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如何判断某网页 URL 是否存在于包含 100 亿条数据黑名单

接上篇 大数据小内存排序问题 抖音二面,内存只有 2G,如何对 100 亿数据进行排序?...,本篇文章讲解是 大数据小内存判重(去重)问题 题目描述 现在想要实现一个网页过滤系统,利用该系统可以根据网页 URL 判断该网页是否在黑名单,黑名单现在已经包含 100 亿个不安全网页 URL...这样,存储了黑名单中 200 亿条 URL 布隆过滤器就构造完成了 那么假设这时又来了一个新值,如何判断这个新值之前是否已经存在呢?(如何判断某个网页 URL 是否在黑名单呢?)...记这个网页 URL 为 input,想检查是否存在于黑名单(BitMap)中,就把 input 通过同样 k 个哈希函数,得到 k 个值,然后继续同样地把 k 个值取余(%m),就得到在 [0,...所以用布隆过滤器设计系统,总结来说就是:黑名单中存在 URL,一定能够检查出来,黑名单中不存在 URL,有比较小可能性被误判。

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使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签GitHub应用程序

以下是编辑问题时收到有效负载示例: ? 此示例截取版本 鉴于GitHub事件类型和用户数量,有大量有效负载。这些数据存储在BigQuery中,允许通过SQL接口快速检索!...使用JSON_EXTRACT函数来获取需要数据。以下是如何从问题有效负载中提取数据示例: ?...用于存储在BigQueryGH-Archive数据示例查询语法 要注意不仅仅是问题数据 - 可以检索几乎任何发生事情数据在GitHub!...在选择编程语言中使用预构建客户端非常有用。虽然GitHub官方文档展示了如何使用Ruby客户端,但还有许多其他语言第三方客户端包括Python。本教程将使用Github3.py库。...通过Flask,HTML,CSS和Javascript精彩MOOC了解有关此主题所有信息。如果是数据科学家,本课程是一项非常好时间投入,因为这将允许以轻量级方式为数据产品构建界面。

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浅析公共GitHub存储库中秘密泄露

通过分析API功能范围来评估安全风险,以确定如何滥用不同服务;例如可以使用AWS密钥授权昂贵计算(货币风险)或访问和修改云存储中数据数据完整性和隐私)。...不幸是,将字符串识别为具有完全精确性特定目标的有效秘密是一项非常重要任务,甚至对于人类观察者来说也是如此。从直觉看,人类观察者所能做出最佳近似是候选秘密是否是随机。...在所检查240个秘密中,还平均地在单个和多个所有者秘密之间划分了秘密,这样就可以检查AWS和RSA密钥单个/多个所有者秘密之间敏感性是否存在差异。...在发现后前24小时内,我们每小时查询一次Github,以确定包含该文件仓库、该文件本身以及检测到秘密是否仍然存在于默认分支。在最初24小时后,以较低每日频率进行相同检查,如下图所示。...为了确定攻击者是否可以获得对VPN服务器未经授权访问,我们通过查找扩展名为.ovpn文件,分析了数据集中存在多少包含RSA密钥OpenVPN配置,并调查了它们是否可以在无需进一步努力情况下使用

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拿起Python,防御特朗普Twitter!

然后判断每条特定Twitter是否具有川普本人性格。...在第22行打印之后,我们检查这个单词是否存在于good_words或bad_words中,并分别增加number_of_good_words或number_of_bad_words。...如你所见,要检查列表中是否存在项,可以使用in关键字。 另外,请注意if语法:你需要在条件后面输入colon (:) 。而且,在if中应该执行所有代码都应该缩进。...正如你所看到,我们只使用了一个字典。给不好词一个负权重,好词一个正权重。确保值在-1.0和+1.0之间。稍后,我们使用word_weights字典检查其中是否存在单词,并计算分配给单词值。...由于这些(以及更多)原因,我们需要将数据从代码中分离出来。换句话说,我们需要将字典保存在单独文件中,然后将其加载到程序中。 文件有不同格式,这说明数据如何存储在文件中

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BigQuery:云中数据仓库

,并涉及到了一些正在改变我们如何管理数据和IT运营快速发展技术。...使用BigQuery数据存储区,您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳BigQuery表中。...通过这种方法,您可以查询销售季度数据,例如在您知道该特定日期记录必然存在情况下。但是如果你想在任何时间点获得最“最新”纪录呢?...这个Staging DW只保存BigQuery存在表中最新记录,所以这使得它能够保持精简,并且不会随着时间推移而变大。 因此,使用此模型,您ETL只会将更改发送到Google Cloud。...我们将讨论JobServer产品更多细节,并且我们咨询服务将帮助您使用BigQuery。 联系我们以了解我们JobServer产品如何帮助您将ETL和数据仓库扩展到云中。

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一顿操作猛如虎,涨跌全看特朗普!

