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

本文主要和大家分享一下redis的高级特性:bit位操作. 本文redis试验代码基于如下环境: 操作系统:Mac OS 64位 版本:Redis 5.0.7 64 bit 运行模式:standalone mode redis位操作 reids位操作也叫位数组操作.bitmap,它提供了SETBIT.GETBIT.BITCOUNT.BITTOP四个命令用于操作二进制位数组. 先来看一波基本操作示例: SETBIT 语法:SETBIT key offset value 即:命令 key 偏移量 0

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)!

<一出好戏>讲述人性,使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析,一起揭秘“这出好戏”到底如何? 黄渤首次导演的电影<一出好戏>自8月10日在全国上映,至今已有10天,其主演阵容强大,相信许多观众也都是冲着明星们去的.目前<一出好戏>在猫眼上已经获得近60万个评价,评分为8.2分,票房已破10亿. 我们将使用Python抓取猫眼近10万条评论数据,并对获取到的数据进行分析,看看观众对这部电影的评价究竟如何? 整个数据分析的过程分为四步: 获取数据 处理数据 存储数据

一览众山小编辑团队 原文/ Todd Schneider 翻译/ 沈玮薇 陈翚 文献/ 蒋理 校核/ 众山小编辑/ 众山小 排版/ 徐颖 2014-2015 © 转载请注明:源自公众号"一览众山小-可持续城市与交通" : 近期的出租车和互联网约车之争一时成为了热点.只是因为缺乏具体的数据信息分析,非常多的结论都是定性为主.并为各种利益团体所把持. 因此今天我们就介绍一下 纽约的开放心态,高达几十个G的有关出租车和UBER的上下客出行数据被免费分享出来,供大家来研究. 我们觉得这种科学态

这里提供一种方法,使用 APPEND 提示,使得十分钟内插入上亿数据成为可能. -- Create table create table TMP_TEST_CHAS_LEE ( f01 VARCHAR2(20), f02 NUMBER(10) not null, f03 VARCHAR2(21), f04 VARCHAR2(21), f05 NUMBER, f06 NUMBER(20) ); --创建一个临时表,用于提供序列号 CREATE GLOBAL TEMPORARY table t_se

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

在公司的发展中,保证服务器的可扩展性对于扩大企业的市场需要具有重要作用,因此,这对架构师提出了一定的要求.Octivi联合创始人兼软件架构师Antoni Orfin将向你介绍一个非常简单的架构,使用HAProxy.PHP.Redis和MySQL就能支撑每周10亿请求.同时,你还能了解项目未来的横向扩展途径及常见的模式. 状态 服务器 3个应用程序节点 2个MySQL+1个备份 2个Redis 应用程序 应用程序每周处理10亿请求 峰值700请求/秒的单Symfony2实例(平均工作日约550请求

[编者按]在公司的发展中,保证服务器的可扩展性对于扩大企业的市场需要具有重要作用,因此,这对架构师提出了一定的要求.Octivi联合创始人兼软件架构师Antoni Orfin将向你介绍一个非常简单的架构,使用HAProxy.PHP.Redis和MySQL就能支撑每周10亿请求.同时,你还能了解项目未来的横向扩展途径及常见的模式. 以下为译文: 在这篇文章中,我将展示一个非常简单的架构,使用HAProxy.PHP.Redis和MySQL支撑每周10亿请求.除此之外,我还将展示项目未来的横向扩展途径

序言 天王盖地虎, 老婆马上生孩子了,在家待产,老婆喜欢玩消消乐类似的休闲游戏,闲置状态,无聊的分析一下消消乐游戏的一些技术问题: 由于我主要是服务器研发,客户端属于半吊子,所以就分析一下消消乐排行榜问题: 第一章 消消乐排行榜大致分为好友排行榜和全国排行榜: 好友排行榜和全国排行榜的其实是重合的只是需要从全国排行榜中提取出来而已: 那么就需要记录所有玩家的通关记录已进行查询: 也许你说全国排行榜只显示前xxx名就好:但是你的好友记录必须要的吧?你的好友不可能全部进入全国排行榜吧: 而好友排行榜

