今天我偶然刷到了一篇文章,"华为二面:一个文件里面有5亿个数据,一行一个,没有重复的,进行排序".不知道又是哪个无良媒体瞎起的标题,夺人眼球. 不过说归说,这题听着就很高大上,5亿个数据排序,想想就很爽.常用的内排序算法有很多,比如我们熟悉的冒泡排序.插入排序.快速排序等等.所谓内排序,意思就是在内存里进行排序,不需要占用外存. 对于内部排序算法,在数据量比较小的情况下,还是可以玩玩的,但像上面说的,5亿个数据,先不说时间要多少,来算算需要多少空间存储这些数据 5 * 10 ^ 8 *

本文主要和大家分享一下redis的高级特性:bit位操作. 本文redis试验代码基于如下环境: 操作系统:Mac OS 64位 版本:Redis 5.0.7 64 bit 运行模式:standalone mode redis位操作 reids位操作也叫位数组操作.bitmap,它提供了SETBIT.GETBIT.BITCOUNT.BITTOP四个命令用于操作二进制位数组. 先来看一波基本操作示例: SETBIT 语法:SETBIT key offset value 即:命令 key 偏移量 0

诸多大互联网公司的面试都会有这么个问题,有个4G的文件,如何用只有1G内存的机器去计算文件中出现次数最多的数字(假设1行是1个数组,例如QQ号 码).如果这个文件只有4B或者几十兆,那么最简单的办法就是直接读取这个文件后进行分析统计.但是这个是4G的文件,当然也可能是几十G甚至几百G的文 件,这就不是直接读取能解决了的. 同样对于如此大的文件,单纯用PHP做是肯定行不通的,我的思路是不管多大文件,首先要切割为多个应用可以承受的小文件,然后批量或者依次分析统计小文件后再把总的结果汇总后统计出符合要

1.前言 在大数据时代,Hadoop有着得天独厚的优势.然而,每个企业的技术储备和需求特点不同,他们希望从海量的客户数据中挖掘真正的商业价值,像Google.Facebook.Twitter等这样的企业更是Hadoop的最早获益者.那么,今天我们就来聊一聊,万亿数据下Hadoop的核心竞争力. 2.什么是Hadoop? 在了解Hadoop之前,不得不说的一个名词——“大数据”.大数据是时代发展和技术进步的产物,大数据的特征如下: 庞大的数据容量: 结构化.半结构化.非结构化的数据类型: 高效的处

作者:依乐祝 原文地址:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9941208.html 主讲人:大石头 时间:2018-11-10 晚上20:00 地点:钉钉群(组织代码BKMV7685)QQ群:1600800 内容:Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享 记录人:依乐祝 热场准备 熟悉的开场白,大家晚上好啊,今天给大家分享的是Redis在大数据中的使用,可能真正讲的是一些redis的使用技巧,Redis基本的一些东西. 首先给大家个地址,源码以及实例都在里

[翻译] C# 8.0 新特性 2018-11-13 17:04 by Rwing, 1179 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑 原文: Building C# 8.0[译注:原文主标题如此,但内容大部分为新特性介绍,所以意译标题为 "C# 8.0 新特性"] C# 的下一个主要版本是 8.0.我们已经为它工作了很长一段时间,即使我们构建并发布了次要版本 C# 7.1, 7.2 和 7.3,我仍然对 8.0 将带来的新特性感到非常兴奋. 目前的计划是 C# 8.0 将与 .NET C

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还

转自:http://www.cnblogs.com/qwcbeyond/archive/2012/05/08/2490897.html 32位机一般默认4字节对齐(32位机机器字长4字节),64位机一般默认8字节对齐(64位机机器字长8字节) 1．先看下面的例子:struct A{   char c1;   int i;   short s;   int j;}a; struct B{   int i;   int j;     short s;   char c1;}b; 结构A没有遵守字节对

http://www.36dsj.com/archives/33417 鲍忠铁:大家下午好! 今天我会讲三个议题,一是用18亿数据解读现在移动互联网的生态圈.二是看看数据有什么样的应用.三是大数据的隐私保护问题. 我们的数据提及了三次,我们移动互联网的设备是12.4亿,去年年底的时候是10.6亿,半年的时间增加1.8亿.参考中国人口的比例,15-60岁移动互联网分布用户中9亿,跟后台拿到的所有移动互联网的手机设备数字很相近,大概9亿.平均下来,从中国移动互联网中心拿到的数据,智能手机用户为6.7

使用程序获取整型数据和浮点型数据在内存中的表示. C++中整型(int).短整型(short int).单精度浮点数(float).双精度浮点数(double)在内存中所占字节数不同,因此取值范围也不同. 例如(vc++6.0编译环境下) short   int  a=2: //此时短整型a在内存中占2个字节 int  b=2://此时整型b在内存中占4个字节 并且有符号(signed)的整型存放数的二进制补码(正数的原码.反码.补码都相同,负数的补码是对应的反码加1),最高位为符号位,其余为数

