假如该数据是是个整数 long 类型 在64位 sizeof(long)=8 字节， 一亿个记录占用内存=762M （一亿一个记录占用内存762M） 一个普通云主机2G内存（足够） 计算过程： 这需要统计每个单词出现次数，并且按照次数，数值排序
启用WP-PostViews Plus插件 插件后，可以显示每篇文章的浏览次数,不用去查看外挂统计了。
在数字化时代，日志数据成为了企业、机构乃至个人分析行为、优化服务的重要工具。尤其对于互联网企业，日志数据记录了用户的每一次点击、每一次访问，是了解用户行为、分析网站性能的关键。那么，如何从海量的日志数据中提取出某日访问百度次数最多的IP地址呢？本文将为您一一揭晓。
collections模块是一个不用不知道，一用就上瘾的模块。因为它提供了几种非常方便的数据结构和方法，在有些情况下特别好用。今天给大家总结一下其中的OrderDict和Counter两个方法，在平时我经常用的方法，希望你也能喜欢它。然后还有比如deque，namedtuple，defaultdict等也是很有的方法，了解了以后重点是熟练的使用，灵活的应用到你的具体任务中，是需要掌握的。 1. OrderDict # Example 1 dict_1 = dict() dict_1['A'] = "I lo
现在有一个文本文件，需要得到该文本文件中出现次数最多的字符，最后输出该字符和出现的次数，空白符除外 ''' 1. 读文件内容 2. 统计字符数 3. 求出现次数最多的字符 统计每一个字符在文件中出现的次数，然后每扫描到一个字符时，再更新当前出现次数最多的字符 ''' with open('files/readme.txt', 'r') as f: data = f.read() print(data) ''' kry: 在文本文件中出现的字符 value: int类型，表示key指定
罗列一些经典的问题，以飨观众O(∩_∩)O~ 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述：
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址
首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法， 比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大 的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
作者：July、youwang、yanxionglu。 原文：http://blog.csdn.net/v_JULY_v 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在
输入在一行中给出序列中整数个数N（0<N≤1000），以及N个整数。数字间以空格分隔。
十道海量数据处理面试题与十个方法总结 一、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题，在我之前的一篇文章算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出
29:统计字符数 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定一个由a-z这26个字符组成的字符串，统计其中哪个字符出现的次数最多。 输入输入包含一行，一个字符串，长度不超过1000。输出输出一行，包括出现次数最多的字符和该字符出现的次数，中间以一个空格分开。如果有多个字符出现的次数相同且最多，那么输出ascii码最小的那一个字符。样例输入 abbccc 样例输出 c 3 来源1744 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio
给定一个长度为n的字符串S，还有一个数字L，统计长度大于等于L的出现次数最多的子串（不同的出现可以相交），如果有多个，输出最长的，如果仍然有多个，输出第一次出现最早的。
本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎讨论。
我们一般访问python中数据结构的时候都是通过其数组下标进行访问的，元组，列表，集合等等都是的，但是如果数据比较杂乱，我们要改怎样处理呢？
方法(贪心算法) 容易想到的一种贪心策略为：先安排出现次数最多的任务，让这个任务两次执行的时间间隔正好为n。再在这个时间间隔内填充其他的任务。
现在给你一个由小写字母组成字符串，要你找出字符串中出现次数最多的字母，如果出现次数最多字母有多个那么输出最小的那个。
问题描述 编写一个程序，读入一组整数，这组整数是按照从小到大的顺序排列的，它们的个数N也是由用户输入的，最多不会超过20。然后程序将对这个数组进行统计，把出现次数最多的那个数组元素值打印出来。如果有两个元素值出现的次数相同，即并列第一，那么只打印比较小的那个值。 输入格式：第一行是一个整数 N， N £ 20；接下来有 N行，每一行表示一个整数，并且按照从小到大的顺序排列。 输出格式：输出只有一行，即出现次数最多的那个元素值。 输入输出样例
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成 header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成。当magic的值为1的时候，会在magic和crc32之间多一个字节的数据：attributes(保存一些相关属性，比如是否压缩、压缩格式等等)；如果magic的值为0，那么不存在attributes属性 body是由N个字节构成的一个消息体，包含了具体的key/value消息
返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。