WeTest 导读 天天P图"军装照"活动交出了一份10亿浏览量的答卷,一时间刷屏朋友圈,看到这幕,是不是特别想复制一个如此成功的H5?不过本文不教你如何做一个爆款H5,而是介绍天天P图在"军装照"活动过程中,如何面对10亿流量时的后台承载. 一.10亿浏览量,"军装照"火了 这两天,相信 "军装照"活动已经刷爆了朋友圈,这个活动是由人民日报客户端策划出品并主导开发,腾讯天天P图提供图像处理支持的一款H5产品. 天天P图智能换

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

导读 该公司最初的目标是在发布后的三年内在 10 亿台设备上运行 Windows 10. 据微软高管梅赫迪 (Yusuf Mehdi) 周四在 Twitter 上透露,目前已经有 8 亿多台设备安装了 Windows 10.这一数字高于去年 9 月份公布的 7 亿部,表明最新版本的 Windows 可能是部署最广泛的 Windows 版本,领先于 Windows 7 和其他版本. 尽管在首席执行官萨蒂亚•纳德拉 (Satya Nadella) 的领导下,当下全球市值最高的上市公司微软已转向更加专

本篇文章内容来自2016年TOP100summit QQ空间客户端研发总监王辉的案例分享.编辑:Cynthia 王辉:腾讯SNG社交平台部研发总监.腾讯QQ空间移动客户端技术负责人高级工程师.09年起负责QQ空间技术研发,经历从Web时代到移动客户端技术的转变,在Web.移动终端上都有不错的技术积累. 导读:移动互联网飞速发展,2016年,社交网络对视频技术的应用得到爆发式的增长,短视频.视频直播.视频滤镜.视频人脸动效.音乐.K歌.变声.连麦等功能陆续在产品中上线,如何在快速上线功能的同时,保

在上一次朋友问我如何快速构造一亿条记录的表后,我理出了实行的办法,见:http://blog.csdn.net/mchdba/article/details/52938114,但是因为录入一亿表需要2个小时,所以还是感觉速度慢了些,那有没有啥办法能加快这一步骤呢?   1.建一张通用的用户表 建用户表没有啥变化,还是和上次一样. USE test; CREATE TABLE `UC_USER` ( `ID` BIGINT (20), `USER_NAME` VARCHAR (400), `USE

10万条数据采用存储过程分页实现(Mvc+Dapper+存储过程) 有时候大数据量进行查询操作的时候,查询速度很大强度上可以影响用户体验,因此自己简单写了一个demo,简单总结记录一下: 技术:Mvc4+Dapper+Dapper扩展+Sqlserver 目前主要实现了两种分页:一种采用 PagedList.Mvc 实现的分页 两外一种采用 ajax异步加载分页 采用比较常用的jquery.pagination 分页插件. 功能相对比较简单仅供学习交流. 通用存储过程 1 USE [MvcPro

DataTorrent是一个实时的流式处理和分析平台,它每秒可以处理超过10亿个实时事件. 与Twitter平均每秒大约6000条微博相比,最近发布的DataTorrent 1.0似乎已经超出了需求,它每秒可以处理超过10亿个实时事件.他们在一个包含37个节点的集群上进行了测试,每个节点256GB内存.12核超线程CPU.在CPU达到饱和之前,DataTorrent声称已经实现了线性扩展,而CPU达到饱和时处理速度为每秒16亿个事件.Phu Hoang是DataTorrent的联合创始人和CEO

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

7月29日,由人民日报客户端推出的<快看呐!这是我的军装照>(以下简称<军装照>)H5页面,由它所引发的全民晒“军装照”现象级事件,据统计,截至8月18日,<军装照>H5浏览次数突破10.46亿次.独立访客累计1.63亿,一分钟访问人数峰值达117万. 作为互联网时代的新型传播产品,一款H5产品浏览次数超过500万,就已经是“爆款”,超过1亿的非常罕见.而现在超过10亿次的浏览量,极有可能创下“世界之最”. 一张头像实现帅美“从军梦” “我穿上军装也非常帅.”网友“天天

读写文件 背景及木:现有数据1000w单表,为压力测试准备1亿条数据. 步骤: 1.将1000w条记录,除id外都导入到多个文件中: //DELIMITER DROP PROCEDURE if EXISTS createManyTable; create PROCEDURE createManyTable() BEGIN DECLARE i int; ); ; DO SET fileName=CONCAT('f_log_',i,'.txt'); SET @STMT :=CONCAT("selec