《Effictive Ruby》就是一本致力于让你在第二阶段更加深入和全面的了解 Ruby,编写出更具可读性、可维护性代码的书,下面我就着一些我认为的重点和自己的思考来进行一些精简和说明
Logstash用{}来定义区域。区域内可以包括插件去预定义,可以在一个区域内定义多个插件。插件区域则可以定义键值对来设置。示例:
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毫无疑问,Redis开创了一种新的数据存储思路,使用Redis,我们不用在面对功能单调的数据库时,把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上,而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作,为不同的大象构建不同的冰箱。希望你喜欢这个比喻。
Ruby 数组是任何对象的有序整数索引集合。数组中的每个元素都与一个索引相关,并可通过索引进行获取。
Tech 导读本文介绍了算法和数据结构的基础概念和复杂度函数,并提供了一些评价算法和数据结构优劣的方法论,之后又重点介绍了几种工作中常见且重要的数据结构和算法。作为系列文章的开篇,希望读者能够在理解复杂度函数的基础上,重点关注每一种数据结构的优劣势分析。 01前言 ES现在已经被广泛的使用在日常的搜索中,Lucene作为它的内核值得深入研究,比如FST,下面就用两篇分享来介绍一些本文的主题: 第一篇主要介绍数据结构和算法基础和分析方法,以及一些常用的典型的数据结构; 第二篇主要介绍图论,以及自动机,K
看见了海量数据去重,找到停留时间最长的IP等问题,有博友提到了Bloom Filter,我就查了查,不过首先想到的是大叔,下面就先看看大叔的风采。 一、布隆过滤器概念引入 (B
C++位图/布隆过滤器/海量数据处理 零、前言 一、位图 1、位图概念 2、位图接口的介绍以及实现 3、位图的应用 二、布隆过滤器 1、布隆过滤器概念和介绍 2、布隆过滤器的操作及实现 3、布隆过滤器的分析 三、海量数据处理 零、前言 本章主要讲解C++中对哈希的应用有关方面的内容,位图,布隆,海量数据处理 一、位图 1、位图概念 位图概念: 位图其实就是哈希的变形,同样通过映射来处理数据,只不过位图本身并不存储数据,而是存储标记 通过一个比特位来标记这个数据是否存在,1代表存在,0代表不
OC集合类是一些非常有用的工具类,它可以用于存储多个数量不等的对象,并可以实现常用的数据结构(栈、队列等),此外,OC集合还可用于保存具有映射关系的关联数组。OC的集合大致可以分为:NSArray、NSSet、NSDictionary三种体系。NSArray代表有序可重复的集合;NSSet代表无序不可重复的集合;NSDictionary代表具有映射关系的集合。显然,这三类集合分别对应这Java中的List、Set和Map。 集合类和数组不一样,数组元素既可以是基本类型的值,也可以是对象(实际上保存的
查看执行计划 GaussDB T默认开启RBO,开启和关闭CBO需要执行SQL语句。
执行计划是 SQL Server 中的一个重要工具,用于分析和优化查询的性能。它提供了关于查询的详细信息,包括查询的执行顺序、使用的索引、连接类型、过滤条件等。
schema 所对应的db仅以编号区分。同一个db 内,key 作为顶层模型,它的值是扁平化的。也就是说db 就是key的命名空间 key的定义通常以“:” 分隔,如:Article:Count:1 我们常用的Redis数据类型有:string、list、set、map、sorted-set
元组是一个固定长度,不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式,是用逗号分隔一列值:
python通过open方式读取文件数据,再通过load函数将数据转化为列表或字典;
为了解成本,需要了解一下复杂度的概念,具体考虑时间复杂度,一般用O表示,对应某个算法(查询),对于其随着数据量的增加复杂度增加趋势,而非具体值,O给出了一个很好的描述。时间复杂度一般用最坏时间复杂度表示,除此还有算法内存复杂度,算法I/O复杂度。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
那么所谓的稳定性是什么呢?我想在以链表的排序进行解释,这样好说明。在排序之前,或许会有重复的元素,他们的值相同,但是节点的地址不同,并且一前一后,当排序时,难免会将两个具有相同值的节点的前后顺序颠倒,因为这样对于排序来说值相同前后是无关紧要的,但是他们的节点是不同的,节点与节点的区别在于地址不同,因此,出现了这种情况就代表了排序中的不稳定,相反,这两个节点排序之后的前后顺序相同也就代表着排序是稳定的。
当需要判断一个元素是否存在于海量数据集合中,不仅查找时间慢,还会占用大量存储空间,接下来看一下布隆过滤器如何解决这个问题
Redis有5个基本数据结构,string、list、hash、set和zset。它们是日常开发中使用频率非常高应用最为广泛的数据结构,把这5个数据结构都吃透了,你就掌握了Redis应用知识的一半了。
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。
排序算法又分为简单排序和高级排序。其中简单排序包括冒泡排序、选择排序和插入排序。高级排序包括希尔排序、归并排序和快速排序。【⚠️这里仅介绍了六种排序算法】
几年前,一篇表述“10个Scala函数式单行代码”的文章非常受欢迎,并且随后立马出现了其他的语言版本,例如Haskell版本,Ruby版本,Groovy版本,Clojure版本,Python版本,C#版本,F#版本,CoffeeScript版本等。
向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
上一篇文章《向量检索研究系列:本地向量检索(上)》介绍了如何加快向量相似度计算,但是一般的向量检索流程还包括对计算结果进行排序,以及有必要的话,在计算相似度之前可以对向量库中的向量进行过滤筛选(可选流程)。
有n个整数,范围是[0,100]。试设计一种数据结构。储存这些数据,并提供两种方法。分别是
Redis开创了一种新的数据存储思路,使用Redis,我们不用在面对功能单调的数据库时,把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上,而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作.
