我能想到的有以下几种: 用语言判断去重,ex表格去重,数据库去重,文件名字去重, 有人说:10亿url ex表放不下!! 可以用树和折半的思想将10亿url,变成单元最小化的树,然后用ex表去重 ex表去重时也可以用树的思想让内存最大利用! (ps:当然要花费大量时间和精力)!

wpf中的xmlns命名空间为什么是一个网址,代表了什么意思 http://blog.csdn.net/catshitone/article/details/71213371

题目描述 给定 a.b 两个文件,各存放 50 亿个 URL,每个 URL 各占 64B,内存限制是 4G.请找出 a.b 两个文件共同的 URL. 解答思路 每个 URL 占 64B,那么 50 亿个 URL占用的空间大小约为 320GB. 5, 000, 000, 000 * 64B ≈ 5GB * 64 = 320GB 由于内存大小只有 4G,因此,我们不可能一次性把所有 URL 加载到内存中处理.对于这种类型的题目,一般采用分治策略 ,即:把一个文件中的 URL 按照某个特征划分为多个小

题目描述: 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64B,内存限制是4GB,请找出a.b两个文件共同的url 分析: 由于每个url需要占64B,所以50亿个url占用空间大小为50亿×64=5GB×64=320GB.由于内存大小只有4GB,因此不可能一次性把所有的url加载到内存中处理.对于这种题目,一般采用分治法,即把一个文件中的url按照某一特征分成多个文件,使得每个文件的内容都小于4GB,这样就可以把这个文件一次性读入到内存中进行处理. 解答: 1.遍历文件a,对遍历带

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

假设遇到这样一个问题:一个网站有 20 亿 url 存在一个黑名单中,这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中?并且需在给定内存空间(比如:500M)内快速判断出. 可能很多人首先想到的会是使用 HashSet,因为 HashSet基于 HashMap,理论上时间复杂度为:O(1).达到了快速的目的,但是空间复杂度呢? 这里就引出本文要介绍的"布隆过滤器". 何为布隆过滤器 百科上对布隆过滤器的介绍是这样的: 布隆过滤器(Bloom

小霍同学调程序,做的是第11周的项目1 - 存储班长信息的学生类,可是她写的程序(就在以下),呃,请读者自己执行一下吧.(下午在机房调试时用的是Code::Blocks10.05.输出的是非常长的莫名的符号,晚上在家用的是CodeBlocks12.11,典型的内存溢出症状.) #include <iostream> #include <string> using namespace std; class Stu //声明基类 { public: Stu(int n, string

原文:https://blog.csdn.net/catshitone/article/details/71213371 新建一个wpf的项目,我们先来看下它默认的命名空间都是哪些? 可以看到xmlns有的是网址,有的是clr-namespace开头的一串字母.clr开头的比较好理解,就是运行时的命名空间,就像C#代码中的using xxxx之类的一样. 但是对于网址开头的命名空间有可能就有点疑惑了,它究竟代表的是什么?xaml文件被解析的时候会访问这个网址吗?如果这个网址那天不能get了,那我

问题:有10 亿个 url,每个 url 大小小于 56B,要求去重,内存只给你4G 思路: 1.首先将给定的url调用hash方法计算出对应的hash的value,在10亿的url中相同url必然有着相同的value. 2.将文件的hash table 放到第value%n台机器上. 3.value/n是机器上hash table的值. 将文件分布在多个机器上,这样要处理网路延时.假设有n台机器. >>首先hash文件得到hash value v >>将文件的hash table

1.介绍几种如何处理url中的参数的注解 @PathVaribale  获取url中的数据 @RequestParam  获取请求参数的值 @GetMapping  组合注解,是 @RequestMapping(method = RequestMethod.GET) 的缩写 (1)PathVaribale 获取url中的数据 看一个例子,如果我们需要获取Url=localhost:8080/hello/id中的id值,实现代码如下: @RestController public class He

