先看看VictoriaMetrics官网网站上是如何作(tree)宣(new)传(bee)的: 官方广告 0.(监控领域)最快解决方案 为高性能而设计 便于安装 支持单机和群集版本 1.更高效的存储空间 最小的sample size 数据去重能力(deduplication) high churn rate support (防止?)高流失率 识别和消除具有频繁更改值的标签 如果旧时间序列不断被新时间序列以高速率取代,那么这种状态称为高流失率. 高流失率有以下负面影响: 增加了存储在数据库中的时

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍

概述 权值聚合类型从需要聚合的文档中取一个值(value)来计算文档的相应权值(比如该值在这些文档中的max.sum等). 用于计算的值(value)可以是文档的字段(field),也可以是脚本(script)生成的值. 数值权值聚合是特殊的权值聚合类型,因为它的输出权值也是数字. 数值权值聚合(注意分类只针对数值权值聚合,非数值的无此分类)输出单个权值的,叫做 single-value numeric metrics,其它生成多个权值(比如:stats)的被叫做 multi-value num

▓▓▓▓▓▓ 大致介绍 JavaScript的数组去重问题在许多面试中都会遇到,现在做个总结 先来建立一个数组 var arr = [1,2,3,3,2,'我','我',34,'我的',NaN,NaN]; ▓▓▓▓▓▓ 第一种 思路:建立一个临时数组,用for循环去依次判断arr中的每个项在临时数组中是否有相同的值,如果没有则将这个值添加到临时数组,如果有相同的值则不添加,最后返回这个临时数组 代码: Array.prototype.removeDuplicate = function(){ v

通常我们需要监测ASP.NET MVC 或 Web API 的应用程序的性能时,通常采用的是自定义性能计数器,性能计数器会引发无休止的运维问题(损坏的计数器.权限问题等).这篇文章向你介绍一个新的替代性能计数器的工具Metrics.NET,因为是它是内部的,所以我们能够向系统中添加更多更有意义的度量标准. Metrics.NET(https://github.com/etishor/Metrics.NET)是一个给CLR 提供度量工具的包,它是移植自Java的metrics,支持的平台 .NET

在编写应用程序的时候,通常会记录日志以便事后分析,在很多情况下是产生了问题之后,再去查看日志,是一种事后的静态分析.在很多时候,我们可能需要了解整个系统在当前,或者某一时刻运行的情况,比如当前系统中对外提供了多少次服务,这些服务的响应时间是多少,随时间变化的情况是什么样的,系统出错的频率是多少.这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行健康状况来说很重要. 一些应用程序,比如对外提供接口或者服务的WebService,对整个系统的实时运行情况进行监控显得尤为重要,着就像我们操作系统里面的资源管理

我说的数组去重是这样的: var arr = ['f', 'a',  'b', 'd', 'e', 'g']  ; var str='f'; 去除arr中的str 最简单的是遍历arr与str做比较,相同则去除,并且还能获取f在arr中的索引.

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

面试中经常会考到数组的去重.作为一名合格的前端开发者,不知道几种去重方法是在不应该.废话不多说直接开撸-- 一.indexOf()方法 实现思路:使用indexOf()方法来判断新数组中是否有这个值,若没有则将这个值push到数组中 //先定义一个数组 var arr1 = [100,'1','4',5,2,4,67,34,5,78,32]; function remov(array) { var arr=[]; for (var i=0,len=array.length;i<len;i++){

这就是数组去重了...var str=['hello','node','element','node','hello','blue','red'];var str1=[]; function first(args){ for(i=0;i<args.length;i++){ if(str1.indexOf(args[i])<0){ str1.push(args[i]) } } return str1; } first(str); console.log(str1)参考一下...从str数组中依次

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不

uniq命令: 常见参数: -c,--count *****      在每行旁边显示改行重复出现的次数 -d,--repeated        仅显示重复出现的行,2次或2次以上的行,默认的去重包含1次.   例子: a.只对相邻的相同行内容去重.   [root@nfs-server test]# cat test.txt 10.0.0.9 10.0.0.8 10.0.0.7 10.0.0.7 10.0.0.8 10.0.0.8 10.0.0.9 [root@nfs-server test

def dedupe(items, key=None): seen = set() for item in items: val = item if key is None else key(item) if val not in seen: yield item seen.add(val) def deleteRepeat(lst): ''' 列表去重 :param lst: :return: ''' if not lst: return lst try: l = list(dedupe(ls

数组为 var list =['A','B','A']; 法一:常规做法,新建list,给list添加元素,添加前判断是否包含 var removeRepeatItem = function(list){ var newList = []; for(var i=0;i<list.length;i++){ if(newList.indexOf(list[i])==-1){ //不包含 newList.push(list[i]); } } return newList; } 法二.两次遍历同一数组,

在计算机图形应用中,为了尽可能真实呈现虚拟物体,往往需要高精度的三维模型.然而,模型的复杂性直接关系到它的计算成本,因此高精度的模型在几何运算时并不是必须的,取而代之的是一个相对简化的三维模型,那么如何自动计算生成这些三维简化模型就是网格精简算法所关注的目标. [Garland et al. 1997]提出了一种基于二次误差作为度量代价的边收缩算法,其计算速度快并且简化质量较高.该方法在选择一条合适的边进行迭代收缩时,定义了一个描述边收缩代价的变量Δ,具体如下:对于网格中的每个顶点v,我们预先定

<script> var arr=[1,8,6,4,88,22,99,4,6,86,5,58,89,5]; //先使用sort()函数去重 var a=arr.sort(function b (c,d) { return c-d }); console.log(a); //a为去重后的数组 //运用双遍历方法对比去重 for (var i = 0; i <= a.length; i++) { for (var j = 0; j <= a.length; j++) { if(i!=j

//名字去重 Map<String,Integer> map=new HashMap<String,Integer>(); for(int i=0;i<jows.size();i++){ JSONObject jo = (JSONObject) jows.get(i); map.put(jo.get("serviceType").toString(),0); } for(int i=0;i<jows.size();i++){ JSONObject j

1.问题 问题提出: M(如10亿)个int整数,只有其中N个数重复出现过,读取到内存中并将重复的整数删除. 2.解决方案 问题分析: 我们肯定会先想到在计算机内存中开辟M个int整型数据数组,来one bye one读取M个int类型数组, 然后在一一比对数值,最后将重复数据的去掉.当然这在处理小规模数据是可行的. 我们考虑大数据的情况:例如在java语言下,对10亿个int类型数据排重. java中一个int类型在内存中占4byte.那么10亿个int类型数据共需要开辟10^9次方*4byt

//查找树节点function findData(curOrg, id) { var array = []; if ((typeof curOrg == 'object') && (curOrg.constructor == Object.prototype.constructor)) { array.push(curOrg); } else array = curOrg; for (var i = 0; i < array.length; i++) { var jn = array

C#大数据文本高效去重 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/Huerye/ TextReader reader = File.OpenText(@"C:\Users\Administrator\Desktop\原始数据.txt"); string[] files = new string[2]; files[0] = @"C:\Users\Administrator\Desktop"+ @"\不重复数据.txt"; fi

[数组去重]本文一共总结了5种方法: //方法一:sort方法 var ary = [1, 4, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 5, 2, 1, 2];Array.prototype.rmSame = function () {     var ary = this.sort(function (a, b) {         return a - b     });    for (var i = 0; i < ary.length; i++) {         if (a