在企业内网环境中，ICMP协议是必不可少的网络通信协议之一，被用于检测网络连通状态，通常情况下，防火墙会默认放此协议。由于防火墙对ICMP协议开放，恶意攻击者常会利用ICMP协议进行非法通信。例如，在黑客攻击中经常出现一种情况是，黑客通过某一种方式取得了一台主机的权限，得到了一些文件，比如域hash，密码文件之类的东西，需要回传至本地进行破解，但是防火墙阻断了由内网发起的请求，只有icmp协议没有被阻断，而黑客又需要回传文件，这个时候如果黑客可以ping通远程计算机，就可以尝试建立ICMP隧道，ICMP隧道是将流量封装进 ping 数据包中，旨在利用 ping数据穿透防火墙的检测。现在市面上已经有了很多类似的工具了，比如 icmptunnel、ptunnel、icmpsh等。
数组的赋值: PHP中的数组既可以做数组,也可以做键值对字典,且不存在限制,非常灵活.
对文件内容进行去重 如果文件内容有很多重复的，需要进行去重。sort也是支持的，可以通过-u参数使用
1、统计出/etc/passwd文件中其默认shell为非/sbin/nologin的用户个数，并将用户都显示出来
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程，收到了一位读者的私信，内容如上。
AI摘要：本文介绍了Linux日志审计中三个重要命令：`sed`、`sort`、和`uniq`的用法及其常用参数。`sed`用于文本处理，如替换、删除、插入操作；`sort`用于文本排序，支持数字顺序、反向排序等；`uniq`用于去重和统计重复次数。文章通过实例展示了如何结合这些命令来分析和统计日志数据，如统计网站访问日志中每个IP的访问次数并排序。这些命令的熟练使用可以提高日志分析和处理的效率，对于实现复杂的日志审计和分析任务至关重要。
tail -n 2000 表示的是显示文件最后2000行，差别很大，注意灵活使用。
一、在2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数. 首先再2.5亿数字中进行去重，我们想和再0100内去重的做法是一致的，同时只要0100,101~200，...区域内都进行了去重后，那么整个2.5亿数字也就完成了去重。 首先将2.5数字进行分区，即把0-100,101-200...内的数值丢到对应的容器内，当然具体分割时容器可以很大，然后使用判断一个数字是否在容器内的常用算法bitmap进行判断。 局部去重完成，那么整体的去重也就完成了。 二、有5亿个int类型的数字，找它
之前做过两年的运维，用过很多命令，深切体会到某些linux命令熟练掌握后对效率提升有多大。举个简单的例子，在做了研发后经常会有跑一些数据，对于结果数据的处理，我们的产品同学一般都习惯于用excel做统计，把数据复制到excel里，然后数据分列，排序………… 最后得出某些简单的结论，我只需要cat, sort, uniq, awk, grep 这几个命令挥手间完成相同的操作。
下图是宝塔面板后台云服务器的上行速度、下行速度、总发送、总接收流量图，橘红色代表的是上行速度曲线，蓝色代表的是下行速度曲线，鼠标移动到一个时间点，会显示上行和下行的网速，右上角“全部”可以选择网卡。
随后执行：chkconfig redis_init_script on 重启服务器（虚拟机）后，再看进程。
前言：Linux基本指令学到这里也快接近尾声了，如果对前面内容还有不清楚建议回顾这两篇文章 。
列表反向、排序 reverse sort（带参数，可指定按正序/ 反序排）
Hadoop离线数据分析平台实战——360地域信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 地域信息分析规则 在地域信息分析模块中， 我们只统计活跃用户、总会话数以及跳出会话个数这三个指标的信息， 那么我看将代码写出之前的模式，一个分析指标写一个m
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
运算符的优先级：~ 的优先级最高，其次是 <<、>> 和 >>>，再次是＆，然后是 ^，优先级最低的是 |。
在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。
* 任意个任意字符 ? 任意一个字符 # 注释字符 \ 脱义字符 | 管道符 find /etc/ -type f -name “*conf” -exec cat {} >> 1.txt \; //在
从Nginx的access.log日志中统计每个IP访问量 #!/bin/bash cat access.log | awk '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -nr sort -nr 以阿拉伯数字倒序，小-大，带有符号的内容默认为0，排在数字后面 uniq -c 去除重复，并统计重复次数显示，不加-c只去重，不显示次数 相关文章 Linux之cat命令 Linux之uniq命令 linux之awk使用技巧
目前，Hive底层使用MapReduce作为实际计算框架，SQL的交互方式隐藏了大部分MapReduce的细节。这种细节的隐藏在带来便利性的同时，也对计算作业的调优带来了一定的难度。未经优化的SQL语句转化后的MapReduce作业，它的运行效率可能大大低于用户的预期。本文我们就来分析一个简单语句的优化过程。
预览数据发现，数据格式不正确，需要先进行格式转换，以及防止隐私泄露，我们用一定的方法进行脱敏处理。
很多人学完python在问面试笔试该怎么准备，因此小编总结并精选了近200年的python面试和笔试题，总共分为十个门类100多道python面试题，愿各位小伙伴在寻找工作的同时更加顺利
今天带来的是LeetCode for SQL的第三题，主要考察的是group by分组统计和数据去重distinct的用法。
Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 外链信息分析规则 和地域信息分析一样，在外链分析系统中， 我们也只是统计活跃用户、总会话以及跳出会话这三个指标的数据。 其中活跃用户和总会话个数和地域分析一样
去年，我们的Volume I成功发表40篇论文，获得60000多次阅读和下载量，效果良好，所以Frontier出版社主动联系我们积极筹办Volume II，现已开放在线投稿，欢迎赐稿主题为“计算表观遗传学”，与细胞重编程，人类疾病，细胞分化相关的计算表观遗传学方向的研究者不要错失良机。
