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如何从 100 亿 URL 中找出相同的 URL？

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。...使用同样的方法遍历文件 b，把文件 b 中的 URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 中。...这样处理过后，所有可能相同的 URL 都在对应的小文件中，即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999，不对应的小文件不可能有相同的 URL。...那么接下来，我们只需要求出这 1000 对小文件中相同的 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] )，把 URL 存储到一个 HashSet 集合中。...然后遍历 bi 中每个 URL，看在 HashSet 集合中是否存在，若存在，说明这就是共同的 URL，可以把这个 URL 保存到一个单独的文件中。

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    面试：如何从 100 亿 URL 中找出相同的 URL？

    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。...使用同样的方法遍历文件 b，把文件 b 中的 URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 中。...这样处理过后，所有可能相同的 URL 都在对应的小文件中，即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999，不对应的小文件不可能有相同的 URL。...那么接下来，我们只需要求出这 1000 对小文件中相同的 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] )，把 URL 存储到一个 HashSet 集合中。...然后遍历 bi 中每个 URL，看在 HashSet 集合中是否存在，若存在，说明这就是共同的 URL，可以把这个 URL 保存到一个单独的文件中。

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    面试：如何从 100 亿 URL 中找出相同的 URL？

    “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。...使用同样的方法遍历文件 b，把文件 b 中的 URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 中。...这样处理过后，所有可能相同的 URL 都在对应的小文件中，即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999，不对应的小文件不可能有相同的 URL。...那么接下来，我们只需要求出这 1000 对小文件中相同的 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] )，把 URL 存储到一个 HashSet 集合中。...然后遍历 bi 中每个 URL，看在 HashSet 集合中是否存在，若存在，说明这就是共同的 URL，可以把这个 URL 保存到一个单独的文件中。

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    面试经历：如何从 100 亿 URL 中找出相同的 URL？

    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。...使用同样的方法遍历文件 b，把文件 b 中的 URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 中。...这样处理过后，所有可能相同的 URL 都在对应的小文件中，即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999，不对应的小文件不可能有相同的 URL。...那么接下来，我们只需要求出这 1000 对小文件中相同的 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] )，把 URL 存储到一个 HashSet 集合中。...然后遍历 bi 中每个 URL，看在 HashSet 集合中是否存在，若存在，说明这就是共同的 URL，可以把这个 URL 保存到一个单独的文件中。

    3.3K00

    如何在代码中实现高效的数据存储和检索？

    要在代码中实现高效的数据存储和检索，可以采用以下几种方法： 使用合适的数据结构：选择合适的数据结构对于数据存储和检索的效率至关重要。...数据分区：将数据分成多个区域，每个区域内的数据有一定的相似性，可以根据需求进行查询和检索。...使用缓存：缓存是一种将数据存储在快速访问的位置，以便稍后访问时可以更快地获取到数据的技术。将一些经常访问的数据放在缓存中，可以大大提高数据的检索效率。...优化算法：通过优化算法可以提高数据检索的效率。例如，使用二分查找算法可以在有序数组中快速定位到需要的数据。...数据库优化：如果数据存储在数据库中，可以通过索引、分区等数据库优化技术来提高数据的存储和检索效率。

    2.7K10

    如何在YashanDB中实现高效的数据检索和处理

    在当前数据库技术领域，海量数据的高效存储与快速检索是普遍面临的技术挑战。数据一致性、多并发访问和复杂查询优化对数据库系统提出了严苛要求。...本文针对YashanDB的核心架构和技术细节，系统阐述如何实现高效的数据检索和处理，面向数据库开发人员和运维管理人员提供实用的技术指导。...通过合理设计索引策略，避免全表扫描，减少不必要的磁盘IO，显著加速数据检索过程。...分布式部署基于Shared-Nothing架构，节点间通过内部互联总线高效通信，元数据、协调节点负责全局计划和元数据管理，数据节点负责存储和执行。...结论随着数据规模的不断增长和业务复杂度提升，数据库高效的数据检索与处理技术成为企业核心竞争力的重要组成部分。

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    大数据分析中，如何做文献精准检索？

    很多朋友也发信问，我们如何做大数据分析。其实大数据分析只是手段，分析的内容是PubMed检索结果。 就如我们说meta分析是trash in, trash out。...大数据分析也是如此，检索是最重要的环节。如果检索不规范，那么分析结果也只能增添笑料。 所以我们就以正在进行的针对“内分泌科”的检索为例，说明我们检索中遇到的问题和处理方法。...1，检索过程中，遇到最常见问题是：作者姓名和单位拼写不统一。 论文发表时作者及其单位的标记方式不准确或者不统一，是检索过程中遇到最多的问题，导致检索报告中不能认为这是一个单位或者一个人。...我们做的第一步是从科室的名称入手，完善检索词。特别针对如瑞金医院内分泌科是“内分泌代谢病学科”这些科室信息，做了补充。...之所以用大概，是因为我们可以合并我们的文献鸟App中瑞金医院的不同英文拼写，却无法修改Medline数据库中瑞金医院的不同英文拼写。 ? 然后，再次用文献鸟进行核对。

