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不可以，過(guò)期只可設(shè)置在頂級(jí)Key上。
https://github.com/antirez/re...

你應(yīng)該分析html結(jié)構(gòu)和抓取的標(biāo)簽，例如這是一個(gè)table（我瞎猜的，嗯）tabody->tr->td->a，然后去使用xpath或者BeautifulSoup4去提取,提取出來(lái)的月份鏈接list,循環(huán)遍歷這個(gè)list產(chǎn)生請(qǐng)求去追蹤每個(gè)頁(yè)面。

yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_everymonth_content, headers=headers)

value=512y+32m+d
是假設(shè)所有的輸入年份都為有效的。

一個(gè)int類(lèi)型的存儲(chǔ)長(zhǎng)度為32位。
取后1-5位存儲(chǔ)d的值，因?yàn)?0<1<=d<=31。即2的5次方
取中間6-9位存儲(chǔ)m的值，因?yàn)?0<1<=m<=12<15。即2的4次方
剩下的10至31位存儲(chǔ)y的值（int為有符號(hào)整數(shù)，32位為符號(hào)位）。

這是一個(gè)按位存儲(chǔ)的算法。
參考512y+32m+d怎么理解

m乘32即左移5位，y乘512即左移9位

至于月份計(jì)算value右移5位，現(xiàn)在32bit中只有y和m的值了，再右移4位，只剩下y的值了，移出去的就是m的值，也就是取模的結(jié)果了

redis 觸發(fā)過(guò)期條件，有2種:

• 內(nèi)部根據(jù)系統(tǒng)時(shí)間定時(shí)查詢已過(guò)期的 key
• 主動(dòng)查詢這個(gè) key 時(shí)會(huì)檢測(cè)是否已過(guò)期

是我的錯(cuò)，我把hadoop的jar打包到我的應(yīng)用里了，而使用hadoop版本與現(xiàn)有的hadoop系統(tǒng)的版本不同才導(dǎo)致這個(gè)問(wèn)題。

你存盤(pán)了嗎？

訪問(wèn)速度和內(nèi)存占用大小都是由數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)本身決定的 。用hash實(shí)現(xiàn)的，訪問(wèn)和查找速度肯定快，但是這種結(jié)構(gòu)就犧牲了內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)。同樣地，一個(gè)類(lèi)的屬性和方法越多，那么實(shí)例占用的內(nèi)存肯定越大。可以用sys.getsizeof查看大小。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和語(yǔ)言本身并無(wú)直接聯(lián)系，只是實(shí)現(xiàn)方式略有不同罷了，關(guān)于樹(shù)形結(jié)構(gòu)，比如也可以用列表或者xml格式存儲(chǔ)，沒(méi)有什么硬性規(guī)定，看具體需求

1.cd到redis文件夾，找到redis.conf
2.把daemonize設(shè)置為yes
3.輸入./redis-server ../redis.conf 這個(gè)路徑不確定根據(jù)個(gè)人的實(shí)際安裝情況而定，反正就是找到redis-server的路徑 以redis.conf的路徑啟動(dòng)

可以看看我寫(xiě)的這篇博客，有點(diǎn)長(zhǎng)耐心看完，我當(dāng)初寫(xiě)了好幾天的成果。。。
從++[[]][+[]]+[+[]]==10?深入淺出弱類(lèi)型JS的隱式轉(zhuǎn)換

redis連不上了，排查方法

1. 查看redis server 進(jìn)程是否存在
2. 如果存在，確認(rèn)連接的redis ip和端口是否正確

是第二次請(qǐng)求接口使返回的數(shù)據(jù)亂碼嗎？

還是查詢r(jià)edis中的值時(shí)亂碼。

我也在springboot的一個(gè)小項(xiàng)目中測(cè)試了一下，不過(guò)功能正常。

jpa:
    show-sql: true
  jackson:
    default-property-inclusion: non_null
  redis:
    host: 192.168.1.111
    port: 6379

對(duì)于使用StringRedisTemplate去存儲(chǔ)token的AOP是正常的沒(méi)我并沒(méi)有配置什么，而是直接使用springboot的集成，

import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;

然后我再一個(gè)請(qǐng)求商品的list時(shí)加了@Cacheable進(jìn)行商品信息的緩存。

@GetMapping("/list")
    @Cacheable(cacheNames = "product",key = "1")
//    @Cacheable(cacheNames = "product", key = "#sellerId", condition = "#sellerId.length() > 3", unless = "#result.getCode() != 0")
    public ResultVO list(){
        
        ...
        ...
        ...
        return ResultVOUtil.success(productVOList);
    }

再頁(yè)面與postman都是正常的顯示數(shù)據(jù)，且控制臺(tái)也跑出了sql（我這里執(zhí)行兩個(gè)sql操作）


當(dāng)我再次刷新時(shí)，sql并沒(méi)有執(zhí)行，而是去請(qǐng)求redis。
我去查看了redis，也正常存儲(chǔ)進(jìn)去了

你能具體說(shuō)下你的bug問(wèn)題還有復(fù)現(xiàn)下它的發(fā)生環(huán)境嗎？

1. 一個(gè)map和reduce完成不了. 中間要再加一個(gè)combiner.
2. 捋一下思路
   假設(shè)a.txt文件里數(shù)據(jù)是{tom jack tom jack rose tom}
   那么map的輸出就是
   <tom,1> <jack,1> <tom,1> <jack,1> <rose,1> <tom,1>
   然后匯總工作到reduce去做.reduce接收的就是這樣的數(shù)據(jù)
   <tom,[1,1,1]><jack,[1,1]><rose,[1]>
   reducer輸出的是<tom,3><jack,2><rose,1>, 這樣就統(tǒng)計(jì)出來(lái)了. 當(dāng)然這是普通的做法

