import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.client.*;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;import java.io.IOException; /** *

在处理一次线上问题时,需要遍历一张玩家信息表,看单个account是否存在多个entity.使用aid_playerid_dict建立aid到playerid的映射,遍历过程中,发现同一个aid会出现两(多)次,没有细看playerid,以为是一个account存在多个entity.仔细看log,发现两个player_id(_id)是一样的,也就是说,db.collection.find方式遍历集合时,一个doc会被遍历两次,另外,有的doc没有被遍历到.另外,发现有的entity没有遍历到.

/** 题目:Fantasy of a Summation 链接:https://vjudge.net/contest/154246#problem/L 题意:n个数,k层重复遍历相加.求它的和%mod的值: 思路:很容易想到n个数出现在要加的和中的次数相同. 又所有数的出现次数为n^k * k: 所以每个数出现的次数为n^k * k / n; */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #inclu

import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoo

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HConstants; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import java.io.IOException;

HFile结构 截止hbase 1.0.2版本,hfile已经有3个版本,要深入了解hfile的话,还是要从第一个版本开始看起. hfile v1 Data Block:保存表中的数据,这部分可以被压缩 Meta Block:(可选)保存用户自定义的kv对,可以被压缩. File Info :Hfile的meta元信息,不被压缩,定长. Data Block Index :Data Block的索引.每个Data块的起始点. Meta Block Index:(可选的)Meta Block的索引

使用python实现的树遍历,包括宽度优先和深度优先 ef dfs(): tree = { 'A': ['B', 'C'], 'B': ['D', 'E'], 'C': ['F', 'G'], 'D': ['H', 'I'], 'E': [], 'F': [], 'G': [], 'H': [], 'I': [] } leaf = [] to_crawl = deque(['A']) while to_crawl: current = to_crawl.popleft() print curre

数组.集合:都是一种容器,用一个对象管理多个对象:数组不能自动增长:只能存放同类型的元素 集合能自动扩容:部分集合允许存放不同类型的元素: 1.List: 有顺序的,允许存放重复的元素: 遍历:for  迭代 排序:Comparable Comparator   Collections.sort() ArrayList:数组实现,查询快,增删慢,线程不安全,轻量级: LinkedList:底层用双向循环链表 实现的List 特点:查询效率低,增删效率高 Vector: 底层用数组实现List接口

现在有一种类似树的数据结构,但是不存在共同的根节点 root,每一个节点的结构为 {key: 'one', value: '1', children: [...]},都包含 key 和 value,如果存在 children 则内部会存在 n 个和此结构相同的节点,现模拟数据如下图: 已知一个 value 如 3-2-1,需要取出该路径上的所有 key,即期望得到 ['three', 'three-two', 'three-two-one']. 1.广度优先遍历 广度优先的算法如下图: 从上图可

AppCrawle是自动遍历的app爬虫工具,最大的特点是灵活性,实现:对整个APP的所有可点击元素进行遍历点击.   优点: 1.支持android和iOS, 支持真机和模拟器 2.可通过配置来设定遍历的规则(比如设置黑名单和白名单,提高遍历的覆盖率) 3. 其本身的遍历深度覆盖较全,比如它拥有APP的dom树,根据每个activity下的可点击元素逐个点击,比monkey更具有规律性,覆盖更全面 4.生成的报告附带截图,可以精确看到点击了哪个元素及结果,对crash类的问题定位清晰   缺点

[From] https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-bigdata-hbase/index.html HBase 在大数据生态圈中的位置 提到大数据的存储,大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块.大家熟知的 Spark.以及 Hadoop 的 MapReduce,可以理解为一种计算框架.而 HDFS,我们可以认为是为计算框架服务的存储层.因此不管是 Spark 还是 Map

