这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
现在来说说原理,不管是Windows还是MAC,Chrome等浏览器的历史数据都是存储在本地的SQLite数据库中,例如Windows用户可以在C:\Users\Administrator\AppData\Local\Google\Chrome\User Data\Default找到,当然在Python中我们可以使用内置OS模块找到该数据库文件,再使用Python内置的sqlite3模块可以轻松读取并导出浏览记录数据,而这个过程在GitHub上已经有一位外国小哥帮我们完成了,总共不到200行代码,现在我们只要使用pip install browserhistory安装,接着进入Python导入
当我们接到一个爬虫的单子时,一定要先分析思路,程序员的工作思路往往比代码更重要,思路对了,代码不会还可以查,思路错了,就只能在无尽的报错中呵呵了~~
近期“Shiny Hunters”黑客组织频频见诸报端,前有印度尼西亚电商平台大规模的用户数据泄露,高达9000万条,后有GitHub 500GB数据源码的免费公布,虽然微软尚未发布声明。
最近公司要用到客户导入导出,导入由于是要给客户用户,需要下载报表,所以导入采用phpexecl来处理表格,说实话,小量数据还可以接受,数据一上千,上万,机器配置性能不好,直接挂的节奏,特别涉及到多表数据查询,业务复杂,你的性能会越低 导入的话,总结了以下,优化了。第一,不要在循环中使用sql,不要一条条导数据,要想办法最后拼装成一条sql执行插入,你想下,你要导入1万条数据,你执行1万条sql和1条sql的区别是很大的。 今天主要说的是导出,如果你要导出大量数据,业务逻辑复杂的话,建议csv导出,缺点是没有
本文实例讲述了php使用fputcsv实现大数据的导出操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
很多时候,因为数据统计,我们需要将数据库的数据导出到Excel等文件中,以供数据人员进行查看,如果数据集不大,其实很容易;但是如果对于大数集的导出,将要考虑各种性能的问题,这里以导出数据库一百万条数据为例,导出时间不过20秒,值得学习的一种大数据导出方式。
本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafka的性能,以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态,最后给出了Kafka的性能测试报告。
性能测试及集群监控工具 本章将介绍Kafka提供的性能测试工具,Metrics报告工具及Yahoo开源的Kafka Manager。 Kafka性能测试脚本 $KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh 该脚本被设计用于测试Kafka Producer的性能,主要输出4项指标,总共发送消息量(以MB为单位),每秒发送消息量(MB/second),发送消息总数,每秒发送消息数(records/second)。除了将测试结果输出到标准输出外,该脚本还提供CSV Repo
由于我的excel文档在阿里云里,所以需要先用链接把excel下载到本地来,代码如下
对于某个城市的出租车数据,一天就有33210000条记录,如何将每辆车的数据单独拎出来放到一个专属的文件中呢?
大数据文摘翻译作品 作者:亚历克斯·伍迪 翻译:王翕然,贾雯静 校对:Shawn 如需转载,后台留言申请授权 欢迎熟悉外语(含各种“小语种”)的朋友,加入大数据文摘翻译志愿者团队,分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 昨天揭露的安森蓝十字保险公司(Anthem Blue Cross)大规模的数据泄露事件,是对我们在当今数字化环境下薄弱的个人信息安全的一个强有力的醒示。与此同时,我们每个人都应该意识到,当企业无可避免地需要使用和维护大型数据库时,黑客更容易从中提取数据并将之出售在黑市上,这会引起人们
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
insert into testtable(id,name) values(1,’1′) —–8万多条
POSTGRESQL 数据库数据导入的核心一般都使用COPY 命令,熟悉POSTGRESQL 的同学应该对这个命令不陌生,相对于MYSQL 去一条条的执行insert命令来说,COPY 命令是POSTGRESQL 对于巨量数据导入的外挂。
人工智能图像编辑工具 Cutout.Pro 近期发生一起严重数据泄露事件,约 2000 万会员用户的电子邮件地址、散列和加盐密码、IP 地址以及姓名等敏感信息被放在数据泄露论坛上出售。
原文:http://www.justinablog.com/archives/1357?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在数据分析领域,最热门的莫过于Py
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyth
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据:
Cypher中的LOAD CSV命令允许我们指定一个文件路径、是否有头文件、不同的值定界符,以及Cypher语句,以便我们在图形中对这些表格数据进行建模。
最近 @Yener 开源了史上最大规模的中文知识图谱——OwnThink(链接:https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData ),数据量为 1.4 亿条。