在第22行打印之后,我们检查这个单词是否存在于good_words或bad_words中,并分别增加number_of_good_words或number_of_bad_words。...如你所见,要检查列表中是否存在项,可以使用in关键字。 另外,请注意if语法:你需要在条件后面输入colon (:) 。而且,在if中应该执行所有代码都应该缩进。...稍后,我们使用word_weights字典检查其中是否存在单词,并计算分配给单词值。这与我们在前面的代码中所做非常相似。...由于这些(以及更多)原因,我们需要将数据从代码中分离出来。换句话说,我们需要将字典保存在单独文件中,然后将其加载到程序中。 文件有不同格式,这说明数据如何存储在文件中。...下面是BigQuery模式: 我们使用google-cloud npm包将每条推文插入到表格中,只需要几行JavaScript代码: 表中token是一个巨大JSON字符串。

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当Google大数据遇上以太坊数据集,这会是一个区块链+大数据成功案例吗?

可喜是,在区块链+大数据方向,继比特币数据集之后,Google再一次做了很好尝试——在BigQuery发布了以太坊数据集!...Google Cloud 接入以太坊 虽然以太坊应用包含可以随机访问函数 API,如:检查交易状态、查找钱包-交易关系、检查钱包余额等。...但是,在这些应用中,并不存在能够轻松访问区块链数据 API 端点,除此之外,这些应用中也不存在查看聚合区块链数据 API 端点。...也可在 Kaggle 获取以太坊区块链数据集,使用 BigQuery Python 客户端库查询 Kernel 中实时数据(注:Kernel 是 Kaggle 一个免费浏览器编码环境)。...到目前为止,以太坊区块链主要应用实例是Token交易。 那么,如何借助大数据思维,通过查询以太坊数据交易与智能合约表,来确认哪种智能合约最受欢迎?

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1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal经验有哪些可借鉴之处?

我们评估了在 Google Cloud Platform 提供服务各个供应商,看看他们是否可以解决前面提到一些技术挑战,然后我们将选择范围缩小到了 BigQuery。...我们仓库使用存在季节性波动,在高峰时期运行数据提取会非常缓慢。如果我们为提取过程分配更多容量来加速数据传输,就需要一天或整个周末来人工操作。...但要定期将源更改复制到 BigQuery,过程就变复杂了。这需要从源跟踪更改,并在 BigQuery 中重放它们。为这些极端情况处理大量积压自动数据加载过程是非常有挑战性。...这包括行计数、分区计数、聚合和抽样检查BigQuery 细微差别:BigQuery 对单个查询可以触及分区数量限制,意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句,并在我们接近限制时调整拆分。...我们相信是下面这些理念让我们故事与众不同,帮助我们取得了成功: 了解你客户:这在我们整个旅程中是非常重要思想。我们产品团队在了解客户如何使用和处理数据方面做得非常出色。

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【干货】TensorFlow协同过滤推荐实战

在本文中,我将用Apache Beam取代最初解决方案中Pandas--这将使解决方案更容易扩展到更大数据集。由于解决方案中存在上下文,我将在这里讨论技术细节。完整源代码在GitHub。...本质,我们需要知道特定用户给出特定userID、itemID和打分(ratings)。在这种情况下,我们可以使用在页面上花费时间作为打分代表。...Google Analytics 360将网络流量信息导出到BigQuery,我是从BigQuery提取数据: # standardSQL WITH visitor_page_content AS(...你可能需要使用不同查询将数据提取到类似于此表内容中: ? 这是进行协同过滤所需原始数据集。很明显,你将使用什么样visitorID、contentID和ratings将取决于你问题。...更有趣是我们如何使用经过训练estimator进行批处理预测。

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Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布!