1.介绍几种如何处理url中的参数的注解 @PathVaribale  获取url中的数据 @RequestParam  获取请求参数的值 @GetMapping  组合注解,是 @RequestMapping(method = RequestMethod.GET) 的缩写 (1)PathVaribale 获取url中的数据 看一个例子,如果我们需要获取Url=localhost:8080/hello/id中的id值,实现代码如下: 1 @RestController 2 public clas

"例如请求的url为http://www.a.com/{path_var1}/{path_var2}path_var1和path_var2是两个path variable如果现在只想根据path_var1来做路由,即path_var1相同的请求落在同一台服务器上,应当怎么配置呢?"如上同学问我的问题,我们都知道nginx的负载均衡,可以支持很多hash方式,对于指定url中的内容进行hash ,接下来我用一个场景来模拟: 1. 场景描述场景大概就是这样,当url请求过来时候,通过url

给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占用64字节,内存限制是4G,如何找出a.b文件共同的url? 可以估计每个文件的大小为5G*64=300G,远大于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. 遍历文件a,对每个url求取hash(url)%1000,然后根据所得值将url分别存储到1000个小文件(设为a0,a1,...a999)当中.这样每个小文件的大小约为300M.遍历文件b,采取和a相同的方法将url分别存储到1000个小文件(b0,b1...

题目描述 一个网站有 100 亿 url 存在一个黑名单中,每条 url 平均 64 字节.这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中? 题目解析 这是一道经常在面试中出现的算法题.凭借着题目极其容易描述,电面的时候也出现过. 不考虑细节的话,此题就是一个简单的查找问题.对于查找问题而言,使用散列表来处理往往是一种效率比较高的方案. 但是,如果你在面试中回答使用散列表,接下来面试官肯定会问你:然后呢?如果你不能回答个所以然,面试官就会面无表情的通

前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿,m为10000). 优化的方法:可以把

原文:Scaling Pinterest - From 0 To 10s Of Billions Of Page Views A Month In Two Years 译文:两年内从零到每月十亿 PV 的发展来谈 Pinterest 的架构设计 Pinterest正经历了指数级曲线般的增长,每隔一个半月翻翻.在这两年里,Pinterest,从 每月PV量0增长到10亿,从两名成立者和一个工程师成长为四十个工程师,从一台MySQL 服务器增长到180台Web 服务器(Web Engine),240

转自:https://blog.csdn.net/tiankong_/article/details/77234726#commentBox 1.题目 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,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 //我看见这个题就啥也没想到,想不到哈希啊... 可以使用哈希,对a文件中的所有进行遍历,再对b进行遍历,但是由于文件过大,并且还要给哈希表分配空间,所以一次性建立哈希表希望不大. 3.解决办法 50亿*64B=320

原文:sql索引从入门到精通(十亿行数据测试报告) 导读部分 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- SQL Server 2005 学习笔记系列文章 http://www.sufeinet.com/thread-26-1-1.html 原文地址:http://www.sufeinet.com/thread-419-1

如果从企业应用的生存率来看,选择企业团队信息作为主要业务,HipChat的起点绝非主流:但是如果从赚钱的角度上看,企业市场的高收益确实值得任何公司追逐,这也正是像JIRA和Confluence这样的智能工具制造商Atlassian于2012年收购HipChat的原因. 同时,或许你不知道的是,在Atlassian资源和人脉的帮助下,HipChat已经进入了一个指数增长周期.12亿的信息存储意味着他们现在每隔几个月的信息发送.存储和索引量都会翻一番. 如此快速的增长给曾经充足的基础设施带来了很大的

一.前言 数据平台已迭代三个版本,从头开始遇到很多常见的难题,终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的 实现参考,少走些弯路,在此篇幅中偏重于ES的优化,关于HBase,Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考,不再赘述. 二.需求说明 项目背景: 在一业务系统中,部分表每天的数据量过亿,已按天分表,但业务上受限于按天查询,并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配),分库代价较高. 改进版本目标: 1. 数据能跨月查询,并且支持1年以上的历史数据查询与导出. 2. 按条件的

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,