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)!

URL 去重在我们日常工作中和面试中很常遇到,比如这些: 可以看出,包括阿里,网易云.优酷.作业帮等知名互联网公司都出现过类似的面试题,而且和 URL 去重比较类似的,如 IP 黑/白名单判断等也经常出现在我们的工作中,所以我们本文就来"盘一盘"URL 去重的问题. URL 去重思路 在不考虑业务场景和数据量的情况下,我们可以使用以下方案来实现 URL 的重复判断: 使用 Java 的 Set 集合,根据添加时的结果来判断 URL 是否重复(添加成功表示 URL 不重复): 使用 Re

这个要看你想抓取的网页数量是哪种规模的.如果是千万以下用hash表, set, 布隆过滤器基本可以解决,如果是海量的......嗯我也没做过海量的,不过hash表之类的就别想了,内存根本不够,分割线下面是我的一个想法,欢迎大家讨论.布隆过滤器,大概几十行代码就可以实现.可以节省很多内存(我自己写了一个没有太多优化,占用内存大概是hash存储的1/4甚至更小).-------------------分割-------------------- http://www.xxx.com/path/fil

在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash,它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法. 1. SimHash与传统hash函数的区别 传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上仅相当于伪随机数产生算法.传统

        Url Seen用来做url去重.对于一个大的爬虫系统,它可能已经有百亿或者千亿的url,新来一个url如何能快速的判断url是否已经出现过非常关键.因为大的爬虫系统可能一秒钟就会下载几千个网页,一个网页一般能够抽取出几十个url,而每个url都需要执行去重操作,可想每秒需要执行大量的去重操作.因此Url Seen是整个爬虫系统中非常有技术含量的一个部分.         为了提高过滤的效率,我们使用有极低误判率但是效率非常高的算法--Bloom Filter,已经有高手写好了B

1.bloom filter算法 传说中,larbin使用bloom filter算法来进行url去重.那我们就先来了解下bloom filter算法好了. [以下转自:http://hi.baidu.com/fengfengchang/item/050b11390ff61fbd633affac] 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

手把手教你写网络爬虫(7) 作者:拓海 摘要:从零开始写爬虫,初学者的速成指南! 封面: 本期我们来聊聊URL去重那些事儿.以前我们曾使用Python的字典来保存抓取过的URL,目的是将重复抓取的URL去除,避免多次抓取同一网页.爬虫会将待抓取的URL放在todo队列中,从抓取到的网页中提取到新的URL,在它们被放入队列之前,首先要确定这些新的URL是否被抓取过,如果之前已经抓取过了,就不再放入队列. 有别于单机系统,在分布式系统中,这些URL应该存放在公共缓存中,才能让多个爬虫实例共享,我们继

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas

一.url去重url存到数据库所有url放到set中(一亿条占用9G内存)md5之后放到set中(一亿条占用2,3G的内存)scrapy采用的就是类似方法bitmap方法(url经过hash后映射到bit的每一个位上,存在冲突,一亿url占用约12M)bloomfilter(bitmap改进,多重hash解决冲突,一亿url占用) 二.文章相似度1.有关重复的定义,如果完全一样,基本上你hash一下特征值就好2. 如果不要完全一样,那就是概率学上的可能(80%他们可能是一样).基础算法KMP算法

一.scrapy暂停与重启 1.要暂停,就要保留一些中间信息,以便重启读取中间信息并从当前位置继续爬取,则需要一个目录存放中间信息: scrapy crawl spider_name -s JOBDIR=dir/001——spider_name是你要爬取得spider的py文件名,JOBDIR是命令参数,即代表存放位置参数,dir是中间信息要保存的目录,001新生成的文件夹名是保存的中间信息,重启则读取该文件信息.可以将JOBDIR 设置在setting中,或写在custom_settings中

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/m0_37609579/article/details/100065668 前面给大家讲了哈希表(散列)这种数据结构,那么使用哈希表来解决实际问题,那就是Hash算法了,我们一起来看看. 一.Hash算法的概念 Hash算法(Hash Algorithm),简称散列算法,也成哈希算法(英译),是将一个大文件映射成一个小串字符.与指纹一样,就是

https://blog.csdn.net/a1368783069/article/details/52137417 # -*- encoding: utf-8 -*- """This module implements a bloom filter probabilistic data structure and an a Scalable Bloom Filter that grows in size as your add more items to it withou

import socket dictlist ={}; def ReadHost(): hosts = []; obn = open('d:/sss.txt', 'rb'); for line in obn: #sometime you should filter \r\n line = line.strip('\n') hosts.append(line) obn.close(); return hosts; def SysDNS(): hosts = ReadHost(); for host

算算自己大概面试了近十家公司,也拿到了几个Offer,现在面试告一段落,简单总结下面试经验. 我现在主要的方向是Java服务端开发,把遇到的问题和大家分享一下,也谈谈关于技术人员如何有方向的提高自己,做到有的放矢. 面试遇到的问题 百度 百度面了两次,分别是百度糯米和金融事业部,百度目前只有这两个部门的招聘岗位和我比较匹配.面试都在西二旗的百度新总部,园区还在施工,离地铁也比较远,需要打车过去. 面试官自带电脑,整个面试过程都在记录,首先详细询问了最近一份工作项目的架构和工作内容,面试主要围绕工

一.Java基础 1.Arrays.sort实现原理和Collections.sort实现原理答:Collections.sort方法底层会调用Arrays.sort方法,底层实现都是TimeSort实现的.TimSort算法就是找到已经排好序数据的子序列,然后对剩余部分排序,然后合并起来.2.foreach和while的区别(编译之后) 线程池的种类,区别和使用场景3.分析线程池的实现原理和线程的调度过程4.线程池如何调优5.线程池的最大线程数目根据什么确定 6.动态代理的几种方式7.Hash

百度: MySQL InnoDB存储的文件结构 索引树是如何维护的? 数据库自增主键可能的问题 Redis的并发竞争问题如何解决了解Redis事务的CAS操作吗 分析线程池的实现原理和线程的调度过程 动态代理的几种方式 Spring AOP与IOC的实现 为什么CGlib方式可以对接口实现代理? RMI与代理模式 Dubbo的底层实现原理和机制 描述一个服务从发布到被消费的详细过程 算法方面考察了一个简单的数组就地去重问题,用丢弃数组尾部元素的方式实现 分布式系统怎么做服务治理 接口的幂等性的概

前言 以下面试题全属于一线大厂社招以及校招的面试真题,各位在做这些题目对照自己的时候请平凡心对待,不要信心受挫.其实 做为致力于一线企业校招或者社招的你来说,能把每个知识模块的一小部分问题去深入学习和总结,已经很棒了!然后文末有我自己总结的一些答案和更多面试题的文档总结,需要可以自取! 首先展示一下以下文档包含的路线图 基础 排序实现原理和Collection实现原理 和而的区别(编译之后) 线程池的种类,区别和使用场景 分析线程池的实现原理和线程的调度过程 线程池如何调优 线程池的最大线程数目

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