显然,过低的行业门槛之下,无论是机构还是网红本身,都在倡导着通过刷量行为,制造可观的流量数据,吸引不知情(或睁一只眼闭一只眼)的广告主进行投放。 而在实际交流中,部分培训机构甚至表示,只要会“做数据”刷流量,构建的网红IP本身甚至可以不是“人”。这一点,引发了懂懂笔记更大的好奇。 “硬件”不足,养猫补充...
1、先合并多个日志文件为一个日志文件: cat test1.log test2.log test3.log > test.log 2、这里的test.log包含了所有文件的Ip,如何将这些Ip最后一位改为0呢,重点来了,起初我想用正则表达式修改,未果,遂用了一个小技巧: 1> 先在当前目录下新建一个test_middle.log留着备用 2> cut -d. -f1,2,3 tes...
假设海量的IP地址存放在磁盘之上,这些数据可能是从网络日志获得的,从某些网站的服务器获取到的访问用户的IP地址,现在想对这些IP数据进行一定的统计分析,例如找出访问最频繁的K个用户。假如数据量很小的话,这将是一个十分简单地问题,但是现在的日志文件特别大,大约占100GB,而计算机的内存只用4G(或者更小),如何在内存...
那么可以用二叉树统计出现次数,二叉树节点保存(ip, count)的信息,把所有 ip 插入到二叉树中,如果这个 ip 不存在,那么新建一个节点, count 标记 1,如果有,那么把 count++,最终遍历一遍树,就能找出 count 最大的 ip 了。 我把这个过程叫做Reduce,由很多台叫worker的计算机来完成。 每个worker 至少要找出最大的...
面对火车头采集大批量数据时的IP封禁和代理IP不稳定的问题，可以通过优化代理IP使用策略、模拟人类行为、...
首先，我们有1000w个查询串，虽然看起来数据量巨大，但由于重复度较高，去重后只剩300w个独立的查询串...
构建一个亿量级的IP数据库需要兼顾数据存储的效率、检索的速度以及维护的便捷性。以下是构建亿量级IP数据库的主要步骤和建议: 1. 数据来源 首先,你需要收集海量的IP数据。这些数据可以从以下来源获取: IP地理位置数据库:例如 MaxMind 的 GeoIP、IP2Location 等商业数据库。
IP地址分为IPv4和IPv6,全球IPv4的数据量大约有43亿,IPv6大约有2^128个。当前IPv4已经变得稀缺,IPv6则正在普及,取之不尽,空间更足,而且更安全。 你可能没有发现,当你打开一款手机APP,在进入APP的页面时你会看到,“您目前正通过IPv6访问本应用”的字样。
这取决于并发量、数据量、网站反爬严不严格以及代码质量。理论上讲,服务器网络io快就可以了,对内存和cpu要求不高。如果钱多,那肯定是代理ip越多越好。如果钱少,那你要试探看看同一个IP访问频率到多少的时候网站就封你。然后代理ip的数量要比这个数字高...
鼠标、Excel软件 方法/步骤 1 首先将批量ip导入表格中，在“插入”功能中点击“数据透视表”2 在如图框选的的表格中选择需要处理的批量IP所在的单元表格，然后点击下方确定 3 勾选图中的访问IP项 4 将选中项如图分别拖入行和值的表格，最后就能通过数据透视看到许多的IP中，有没有相同IP，以及分别有几个。