海量日志数据提取某日访问百度次数最多的那个IP的Java实现 前几天在网上看到july的一篇文章<教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题>,里面说到百度的一个面试题目,题目如下: 海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. july里面的分析如下. 1.  分而治之/hash映射:针对数据太大,内存受限,只能是:把大文件化成(取模映射)小文件,即16字方针:大而化小,各个击破,缩小规模,逐个解决 2.  hash统计:当大文件转化了小文件,那么我们便可以采用常规的hash_m…

问题描述:现有某网站海量日志数据,提取出某日访问该网站次数最多的那个IP. 分析:IP地址是32位的二进制数,所以共有N=2^32=4G个不同的IP地址, 如果将每个IP地址看做是数组的索引的话,那么需要创建一个unsigned count[N]的数组,即可统计出每个IP的访问次数,但是这个数组的大小是4G*4=16G, 远远超过了32位计算机所支持的内存大小,因此不能直接创建这个数组. 采用划分法解决这个问题,假设允许使用的内存是512M,512M内存可以统计128M个不同的IP地址的访问次数…

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0…

Flume 是什么? Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. Flume 特点1.可靠性 当节点出现故障时,日志能够被传送到其他节点上而不会丢失.Flume提供了三种级别的可靠性保障,从强到弱依次分别为:end-to-end(收到数据agent首先将event写到磁盘上,当数据传送成功后,再删除:如果数据发送失败,可以重新发送.),Store on f…

原题目: 一个文本类型的文件,里面每行存放一个登陆者的IP(某些行是反复的),写一个shell脚本输出登陆次数最多的用户. 之前刚看到这个题目时,立即没有想到一行直接解决的办法,尽管知道能够先进行排序,可是后面因为对uniq命令的參数不熟悉,所以用了比較背的办法,就是直接编写shell脚本程序来解决问题. 如今如果測试数据例如以下: 111.111.111.111 10.10.10.10 222.222.222.222 111.111.111.111 333.333.333.333 10.10.…

题目:给定字符串,求出现次数最多的那个字母及次数,如有多个 重复则都输出. eg,String data ="aaavzadfsdfsdhshdWashfasdf": 思路: 1.引入TreeSet,通过集合快速找到所有出现的字符串: 2,引入ArrayList:为了快速排序,再通过StringBuffer生成排序后的字符串: 3,通过String api中的基本方法 indeOf() lastIndexOf()来计算TreeSet中每个字符串的最大值: 4,如果出现相同的则把相同的都…

使用python找出nginx访问日志中访问次数最多的10个ip排序生成网页 方法1:linux下使用awk命令 # cat access1.log | awk '{print $1" "$7" "$9}'|sort -n|uniq -c |sort -n -r|head -10 方法2:通过python处理日志 #encoding=utf-8 # 找到日志中的top 10,日志格式如下 #txt = '''100.116.167.9 - - [22/Oct/201…

#1.1分钟之内ip访问次数超过200次的,就给他的ip加入黑名单#需求分析: #1.读日志,1分钟读一次 #2.获取这1分钟之内所有访问的ip #3.判断ip出现的次数,如果出现200次,那么就加入黑名单 #4.因为每次读文件的时候,都是从文件开头开始读的,所以导致重复读了以前已经读过的 #5.要记录每次读完之后的,文件指针,再用seek移动到那个位置 tell() import time pin=0 while True: ips = [] fr = open('access.log') f…

有两个海量日志文件存储在hdfs上, 其中登陆日志格式:user,ip,time,oper(枚举值:1为上线,2为下线):访问之日格式为:ip,time,url,假设登陆日志中上下线信息完整,切同一上下线时间段内是用的ip唯一,计算访问日志中独立user数量最多的前10个url,用MapReduce实现. 提示:1.要统计前10,需要两个步骤,第一个步骤实现join,统计出每个url对应的独立用户数,第二步骤求出top102.两个大表join,用同一job多输入3.要根据ip字段join,所以要…

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值,本文的内容同样使用其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问日志类似如下,包含访问来源.用户.访问的资源地…