接上篇 大数据小内存的排序问题 抖音二面,内存只有 2G,如何对 100 亿数据进行排序?,本篇文章讲解的是 大数据小内存的判重(去重)问题
散列表是种数据结构,它可以提供快速的插入操作和查找操作。第一次接触散列表时,它的优点多得让人难以置信。不论散列表中有多少数据,插入和删除只需要接近常量的时间即O(1)的时间级。实际上,这只需要几条机器指令。
作者:废物大师兄 来源:www.cnblogs.com/cjsblog/p/11613708.html
Bit-map的基本思想就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省。(PS:划重点 节省存储空间)
位数组与Hash函数的联合使用。是一个包含m位的位数组,每位初始化为0,有k个不同的Hash函数,可将集合元素映射到位数组的某一位。插入元素需根据k个hash函数得到k个位,置为1。查询时判断这k个位(有0则该元素肯定不在集合中,都为1则该元素有可能在集合中)
本文介绍了分布式系统中一致性hash算法的相关研究,包括一致性hash算法的背景、原理和应用。同时,文章还探讨了分布式系统中leader election和数据一致性等相关问题,并举例说明了Paxos和Raft算法在分布式系统中的应用。
导读:Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的分布式大规模数据处理通用引擎,具有高吞吐、低延时、通用易扩展、高容错等特点。Spark内部提供了丰富的开发库,集成了数据分析引擎Spark SQL、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib、流计算引擎Spark Streaming。
文章背景: 在实际开发中,经常需要将一组(不只一个)数据存储起来,以便后边的代码使用。在VBA中有使用数组,可以把多个数据存储到一起,通过数组下标可以访问数组中的每个元素。Python 中没有数组,但是加入了更加强大的列表(list)。下面就对列表的内置方法进行介绍。
遍历文件a,对每个url求取hash(url)%1000,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为a0,a1,…,a999,每个小文件约300M),为什么是1000?主要根据内存大小和要分治的文件大小来计算,我们就大致可以把320G大小分为1000份,每份大约300M。
image.png 网络 三次握手的原因? 三次握手TCP协议建立连接的过程。 原因或目的是为了证明客户端和服务端都有发送和接收的能力。原理: 第一次:客户端发送SYN包给服务端 第二次:服务端接收后在SYN包中的序列号+1 (即SYN+ACK包) 发送给客户端 第三次:客户端收到服务端的SYN包后,在SYN包中的序列号+1后 (ACK包) 发送给服务端 为啥四次挥手? 四次挥手是TCP释放连接的过程。 原因:客户端和服务端会各自发送1次和回复1次,共4次 tcp/udp分别的应用场景? tcp准确度高
Redis使用标准C编写实现,而且将所有数据加载到内存中,所以速度非常快。官方提供的数据表明,在一个普通的Linux机器上,Redis读写速度分别达到81000/s和110000/s。
Ruby是强类型静态语言,即Ruby中一旦某一个对象被定义类型,如果不通过强制转换操作,那么它永远就是该数据类型,并且只有在Ruby解释器运行时才会检测对象数据类型,它的一切皆为对象(包括 nil 值对象),可以通过调用内置class属性来获取该对象的具体数据类型。对于 Ruby 而言,所有类型都继承自 Object 类(根类为 BasicObject)。
Redis特性 速度快 Redis使用标准C编写实现,而且将所有数据加载到内存中,所以速度非常快。官方提供的数据表明,在一个普通的Linux机器上,Redis读写速度分别达到81000/s和110000/s。 数据结构 可以将Redis看做“数据结构服务器”。目前,Redis支持5种数据结构。 持久化 由于所有数据保持在内存中,所以对数据的更新将异步地保存到磁盘上,Redis提供了一些策略来保存数据,比如根据时间或更新次数。数据超过内存,使用swap,保证数据; memcacache不能持久化,mongo是
当你看到这个标题的时候,你也许会想我可以使用hashmap之类的来存储值,然后get就是了。又或者把数据存在数据库里然后去判断就可以了。
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
今天是LeetCode专题第56篇文章,我们一起来看看LeetCode第90题,子集II(Subsets II)。
欢迎和小詹一起定期刷leetcode,每周一和周五更新一题,每一题都吃透,欢迎一题多解,寻找最优解!这个记录帖哪怕只有一个读者,小詹也会坚持刷下去的!
来源:blog.csdn.net/liweisnake/article/details/104779497
jq 就像sedJSON 数据一样 - 您可以使用它来切片、过滤、映射和转换结构化数据,就像 ,sed和 朋友让您玩文本一样容易。awkgrep
搜索包括查询多个分片,并将多个分片元信息合并,然后再根据元数据获取真正数据两个步骤。
一·、前言:这篇博文内容非原创,是我们公司的架构师给我们做技术培训的时候讲的内容,我稍微整理了下,借花献佛。这篇博文只是做一个大概的科普介绍,毕竟SQL优化的知识太大了,几乎可以用一本书来介绍。另外,博主对SQL优化也是刚刚接触,也有很多不了解的地方,说的不对的地方,还请大家指正,共勉! 二、oracle服务器,所谓oracle服务器指的是一个数据库管理系统,它包括一个oracle实例(动态)和一个oracle数据库(静态)。 oracle实例是一个运行的概念,提供了一种访问数据库的方式,由SGA和一些后
这题相对其他简答题还要简答,所以题目难度我给了一星,分析题意可得要求找出只出现一次的那个数字,那么通常能想到的实现方式有哪些呢?(除了双层循环嵌套暴力法啊)
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