    2.1K30

    在 .NET 中优化 API 性能：使用分页、筛选和投影实现高效的数据检索

    在本文中，我将向您展示如何在 .NET 中实现高效的查询系统。...介绍 在本文中，我将展示如何使用以下关键工具和技术在 .NET 中优化 API 性能： LINQ Dynamic Core，用于根据用户输入进行动态排序和筛选。...这些工具有助于确保高效的数据检索，减少内存使用并提高性能，即使对于大型数据集也是如此。 问题 获取大型数据集的所有数据可能会占用内存并降低系统速度。...这些方法从 HTTP 请求查询中检索分页和排序参数：HttpContextAccessorExtensionsIHttpContextAccessor GetPageableParams：提取分页参数（...通过使用 ，我们可以从延迟执行中受益，这意味着仅在需要时运行查询。此外，通过使用 ，我们可以只将必要的条件发送到查询，从而减少数据库的工作量。

    1.5K10

    Java Stream API中如何实现数据的并行处理？

    在 Java Stream API 中，实现数据的并行处理非常简单，核心是通过 ​​parallelStream()​​​ 方法获取并行流，而非默认的串行流（​​stream()​​）。...并行流会自动利用多核 CPU 的优势，将数据分成多个子任务并行执行，从而提升大数据量处理的效率。...一、并行处理的核心原理并行流（Parallel Stream）：基于 ​​Fork/Join​​ 框架实现，自动将流中的元素分割成多个子流，由多个线程并行处理，最后合并结果。...无需手动管理线程：开发者无需创建线程池或处理线程同步，Stream API 内部已封装了并行逻辑。...优势：自动利用多核CPU，提升大数据量、复杂操作的处理效率，无需手动管理线程。注意：避免共享变量修改，数据量小或操作简单时慎用，有序性需求需权衡性能。

    20910

    JAVA API (三)：从基础爬虫构建到带条件数据提取 —— 详解 URL、正则与爬取策略

    个人主页-爱因斯晨 文章专栏-Java学习 相关文章：API (一) 相关文章：API（二） 持续努力中，感谢支持 一、爬虫基础 （一）爬虫的基本概念 定义：爬虫是按照一定规则自动抓取网络信息的程序...，在 Java 环境下，可借助 URL、HttpURLConnection 等 API 来实现。...= null) { sb.append(line); } 数据解析与提取：结合字符串处理方法或者正则表达式，从网页源码中提取出目标信息，如链接、文本内容等。...（三）爬虫的核心 API URL：代表统一资源定位符，主要功能是标识网络资源的地址。...实现方式： 基于标签筛选：例如只提取标签中的链接，或者中的文本内容。

    22610

    在 Vue 中，如何从插槽中发出数据

    我们知道使用作用域插槽可以将数据传递到插槽中，但是如何从插槽传回来呢？ 将一个方法传递到我们的插槽中，然后在插槽中调用该方法。 我信无法发出事件，因为插槽与父组件共享相同的上下文（或作用域）。...emit 当一个槽与父组件共享作用域时意味着什么 从插槽到祖父组件的 emit 更深入地了解如何使用方法从插槽通讯回来 从插槽到父级的 emit 现在看一下Parent组件的内容： // Parent.vue...插槽向祖父组件发送数据 如果要从插槽把数据发送到祖父组件，常规的方式是使用的$emit方法： // Parent.vue 从插槽发回子组件 与Child 组件通讯又如何呢？...我们知道如何将数据从子节点传递到槽中 // Child.vue 以及如何在作用域内的插槽中使用它

    4.1K20

    Slice如何从网络消费数据中获得商机

    和大多人一样，斯科特·布雷迪（Scott Brady）通过谷歌购物（Google Shopping）和亚马逊生鲜（Amazon Fresh）等各种网站，从网上购买的东西越来越多。...当市场营销人员从数据经纪商处购买信息时，很多信息都陈旧不堪或者不完整。 这就是布雷迪的网购数据分析公司Slice为何如此激发人兴趣的原因所在。...由于该应用大获成功，它即将推出一项智能服务，从消费者数据这一宝藏深入挖掘——这是一个储存着两百多万人在线购物习惯的数据库。 ?...“除苹果公司之外，iPhone 6上市的最大赢家是T-Mobile，从该公司产生的预订在首个周末的所有订单中占到了约20%，超过了该公司的市场份额，”Slice Intelligence首席数据官卡尼什卡...在众多数据中，Slice的分析显示，这家婴儿护理公司的客户在预定鲜花方面的支出，大幅超过与他们实力最接近的竞争对手。

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