48 Project Step project() 步骤(map)将当前对象投射到由提供的标签键入的Map<String,Object>中. gremlin> g.V().out('created'). project('a','b'). by('name'). by(__.in('created').count()) ==>[a:lop,b:3] ==>[a:lop,b:3] ==>[a:lop,b:3] ==>[a:ripple,b:1] 使用该步骤,可以提供

图遍历步骤(Graph Traversal Steps) 在最一般的层次上,Traversal<S,E>实现了Iterator,S代表起点,E代表结束.遍历由四个主要组成部分组成: Step<S,E>: 一个用来从S产生E的方法.Step在遍历中是链式的. TraversalStrategy: 拦截器方法来改变遍历的执行(例如查询重写). TraversalSideEffects: 键/值对,可用于存储有关遍历的全局信息. Traverser: the object propaga

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传送门 解释:(转自洛谷题解) 首先,肯定要明确一点,那就是这个图是不一定联通的.于是,我们就可以将整张图切分成许多分开的连同子图来处理.然而最重要的事情是:如何处理一个连通图? 乍看下去,似乎无从下手,因为方案好像有很多种,根本就枚举不完.但是,关键要注意到题目中重要的两个条件,我们把它抽象成这两个要素: ①每一条边所连接的点中,至少要有一个被选中. ②每一条边所连接的两个点,不能被同时选中. 由此,可以推断出:每一条边都有且仅有一个被它所连接的点被选中. 又因为我们要处理的是一个连通图.所以

dict.c中的dictScan函数,用来遍历字典,迭代其中的每个元素.该函数使用的算法非常精妙!!!所以必须记录一下. 遍历一个稳定的字典,当然不是什么难事,但Redis中的字典因为有rehash的过程,使字典可能扩展,也可能缩小.这就带来了问题,如果在两次遍历中间,字典的结构发生了变化(扩展或缩小),字典中的元素所在的位置相应的会发生变化,那如何保证字典中原有的元素都可以被遍历?又如何能尽可能少的重复迭代呢? 这就是该算法的精妙所在,使用该算法,可以做到下面两点: a:开始遍历那一刻的所有元

二叉树的锯齿形层序遍历 题目描述:给定一个二叉树,返回其节点值的锯齿形层序遍历.(即先从左往右,再从右往左进行下一层遍历,以此类推,层与层之间交替进行). 示例说明请见LeetCode官网. 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-zigzag-level-order-traversal/ 著作权归领扣网络所有.商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处. 解法一:利用队列和栈遍历二叉树 队列的特点是先进先

二叉树的层序遍历 题目描述:给你一个二叉树,请你返回其按 层序遍历 得到的节点值. (即逐层地,从左到右访问所有节点). 示例说明请见LeetCode官网. 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/ 著作权归领扣网络所有.商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处. 解法一:利用队列遍历二叉树 队列的特点是先进先出,所以利用队列来遍历二叉树实现层序遍历,具体过程如

今天用调用存储过程时发现数据有点问题,和预期不一致 经排查,发现是游标在遍历过程中重复遍历了,或者说是对游标下标的判断有Bug 调试后发现是游标使用方式不正确 应该在循环外先对游标进行一次取值操作,在循环内,每次主体逻辑执行完后再对游标进行取值 这样,对游标下标的判断逻辑才能正常发挥 问题代码结构: declare done int(9) default 0; declare csr cursor for select ...; declare continue handler for not

想一下 redis 的高并发和快速 单线程模型 - 避免了不必要的上下文切换和竞争条件(锁) Redis客户端对服务端的每次调用都经历了发送命令,执行命令,返回结果三个过程.其中执行命令阶段,由于Redis是单线程来处理命令的,所有每一条到达服务端的每一条到达服务端的命令都不会立刻执行,所有的命令都会进入一个队列中,然后逐个执行.并且多个客户端发送的命令的执行顺序是不确定的.但是可以确定的是不会有两条命令被同时执行,不会产生并发问题,这就是Redis的单线程基本模型. redis 核心就是如果我