule    EVERY 1 day  

背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli

如果数据表没有做好约束,那么数据库中难免会遇到数据重复的情况.今天就遇到这么个看起来简单却又费神的问题---如何去重. ------期间感谢微信公众号"有关SQL"的博主大牛提供的指导和建议.大家可以关注下他的公众号. 借鉴下大神的思路,去除重复的核心思想就两个: 1:找到重复记录,删除他们: 2:找到非重复记录,保留他们 两个思想,操作方式不同,取决于重复记录与非重复记录的行数倾斜度. 情况一:数据表本身数据量不大的情况,如何去除重复 一:创建测试表 )) 二:插入数据 INSERT

1.Hugegraph测试硬件 1.1.本机硬件 本机测试hugeGraph版本:0.10.4 后置存储数据库:rocksdb,1TB的普通硬盘 1.2.测试服务器硬件 测试服务器hugegraph版本:0.9.2,服务器分配16G空间,16核 后置存储数据库cassandra:3.11.0,存储空间未限制,普通硬盘 2.基准测试 2.1.数据加载 加载功能:hugegraph自带的原生的导入工具,其schema定义其数据类型,索引和边标签属性,struct定义边. 加载大量数据时间和速度:主要

防止同一条数据完全重复: 一.主关键字约束:主键约束.1.能够唯一的区分每一行数据.——不许重2.表中的数据按照主键字排序的.——有序3.主键字不能为空——不为空4.一个表只能有一个主键,但可以设置组合主键.操作:在表的设计界面(在要加主键的表上面鼠标右键选择设计,如下图),在相应的列上,右击-"设为主键"/"删除主键".或点击左上角钥匙图标 代码实现: create table car1( code varchar(50) primary key, name va

突然发现awk原来可以统计同一数据在要处理的文件中所出现的次数.原来的时候为了分析数据还自己写程序,哎,无语,当时还以为自己多强,手工分析不过来的东西写程序处理.现在想来实在是年少轻狂.解决问题嘛,不讲究方式,只要快速高效的完成任务就OK了. 好,今天小试牛刀统计了一下passwd文件中shell部分重复的shell名和出现的次数,看命令: $awk -F: '{a[$7]++}END{for (i in a) print i" "a[i]}' /etc/passwd /bin/fal

# 什么是 Room ? 谷歌为了帮助开发者解决 Android 架构设计问题,在 Google I/O 2017 发布一套帮助开发者解决 Android 架构设计的方案:Android Architecture Components,而我们的 Room 正是这套方案的两大模块之一. 定义:数据库解决方案 组成:Database.Entity.DAO # 为什么本文叫谷歌范例? 为了方便开发者进行学习和理解,Google 在 GitHub 上上传了一系列的 Android Architectur

mpvue 小程序开发之 数据埋点统计 在开发过程中,有数据统计的需求,需要获取小程序当前页面和来源页面的数据,以及页面的停留时间 在对小程序api进行了一番研究之后,发现获取这些数据其实并不难 当前页面: let pages = getCurrentPages(); let lastPages = pages[pages.length - 1].route; 备注(在小程序任意生命周期里面执行 getCurrentPages()方法可以获取当前小程序的页面栈,pages[pages.lengt

1.场景: 两个不同的账户登录两个浏览器,导入同样的excel表格.业务逻辑已经有验重校验,但数据仍然出现重复,锁定是并发问题导致. 2.参考博客: https://cloud.tencent.com/developer/article/1354441 synchronized锁处理spring事务高并发请求 https://blog.csdn.net/u011974797/article/details/94459700 关于service层加synchronized关键字的坑 https:/

前言 大家好,我是雨乐. 5年前,在上家公司的时候,因为进程OOM造成了上千万的损失,当时用了一个月的时间来分析glibc源码,最终将问题彻底解决. 最近在逛知乎的时候,发现不少人有对malloc/free有类似的疑惑,恰好自己有阅读过这方面的源码,所以将之前的源码阅读笔记整理了下,用了大概3周的时间写了这篇文章,分析glibc的内存管理精髓,相信对c/c++从业者都会有用. 由于本文涉及知识点较多,因此为了方便阅读,提供了PDF版本,可以留言获取 提纲 1 写在前面 源码分析本身就很枯燥乏味,

一.数据统计 在视频直播中,还有一项比较重要,那就是数据监控 比如开发人员需要知道收了多少包.发了多少包.丢了多少包,以及每路流的流量是多少,才能评估出目前用户使用的音视频产品的服务质量是好还是坏 如果用户的音视频服务质量比较差时,尤其是网络带宽不足时,可以通过降低视频分辨率.减少视频帧率.关闭视频等策略来调整用户的网络状况 WebRTC 中的统计信息大体分为三种:inbound-rtp.outbound-rtp.data-channel 另外如果你需要查看 WebRTC 的统计数据,可以在 C