多模式索引 在 0.11.0 中,我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新数据表和基于元数据file listing,以提高在大型 Hudi 表分区和文件 listing 性能...使用数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对统计支持,数据跳过现在依赖于元数据统计索引 (CSI),而不是其自己定制索引实现(与 0.10.0 中添加空间曲线相比)...,允许利用数据跳过对于所有数据集,无论它们是否执行布局优化程序(如聚类)。...• 当使用标准 Record Payload 实现时(例如,OverwriteWithLatestAvroPayload),MOR 表只会在查询引用之上获取严格必要(主键、预合并键),从而大大减少对数据吞吐量浪费以及用于解压缩计算并对数据进行解码...鼓励用户使用名称中带有特定 Spark 版本包 ( hudi-sparkX.Y-bundle) 并远离旧包 (hudi-spark-bundle和hudi-spark3-bundle)。

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使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录?

作者 | Kamil Charłampowicz 译者 | 王者 策划 | Tina 使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?...而且,这么大表还存在其他问题:糟糕查询性能、糟糕模式设计,因为记录太多而找不到简单方法来进行数据分析。...Kafka 给了我们另一个优势——我们可以将所有的数据推到 Kafka ,并保留一段时间,然后再将它们传输到目的地,不会给 MySQL 集群增加很大负载。...其中一个想法是验证不同类型数据如何在表中分布。后来发现,几乎 90% 数据是没有必要存在,所以我们决定对数据进行整理。...由于我们只对特定分析查询使用 BigQuery,而来自用户其他应用程序相关查询仍然由 MySQL 服务器处理,所以开销并不会很高。

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Apache Hudi 0.11 版本重磅发布,新特性速览!

多模式索引 在 0.11.0 中,默认为 Spark writer 启用具有同步更新数据表和基于元数据file listing,以提高在大型 Hudi 表分区和文件listing性能。...使用数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对统计支持,数据跳过现在依赖于元数据统计索引 (CSI),而不是其自己定制索引实现(与 0.10.0 中添加空间曲线相比)...,允许利用数据跳过对于所有数据集,无论它们是否执行布局优化程序(如聚类)。...当使用标准 Record Payload 实现时(例如,OverwriteWithLatestAvroPayload),MOR 表只会在查询引用之上获取严格必要(主键、预合并键),从而大大减少对数据吞吐量浪费以及用于解压缩计算并对数据进行解码...鼓励用户使用名称中带有特定 Spark 版本包 ( hudi-sparkX.Y-bundle) 并远离旧包 (hudi-spark-bundle和hudi-spark3-bundle)。

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20亿条记录MySQL大表迁移实战

而且,这么大表还存在其他问题:糟糕查询性能、糟糕模式设计,因为记录太多而找不到简单方法来进行数据分析。...Kafka 给了我们另一个优势——我们可以将所有的数据推到 Kafka ,并保留一段时间,然后再将它们传输到目的地,不会给 MySQL 集群增加很大负载。...其中一个想法是验证不同类型数据如何在表中分布。后来发现,几乎 90% 数据是没有必要存在,所以我们决定对数据进行整理。...由于我们只对特定分析查询使用 BigQuery,而来自用户其他应用程序相关查询仍然由 MySQL 服务器处理,所以开销并不会很高。...另一点很重要是,所有这些都是在没有停机情况下完成,因此客户不会受到影响。 总结 总的来说,我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery

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什么是 CORS(跨源资源共享)?

GET: 该GET请求要求查看来自特定 URL 共享数据文件表示。它还可以用于触发文件下载。 一个例子是访问网络任何站点。作为外部用户,我们只能看到网站内容,不能更改文本或视觉元素。...GET /index.html HEAD: 该HEAD请求预览将与请求一起发送标头GET。它用于在不访问特定 URL 情况下对特定 URL 中存在内容进行采样。...OPTIONSPreflight 请求是使用可影响用户数据或在服务器中进行重大更改功能方法自动生成。 该OPTIONS方法用于收集有关如何允许请求者与服务器交互更多信息。...预检请求包括请求者来源和所需方法,使用 表示Access-Control-Request-Method。 服务器分析预检请求以检查此来源是否有权执行此类方法。...您可以通过检查 值来查看批准到期日期Access-Control-Max-Age。 实施 CORS 快速指南 要 开始使用 CORS,您必须在您应用程序启用它。

