Spark探索经典数据集MovieLens 阅读目录 前言 环境 初步预览 探索用户数据 探索电影数据 探索评级数据 回到顶部 前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/moviele

之前将google cluster data导入了Azure上的MySQL数据库,下一步就是对这些数据进行分析, 挖掘用户的使用规律了. 首先,为了加快执行速度,对user,time等加入索引. 然后就可以使用以下代码进行统计了. import os import MySQLdb import time import thread def use4ADay(day, users): conn=MySQLdb.connect(host=",db="googleclusterdata&qu

在构建应用的时候, 我们经常需要对用户的一举一动进行记录, 而其中一个比较重要的操作, 就是对在线的用户进行记录. 本文将介绍四种使用 Redis 对在线用户进行记录的方案, 这些方案虽然都可以对在线用户的数量进行统计, 但每个方案都有一些自己特有的操作, 并且各个方案的性能特征以及资源消耗也各有不同. 方案 1 :使用有序集合 每当一个用户上线时, 我们就执行 ZADD 命令, 将这个用户以及它的在线时间添加到指定的有序集合中: ZADD "online_users" <use

项目需要统计在线用户数量,系统部署在集群环境下,使用会话粘贴的方式解决Session问题.要想得到真实在线用户数,必须是所有节点的总和. 这里考虑使用memcached存放用户登录数据,key为userid统计在线用户数据,只需要统计key的总数.memcached因为性能的缘故, 没有提供遍历整个缓存当中对象的功能,不过memcached也提供了很多命令来监控memcached的状态,例如stats命令就有: stats stats reset stats malloc stats maps

众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的.废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到

阅读本文大概需要 2.8 分钟. 作者:沙茶敏碎碎念 众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作 3 年的开发,稍微优秀一点的,都给到 30K 的 Offer. 当然,拼多多加班也是出名的,一周上 6 天班是常态,每天工作时间基本都是超过 12 个小时,也是相当辛苦的. 废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目: 拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用 Redis 来统计一个网站的用户访问数呢? 使用 Hash 哈希是

众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的.废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到

shiro实现用户踢出功能 KickoutSessionControlFilte import java.io.IOException; import java.io.PrintWriter; import java.io.Serializable; import java.util.ArrayDeque; import java.util.Deque; import javax.servlet.ServletRequest; import javax.servlet.ServletRespon

拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到哈希表上,如果是遇到关键字冲突,那么就会拉出一个链表出来. 当一个用户访问的时候,如果用户登陆过,那么我们就使用用户的id,如果用户没有登陆过,那么我们也能够前端页面随机生成一个key用来标识用户,当用户访问的时候,我们可以使用HSET命令,key可以选择URI与对应的日期进行拼凑,field可以使用用户

下面是一个将用户踢出系统的脚本: #!/bin/bashread -p "input your username " userps aux | grep "^$user" | awk '{print $2}' >/opt/killuser   //查找某个用户的进程,提取进程号DAT=`cat /opt/killuser`for i in $DAT    //将进程赋予变量DAYdo kill -9 $i &>/dev/null   //将进程号

使用HttpSessionListener接口可监听session的创建和失效 session是在用户第一次访问页面时创建 在session超时或调用request.getSession().invalidate()时失效 因此利用HttpSessionListener接口可方便的做到几个功能 1.统计在线用户 2.限定账号的同时登录个数 3.记录用户退出时间 以下是目前项目的代码,实现的是限定账号的同时登录个数 public class MySessionListener implements

使用&可以将进程置于后台,但是用户从Shell登出之后,进程会自动结束.想要在登出之后保持进程运行,就要结合nohup命令使用. 例如: nohup find -size +100k > log.txt & 这条命令会在用户登出之后继续执行,查找大于100 KB的文件,并将输出结果记录在log.txt文件.非常方便. 如何结束被nohup的进程? 输入 ps -ef 查看进程,找到被nohup的process.第一列是用户名,第二列是进程PID.找到想要结束的进程的PID,输入: k