现网出现慢查询,在500万数量级的情况下,单表查询速度在30多秒,需要对sql进行优化,sql如下:
以往很多系统经常用的是oracle数据库,在大数据环境下,许多应用都是去IOE的,那么其中老旧数据的迁移或者测试就是其中一块。
原文链接:面试题:如何计算InnoDB中B+树索引的层高_XP-Code的博客-CSDN博客
2022.10.12共发现匿名网络资讯信息123,315条;最近7天共发现匿名网络资讯信息486,649条,同比增长-18%;最近30天共发现匿名网络资讯信息3,861,808条。
问题:通过phpexcel导出上万条数据,会延迟、内存溢出、程序报错,各种问题出现...届时作者放弃了phpexcel,导出小数据量还是很可行的。下面通过分批导出csv,并压缩至zip中提供下载...废话不说上代码...部分代码参考网上的哦~~~ fans_list 方法为作者自己封装的方法,可根据自己的情况来写,其实就是根据参数返回数据集而已。
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最近处理一个较大数据的sqlite库,基础表300万条,结果表30万条左右,我的笔记本跑起来还算流畅。最后结果,需要两个表连接,把另一个表的计算结果更新过来,却遇到麻烦。sqliter并不支持常见的连接更新: update a set a.id =b.id from table_1 a inner join table_2 b on a.name=b.name 查了一下,只能这样: update table1 set col1=(select col1 from table2 where col2=tab
相比较一条微博的正文内容,微博的评论区往往有着更多的态度和情感极性,是不错的语料分析文本来源,因此对微博评论的抓取需求较大,笔者在以往分享过几个微博评论抓取的代码或者教程:
1.下面三种方式,在多数情况下效率是基本相同的,但问题在于,很多情况下,我们数据库可能有脏数据,比如重复数据,或者某条数据重要字段是null的,那下面的这几种,会把这种脏数据也统计上,本质都是统计满足条件的行数的:
有趣的算法(十)——归并排序思想解决用户数据清洗 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、问题阐述 近期工作中接触到一个很有趣的算法,在此进行分享。 当前有一个千万条级别的用户数据,其中包含用户openid、用户是否有效状态。其中,这些用户是关注微信公众号的用户,openid是可以从微信拿到的接口中,确定的用户信息。 每个用户关注或者取消关注,系统可以从微信接口中获取信息,并且每个新关注的用户,系统会搜索现有库,如果用户openid已经在数据库中存在,则将其状态置为有效;如果用户不存在,则新增一条记录,
之前由于懒,总是评论区放个代码就草草了事,技术号们也不太好转载,以后争取《凹凸数读》的每篇文章都在这个《凹凸玩数据》里写下流程。
近日,浙江大学杨洋老师科研小组(yangy.org)和信也科技联合发布大规模动态图数据集 DGraph,旨在服务图神经网络、图挖掘、社交网络、异常检测等方向的研究人员,为之提供真实场景的大规模数据。DGraph 一方面可以作为验证相关图模型性能的标准数据,另一方面也可用于开展用户画像、网络分析等研究工作。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力,注重过程,挖掘背后的原理,刨根问底。本着严谨和准确的态度,目标是撰写实用和启发性的文章,欢迎您的关注。 人工智能将是谷歌的最终版本。它将成为终极搜索引擎,可以理解网络上的一切信息。它会准确地理解你想要什么,给你需要的东西。我们现在还远远没有做到这一点。然而,我们能够逐渐接近,我们目前正在为此努力。
近日,美国一家收债员专业金融公司 (PFC) 报告了一起数据泄露事件,该事件影响了美650 家不同医疗提供商和191万患者的数据。这是一家总部位于科罗拉多州的为医疗保健公司追讨未偿债务的公司,该公司表示,未经授权的入侵者访问了个人数据,包括姓名、地址、欠款以及有关账户付款的信息,甚至一些用户的社会安全号码、出生日期、健康保险和医疗信息也被曝光。 该公司在2月26日就发现了勒索软件攻击,虽然它聘请了专家,并通知了执法部门,但直到5月初才通知医疗服务提供商。随后PFC在一份声明中承认了入侵者通过进入系统文件访问
这个数据集来自微软,毕竟,他们的重要产品Windows,大概是全球遭受病虫害最频繁的软件了。
本赛题是一个多分类的数据挖掘问题。赛题以医疗数据挖掘为背景,要求选手使用提供的心跳信号传感器数据训练模型并完成不同心跳信号的分类的任务。
一、首先查看官方文章学习怎么安装Data Loader https://help.salesforce.com/articleView?id=command_line_import_data.htm
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyt
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘
Cyble 研究人员在进行暗网 web 监控时发现有多条出售与中国公民相关的泄露数据。出售的相关数据与湖北省荆州市公安县、微博和 QQ 相关。
本篇使用的数据集是由Max-Planck-Institute for Biogeochemistry记录的天气数据。每10分钟观测一次气压、气温、风速等天气数据。数据集有共420551条记录,历时八年(2009~2016)。训练集取前30万条记录,余下的记录做为验证集。
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