此脚本可以用来统计某个端口上连接的IP的数量，统计连接到这一端口的所有IP、最多的IP和次数以及TCP连接状态。
我们先思考一个常见的业务问题：如果你负责开发维护一个大型的网站，有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据，然后让你来开发这个统计模块，你会如何实现？
mongo全版本下载地址 https://www.mongodb.org/dl/linux/
1. 在Ubuntu中打开终端，输入“python3 -V”查看Ubuntu是否自带的Python3，一般Linux系统都会自带Python。注意：V为大写。
特别适合topN问题，如求海量日志中最大的100个数。既然是海量数据，那么内存中一下子无法加载所有的数据集，此时可以先读取海量数据中的100个数，建立数据集为100的小顶堆(小顶堆的对顶比所有元素都小)，然后依次往堆结构中读取数字，调整堆，使其保持小顶堆，最后得到top100的最大数。
No.67 Hadoop 实践案例——记录去重 Mr. 王：现在我们看一个和 WordCount 很相似，在实际中应用也很多的例子——记录去重。 小可 ：嗯，从字面上理解就是将重复的数据记录去除吧？ Mr. 王 ：是的，就是如此。这个工作在实际的应用中是非常常见的，在进行数据管理时，不论是录入记录错误，还是新旧数据的原因，都是非常容易出现重复的记录的。很多时候，重复的记录会对我们进行个数统计等操作产生影响，造成统计结果错误。另外，出现重复记录的数据集合可能会非常大，单靠人工挑重，或者是靠简单的单机去查找会
先介绍下个人情况，国内top5本硕科班，英特尔和腾讯两段实习经历，几个项目和还没中的论文QVQ。目前提前批和内推已经基本结束，有意向的offer也有了几个，现整理下C++后台的面经（包括春季实习招聘）合集回馈各位牛友。有些问题可能时间久远记得不太清楚了，主要给大家看下面试官都问了哪些问题的类型吧，话不多说黑喂狗！
date - print or set the system date and time
一般而言，对类组合数问题，朴素的枚举法实现中，往往有几个未知的东西，我们就来几重循环。再根据题意处理循环范围，在最里层的循环中加入判断语句，判断该组合是否满足条件。
因为数据是随机生成的，我们需要检查是否有出现这种情况：name、subject、time、grade4个字段相同，但是score出现了两次，防止数据不规范。写了一个循环来进行判断：
这周跟大家分享的面试题是“数组去重”。这种题目是个正经一点的厂一般在初试的时候都会让你做到的，频率相当高。曾经统计过差不多有8种不带重复的去重方法，但由于当时数据未备份，暂时找不到了，这里就简单的介绍下吧，等后面有精力再开一个数组去重专题，今天我们的目的只有一个，那就是会数组去重。
首先我们根据一个面试题来进入位图的理解 1. 面试题 给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]})，其透视表效果如下：
转载声明 本文为灯塔大数据原创内容，欢迎个人转载至朋友圈，其他机构转载请在文章开头标注：转自：灯塔大数据；微信：DTbigdata 编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了“Hello World”程序的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—
前面介绍过 redis 的五种基本数据结构，如 String，List, Set, ZSet, Hash，这些属于相对常见了；在这些基本结果之上，redis 还提供了一些更高级的功能，如 geo, bitmap, hyperloglog，pub/sub，本文将主要介绍 Bitmap 的使用姿势以及其适用场景，主要知识点包括
网站的UV（Unique Visitor）是指独立访客的数量，用于衡量网站的访问量和流量。在网站统计中，通常使用UV来度量网站的独立访客数量。
Linux以其强大的命令行称霸江湖，Shell命令是数据极客的必修兵器。探索性数据分析，在需求和数据都不太明确的环境下，使用各种命令进行一次探索与挖掘。从基础的文件查看到简单的统计，再到一些常用的探索性分析命令，其目的都只是为了更好的做数据分析与挖掘而已。 01 Shell命令行 对于经常和数据打交道的人来说，数据工程师应该也是常常和Linux打交道。Linux以其强大的命令行称霸江湖，因此，Shell命令也是数据极客的必修兵器。 利用Linux命令行的几个命令，就可以完成一些简单的统计分析工作，比如利用w
如何使用Python设计一个程序用于统计列表list中哪些元素是重复的并统计个数？这里的设计思路是这样子的，将list列表对象使用set()函数快速去重，然后使用for循环遍历该集合中的元素，并使用Python列表内置的count()方法来统计该元素在列表list中的个数，当count()的返回值大于1，说明该元素为列表中重复的元素。为了将重复元素和该重复元素的个数记录下来，这里又需要使用Python的字典dict来记录。具体可参考下方的实例代码。
TASKCTL 是专门为批量作业调度自动化打造的一款专业的敏捷调度工具，批量调度自动化技术是大数据时代数据整合后台不可缺少的重要技术。现在数据是整个社会和各企业团体的重要资产，管好数据、用好数据是整个社会的重要命题。
面试官人比较友好，自己项目细节一定要熟悉，简历上的东西最好清楚掌握，数据结构和常用算法一定要掌握，这是我的第一个面试经历，不管接下来的面试能否通过，都还是值得纪念和自省的。
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法，也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结，希望对你有帮助。
2023-06-13：统计高并发网站每个网页每天的 UV 数据，结合Redis你会如何实现？
国庆假期花了一些时间，首次尝试并玩转 grafana，这几天继续不断优化和完善，如今看着自己的成果，相当满意。——逐步接近我想要的理想后台啦。
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