你現(xiàn)在想要實(shí)現(xiàn)的是同級(jí)單詞在a文件和b文件...中各出現(xiàn)的次數(shù).
假設(shè)有兩個(gè)文件a.txt和b.txt.
a文件里面的數(shù)據(jù)是{tom jack tom jack rose tom}
b文件里面的數(shù)據(jù)是{google apple tom google rose}
把編號(hào)換成了文件名.
map的輸出就是這樣<tom:a.txt,1> <jack:a.txt,1> <tom:a.txt,1><jack:a.txt,1> <rose:a.txt,1>

           <google:b.txt,1><apple:b.txt,1><tom:b.txt,1>....

這樣的數(shù)據(jù)給到reducer,reducer統(tǒng)計(jì)不了.因?yàn)閗ey不相同.key有的是<tom:a.txt,1><tom:b.txt,1>.
為了解決這個(gè)問(wèn)題,map輸入的內(nèi)容不要直接到reducer中,中間加一層combiner來(lái)處理匯總數(shù)據(jù)
combiner接收<tom:a.txt,1><tom:b.txt,1>
combiner把key做一下切割 .切割成<tom, a.txt:1 ><tom , b.txt:2> ,這樣key相同了.就可以統(tǒng)計(jì)了
下面把代碼貼上 注[我用的是文件的名稱,不是文件里的開(kāi)頭編號(hào),要用的話還得把文件名換成編號(hào),這樣做有寫(xiě)問(wèn)題,你可以下去試一試.我找到解決辦法在補(bǔ)充.]
mapper類(lèi)

public class WCMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,Text>{

    Text text = new Text();
    Text val = new Text( "1" );

    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        String line = value.toString();
        String [] strings = line.split( " " ); //根據(jù)空格切割

        FileSplit fileSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();// 得到這行數(shù)據(jù)所在的文件切片
        String fileName = fileSplit.getPath().getName();// 根據(jù)文件切片得到文件名

        for (String s : strings){
            text.set(s + ":" + fileName);
            context.write(text,val);
        }
    }
}

combiner類(lèi)

public class WCCombiner extends Reducer<Text,Text,Text,Text> {
    Text text = new Text( );
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //map傳進(jìn)來(lái)的是 <apple:2 , 1> <google:2 ,1>

        int sum = 0; //統(tǒng)計(jì)詞頻
        for (Text val : values){
            sum += Integer.parseInt(val.toString());
        }

        //切割key
        int index = key.toString().indexOf( ":" );
        text.set(key.toString().substring( index + 1 ) + ":" + sum); // value ---> 2:1
        key.set( key.toString().substring( 0,index )); // key --> apple
        context.write( key,text );
    }
}

reducer類(lèi):

public class WCReduce  extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{


    Text result = new Text(  );
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        String file = new String();

        for (Text t : values){
            file += t.toString();
        }

        result.set( file );

        context.write( key,result);
    }
}

注[本地鏈接的linux環(huán)境hadoop] ,要在本機(jī)的/etc/hosts文件中添加 export HADOOP_USER_NAME=hdfs
a.txt和b.txt都是單詞,以空格分割,你可以做假數(shù)據(jù)測(cè)試一下.
這是測(cè)試結(jié)果.

您好，請(qǐng)問(wèn)現(xiàn)在解決了嗎？求解，拜托了

答案沒(méi)有錯(cuò)，是243765

未刪除前BST的結(jié)構(gòu)如下：

刪除節(jié)點(diǎn)1以后，BST的結(jié)構(gòu)如下：

根據(jù)刪除節(jié)點(diǎn)以后的樹(shù)結(jié)構(gòu)，Post Order Traversal的結(jié)果就是答案的結(jié)果

最后解決：提取URL作為標(biāo)識(shí)文件夾.同樣的套圖，url前綴是一樣的，用URL名稱作為前綴即可

建議試試卸載 php71-redis、php71-igbinary，然后按順序安裝igbinary、redis

brew install php71-igbinary --build-from-source
brew install php71-redis --build-from-source

訓(xùn)練教程，能不能分享下？謝謝

1、建表語(yǔ)句，每次都刪除再創(chuàng)建，所以只有最后一條記錄，建議提前把表建好，不要放在這里建表，或者做一下是否存在該表就不創(chuàng)建，不要?jiǎng)h除表。
2、命令行，需要設(shè)置字符集

set names utf8;

yield scrapy.Request(item['url'], callback=self.parse_city)
和
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_province)
修改成
yield from scrapy.Request(item['url'], callback=self.parse_city)
和
yield from scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_province)

Leaflet就可以做到，

1. 在地圖上實(shí)現(xiàn)搜索框可以通過(guò)popup的方式自己開(kāi)發(fā)
2. 至于經(jīng)緯度的功能，也得在Leaflet基礎(chǔ)上自己開(kāi)發(fā)
3. Leaflet有l(wèi)ogo，但是可以隱藏。

你說(shuō)的都是可以做到的，但是沒(méi)有現(xiàn)成的產(chǎn)品