Python标准库中提供了很多扩展功能，大幅度提高了开发效率。这里主要介绍OrderedDict类、defaultdict类和Counter类。 （1）OrderedDict类 Python内置字典dict是无序的，如果需要一个可以记住元素插入顺序的字典，可以使用collections.OrderedDict。例如： >>> import collections >>> x = collections.OrderedDict() #有序字典 >>> x['a'] = 3 >>> x['b'] = 5 >>
笔者在读研刚开始的时候，偶尔看面经，有这样一个问题：只用2GB内存在20亿个整数中找到出现次数最多的数，当时的我一脸懵逼，怎么去思考，20亿个数？What The Fuck! 但是，看完今天的文章，你或许就会觉得原来也不过如此啊！其核心就是哈希函数和哈希表的应用！
awk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk在其对数据分析并生成报告时，显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理。
刚好最近搞numpy的数据处理，还有各种格式的数据转换，发现使用各种库，其实都是在做各种数据的转换，挺有意思的。
7、查看 2015 年 8 月 16 日 14 时这一个小时内有多少 IP 访问:
给定一个单词列表 words 和一个整数 k ，返回前 k 个出现次数最多的单词。 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率， 按字典顺序 排序。
面试官：如果我给你 2GB 的内存，并且给你 20 亿个 int 型整数，让你来找出次数出现最多的数，你会怎么做？
平均数，江湖人称“均值”，是一帮数字里的“老大”，它把一伙数字的总和给分了，分给每个数字一样多。就像是帮派里的老大，把抢来的金银财宝平均分给手下的兄弟们。
1.给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？
KNN算法，也称为K邻近算法，可以解决回归和分类问题，但解决分类问题才是它的优势。
马上就要过年了，距离 2019 己亥猪年的除夕已不足一个礼拜，提起除夕，多数人马上想到「春节联欢晚会」这道丰盛的「年夜大餐」。看过那么多春晚，哪一年、哪些节目、哪些人你还留有深刻印象呢。
首先自我介绍 Linux中创建共享内存的方式？共享内存中起始地址是不是按照页的大小对齐？创建共享内存的时候物理页一定分配吗？惰性空间分配的实现方式？ 象棋中马从a到b点的最短路径的求解 c语言怎样判断两个浮点数是否相等？ 结构体的比较是否能够通过内存比较的方法判断是否相等？结构体对齐在小端方式下的实现机制？ static的用法，static修饰函数有什么特殊的地方，static的这种特性怎样实现的？ fork的使用方法，子进程结束以后父进程如何知道，父进程在子进程结束以后要做什么事情？ 单向链表如何判断有环
版权声明：本文为苦逼的码农原创。未经同意禁止任何形式转载，特别是那些复制粘贴到别的平台的，否则，必定追究。欢迎大家多多转发，谢谢。
点击上方蓝字“ITester软件测试小栈“关注我，每周一、三、五早上 09:00准时推送，每月不定期赠送技术书籍。
通常有自己博客的朋友都可以算作是喜欢分享，技术能力是次要的，只要爱分享就是我们所寻找的有缘人。
自己的小网站跑在阿里云的ECS上面,偶尔也去分析分析自己网站服务器日志,看看网站的访问量。看看有没有黑阔搞破坏！于是收集，整理一些服务器日志分析命令，大家可以试试！
在没有专业日志分析系统的情况下，我们有时需要对日志进行简单的分析，下面列出一些常用的shell命令分析日志的方法，一定要收藏
如果大家看过我之前初阶数据结构的博客的话会发现这道题我们其实是讲过的，不过当时我们使用C语言搞的，说实话C语言实现起来还是挺麻烦的。 大家可以看一下之前这篇文章：
一篇文章存成一个巨大的文件，总共大约有一亿个单词，要找出里面重复次数最多的。怎么做？
林冠宏 / 指尖下的幽灵 仅列举一些解决方法，事实的解决方案是非常多的。 这些问题都是面临着有如下的考虑： 内存不足以放下所有的数。 机器CPU的核数不够。 ... 问这些问题的意义： 如果能把这些问题答好，必然是综合计算机各方面的知识，从内存到数据结构甚至还涉及到硬件，方法面面。至此，我给它定位是，综合考量一个程序员计算机基础能力的面试题。 一，找出不重复的 在2.5亿个正整数中找出不重复的整数。 思路一： 分治法 + HashMap (HashMap 不要局限在 Java 语言) 将 2.5 亿个整数
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，同时给你一个整数 key ，它在 nums 出现过。
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。
微博热搜以娱乐为主，头条的热搜更偏向民生与时事。今天，我们先分析分析微博一整年的热搜。
举个例子。我直接点击 tab 栏下的菜单打开 Version Control(版本控制) 的话，这个插件就会提示你可以用快捷键 command+9或者shift+command+9打开。如下图所示。
=SUM(--(FREQUENCY(IF((A4:A12=D4)*(B4:B12<>""),MATCH("~"&B4:B12,B4:B12&"",0)),ROW(B4:B12)-ROW(B4)+1)>0))
整理了一些常用的web日志分析及Linux网络连接状态等shell命令，建议收藏！！！
思路：采用map，很容易就能统计到整篇文章中的各个大写字符的次数，主要是对格式的控制，那么我们先要得到最多有多少行，然后就是对每行进行操作了，那么如果其是大于等于当前字符的数量，那么就打印*，否则打印空格。
这是一个真实的面试题，目的在考察SEHLL基础的使用。对于这个日志所需要关注的信息只有IP和URL。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