最新再弄关于expandedlistview相关的东西,所以需求是需要对一级菜单根据时间排序,同时二级菜单也需要根据时间排序,距离现在最近的时间显示在最前面. 效果就是如下: --group2  ---2013-08-08 10:30 --msg1 --2013-08-08 10:30 --msg3 --2013-08-08 10:10 --group5  ---2013-08-08 9:30 --msgtitle --2013-08-08 9:30 --msgtitle --2013-08-0

1. 如果我们要想读写数据到SD卡中,首先必须知道SD的路径: File file = new File(Environment.getExternalStorageDirectory(),"info.txt"); FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);//打开输出流,相应的路径下创建文件info.txt fos.write("This is a good Boy".getBytes());  //pub

著名的云主机服务商CloudWays送福利啦!CloudWays是一家云主机网站服务商,与Digitalocean和亚马逊AWS开展合作,新用户注册验证手机即可赠送价值30美元的免费VPS主机. 申请流程 1 点击注册DigitalOcean账号 2 打开网址:http://www.cloudways.com/en/,输入你的邮箱,输入digitalocean2014最新优惠码“JUMP”,接下来输入你的手机号码,支持中国大陆手机号,接收短信验证码.查收邮箱,打开账号激活邮件,输入你的新密码,登

目录 1 内存地址 2 内存空间   在学习C/C++编程语言时,免不了和内存打交道,在计算机中,我们存储有电影,文档,音乐等数据,这些数据在内存中是以什么形式存储的呢?下面做一下简单介绍. 本文是学习VIPler的博文关于内存地址和内存空间的理解之后整理的,感谢VIPler提供学习资源. 1 内存地址   我们经常在书上或者网络上看到4位和8位的内存地址表示方法,比如0x0001或者0x00000001,为什么会有这两种区别呢?   其实,这两种表示方法都是表示的编号为1的内存地址,都只是一个

jQuery EasyUI 数据网格 - 设置排序 本实例演示如何通过点击列表头来排序数据网格(DataGrid). 数据网格(DataGrid)的所有列可以通过点击列表头来排序.您可以定义哪列可以排序.默认的,列是不能排序的,除非您设置 sortable 属性为 true. 创建数据网格(DataGrid) url="datagrid8_getdata.php" title="Load Data" iconCls="icon-save" row

jQuery EasyUI 数据网格 - 自定义排序 如果默认的排序行为不满足您的需求,您可以自定义数据网格(datagrid)的排序行为. 最基础的,用户可以在列上定义一个排序函数,函数名是 sorter.这个函数将接受两个值,返回值将如下: valueA > valueB => 返回 1 valueA < valueB => 返回 -1 自定义排序代码 $('#tt').datagrid({ title:'Custom Sort', iconCls:'icon-ok', wid

# ###身份证运算符 is 和 is not(检查两个数据在内存当中是否是同一个值) var1 = 6 var2 = 6 print(id(var1),id(var2)) var1 = "好" var2 = "不好" # is用来判断2个变量的地址是否一致 res = var1 is var2 print(res) res =var1 is not var2 print(res) # var1 == var2 与 var1 is var2 区别 "&qu

总结: 1. endian 字节存放次序 字节序,顾名思义字节的顺序,再多说两句就是大于一个字节类型的数据在内存中的存放顺序(一个字节的数据当然就无需谈顺序的问题了). 2. LITTLE-ENDIAN(小字节序.低字节序),即低位字节排放在内存的低地址端,高位字节排放在内存的高地址端. 与之对应的是:BIG-ENDIAN(大字节序.高字节序) 低字节序 低在低,高在高 高字节序 高在低,低在高 3. 不同语言.场景下的字节序 C 与平台有关 JAVA Big-Endian TCP/IP各层协议

具体配置如下: 1v CPU + 1G 内存 + 10G SSD + 无限流量( 30T ) + 100M 口 + FreeBSD 支持 + 1IPv4 + IPv6 (可工单) + rDNS = 3.99 刀月付 [ 立刻购买]优惠码[ LET20 ] 1v CPU + 1.5G 内存 + 15G SSD + 无限流量( 30T ) + 100M 口 + FreeBSD 支持 + 1IPv4 + IPv6 (可工单) + rDNS = 5.59 刀月付 [ 立刻购买]优惠码[ LET20 ]

数据过滤与排序------探索2012欧洲杯数据 相关数据见(github) 步骤1 - 导入pandas库 import pandas as pd 步骤2 - 数据集 path2 = "./data/Euro2012.csv" # Euro2012.csv 步骤3 - 将数据集命名为euro12 euro12 = pd.read_csv(path2) euro12.tail() 输出: 步骤4 选取 Goals 这一列 euro12.Goals # euro12['Goals'] 输

Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中,并通过异步的方式将数据写入磁盘.所以Redis具有快速和数据持久化的特性. 如果不将数据放到内存中,磁盘的I/O速度会严重影响redis的性能.在内存越来越便宜的今天,redis将会越来越受欢迎.如果设置了最大使用的内存,则数据已有记录数达到内存限值后将不能继续插入新值.