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使用Java部署训练好Keras深度学习模型

使用Jetty提供实时预测,使用GoogleDataFlow构建批预测系统。运行这些示例所需完整代码和数据可在GitHub获得。...可以使用Keras模型直接在Python中事先这一点,但此方法可扩展性受到限制。我将展示如何使用GoogleDataFlow将预测应用于使用完全托管管道海量数据集。...使用DataFlow,你可以指定要对数据集执行操作图,其中源和目标数据集可以是关系数据库,消息传递服务,应用程序数据库和其他服务。...运行DAG后,将在BigQuery中创建一个新表,其中包含数据实际值和预测值。...下图显示了来自Keras模型应用程序示例数据点。 ? BigQuery预测结果 将DataFlow与DL4J一起使用结果是,你可以使用自动扩展基础架构为批量预测评分数百万条记录。

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15 年云数据库老兵:数据库圈应告别“唯性能论”

你最好根据易用性、生态、更新速度或与现有工作流集成完整度来做出决策。充其量,性能只是完成某些特定任务所需时间即时观察指标;往坏了说,太关注性能反而导致我们会在错误事情做优化。...性能评测之战已结束 2019 年,GigaOm 发布了一篇云数仓基准评测报告。他们在三大云服务商外加 Snowflake 都运行了 TPC-H 和 TPC-DS 测试。结果如何呢?...数据库基准测试存在大量陷阱,经验表明,基准测试通常很难全面反映用户对性能感受。例如,BigQuery 在基准测试中表现得很差,但许多人实际体验是,其性能表现很出色。...一些数据库在基准测试中走这些捷径拿到了不错测试结果,但除非在特定情况下,否则我不会用它们。...每个数据库都使用不同技巧组合来获得良好性能。一些数据库可能将查询编译成机器代码,另一些可能将数据存在本地 SSD ,还有一些可能使用专用网络硬件来进行 shuffle 处理。

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API安全最佳实践:防止数据泄露与业务逻辑漏洞

我们将结合实战代码示例,为读者呈现一套全面且实用API安全防护策略。一、数据泄露防护1. 敏感数据加密确保在传输过程中,敏感数据(如个人身份信息、金融数据、医疗记录等)始终以加密形式存在。...只有携带有效JWT令牌请求才能访问/protected端点,获取用户特定数据。3....中指定列为敏感信息进行脱敏处理,将其内容替换为相同长度星号。...输入验证与过滤严格执行输入验证,确保所有API接收数据符合预期格式、类型和范围。使用白名单策略,允许特定字符集,拒绝包含SQL注入、XSS攻击等恶意内容输入。...@app.route('/critical_operation')def critical_operation(): ...此代码使用Flask-Limiter插件为应用全局设置速率限制,并为特定端点设置更严格限制

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区块链技术详解和Python实现案例

当你点击“挖矿”按钮时,应用程序nonce从0开始,计算散值并检查前四位数是否等于“0000”。...任何区块中数据变更都会影响到它后面区块值,每一个区块都会使用前一个块哈希散列作为其数据一部分,如果前一个区块数据变了,后面的区块将会成为“无效”区块,区块链也因此具有了不可变更特性。...简而言之,如果区块链存在冲突,那么长一点那个链将会是赢家。 2.5 区块链和双重支出 在本节中,我们将介绍区块链对双重支出攻击常见处理方式,以及用户应采取哪些措施来防止他们遭受损失。...该函数在proof_of_work函数中使用; valid_chain(链):检查链接是否有效; resolve_conflicts():通过替换网络中最长链来解决区块链节点之间冲突; 下面的代码启动一个...该函数在proof_of_work函数中使用。 valid_chain(链):检查链接是否有效。 resolve_conflicts():通过替换网络中最长链来解决区块链节点之间冲突。

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ClickHouse 提升数据效能

该界面虽然易于使用,但具有限制性,限制了用户回答更复杂问题能力,例如“博客发布之日浏览量分布情况如何?” 我们许多问题还需要外部数据集,例如阅读时间和博客主题。...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据详细信息,请参阅我们文档。...这使得盘中数据变得更加重要。为了安全起见,我们在下午 6 点在 BigQuery使用以下计划查询进行导出。BigQuery导出每天最多可免费导出 50TiB,且存储成本较低。...通常,用户可能希望在视图中向其业务用户呈现此数据,以便于使用,或者具体化特定以便在语法更容易(更快)访问,例如在上面,我们已经具体化了ga_session_id、page_location和page_titlepage_referer...上面显示了所有查询如何在 0.5 秒内返回。我们表排序键可以进一步优化,如果需要进一步提高性能,用户可以自由使用物化视图和投影等功能。

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