亚洲最佳电影TOP100出炉 你看过几部?   在成立20周年之际,釜山国际电影节和釜山电影中心合作的Asian Cinema 100计划邀请亚洲电影领域较为权威的评论人和电影人共同评选出一张『100部最佳亚洲电影榜单』,美国影评人乔纳森·罗森鲍姆,英国影评人汤尼·雷恩,日本学者莲实重彦,中国独立电影推广人及学者张献民,泰国导演阿彼察邦·韦拉斯哈古,伊朗导演暨策展人莫森·玛克玛尔巴夫,韩国导演奉俊昊等人参与了评选. 小津安二郎<东京物语>剧照 1. <东京物语>(小津安二郎,195

AR(Average Recall, 平均查全率), ANMRR(Average Normalized Modified Retrieval Rate, 平均归一化检索秩)

MyISAM Key Buffer 读/写/利用率(%) MylSAM平均每秒Key Buffer利用率(%)MylSAM平均每秒Key Buffer读命中率(%)MylSAM平均每秒Key Buffer写命中率(%)16:30:0016:35:0016:40:0016:45:0016:50:0016:55:0017:0017:05:0017:10:0017:15:0017:20:00020406080100120Reset Zoom 2018-10-17 16:47:29   MylSAM平均

今天有黑客在网上公开了知名网站CSDN的用户数据库,这是一次严重的暴库泄密事件,涉及到的账户总量高达600万个.有人写了一个小程序,统计了这次公布的 6428632 个 CSDN 哪些密码出镜率较高?统计结果显示有239万人的密码和别人存在重复,在所有密码中,123456789出镜率高居榜首,有23万5千人使用它作为密码. 重复次数 密码 百分比 501 qwerasdf (0.0124073903469017) 504 computer (0.012481686097482) 519 zxcz

Spool的开发者博客,描述了Spool利用Redis的bitmaps相关的操作,进行网站活跃用户统计工作. 原文:http://blog.getspool.com/2011/11/29/fast-easy-realtime-metrics-using-redis-bitmaps/ Redis支持对String类型的value进行基于二进制位的置位操作.通过将一个用户的id对应value上的一位,通过对活跃用户对应的位进行置位,就能够用一个value记录所有活跃用户的信息.如下图所未,下图中的b

有这样的一个场景需求:有上亿的用户,要统计这批用户的登陆情况,例如一周连续登陆,连续三天是是否登陆,一周活跃天数等用户 存在的挑战 数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如果使用文件保存 会有如下问题: 文件分割变得十分麻烦 数据检索非常不方便 用户关联操作复杂 如果使用数据库表 会有如下问题: 占用空间增长速度快,表急剧增大 使用索引,易产生碎片,每次插入数据还要维护索引,影响性能 要用group ,sum等运算,计算较慢 使用redis位图进行存储(setbit/getbi

在SQLSERVER,简单的组合sp_spaceused和sp_MSforeachtable这两个存储过程,可以方便的统计出用户数据表的大小,包括记录总数和空间占用情况,非常实用,在SqlServer2K和SqlServer2005中都测试通过.另外还有sp_MSforeachdb可以遍历所有数据库,使用方法详见SQL帮助. /* 1. exec sp_spaceused '表名' (SQL统计数据,大量事务操作后可能不准) 2. exec sp_spaceused '表名', true (更新

nosql数据库能解决关系型数据库遇到的性能和扩展性的问题,本博客将以mongodb和redis两种nosql数据库为基础,简单的介绍下面两个业务场景的解决方案: 1.查询排行榜(以当日总步数排名为例,查询排名前200的用户): 2.统计活跃用户数(统计某个移动端app软件在各个下载渠道的活跃设备数,以起始时间,版本号,系统类型等作为查询条件). 项目源码url:https://github.com/zhzhair/spring-boot-nosql.git. 运行环境很简陋:window10,

一:场景=>>>长轮询Ajax,在线聊天时,能够用到 Setbit 的实际应用 场景: 1亿个用户, 每个用户 登陆/做任意操作 ,记为 今天活跃,否则记为不活跃 每周评出: 有奖活跃用户: 连续7天活动 每月评,等等... 思路: Userid dt active -- - 如果是放在表中, :表急剧增大,:要用group ,sum运算,计算较慢 用: 位图法 bit-map Log0721: ‘...............’ ...... log0726 : ‘..........