[算法] 海量日志数据, 提取出某日访问百度次数最多的那个IP
问题: 海量日志数据, 提取出某日访问百度次数最多的那个IP.
首先是这一天, 并且是访问百度的日志中的IP取出来, 逐个写入到一个大文件中. 注意到IP是32位的, 最多有2^32个不同的IP(事实上不可能, 得扣去特殊的IP), 在重复量小的情况下, 内存放不下这些不同的IP. 同样可以采用映射的方法, 比如模1000, 把整个大文件映射为1000个小文件, 再找出每个小文件中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计, 然后再找出频率最大的几个)及相应的频率. 然后再在这1000个最大的IP中, 找出那个频率最大的IP, 即为所求.
具体做法如下：
- 按照IP地址的Hash(IP)%1024值, 把海量IP日志分别存储到1024个小文件中.
- 对于每一个小文件, 构建一个以IP为key, 出现次数为value的HashMap, 同时记录当前出现次数最多的那个IP地址;
- 得到1024个小文件中的出现次数最多的IP, 再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP.
生成数据
生成1亿个IP地址(这里分两种情况, 一种IP重复率大, 一种IP重复率小), 先生成重复率小的, 写入文件中:
import random
from time import ctime
import gc
def generage_random_IP(file_loc, number):
with open(file_loc, 'a+') as f:
# (1) 重复率大, 即使直接遍历也不会超出内存限制
# IPs = '\n'.join(['255.255.' + str(random.randint(0,255)) + '.' + str(random.randint(0,255)) for i in xrange(number)])
# (2) 重复率小, 会真正导致后面大数据
IPs = '\n'.join(['.'.join([str(random.randint(0,255)) for i in range(4)]) for i in xrange(number)])
f.write(IPs)
gc.collect()
IPs = None
if __name__ == '__main__':
print(ctime())
for i in xrange(50):
print(' ' + str(i) + ": " + ctime())
generage_random_IP('IPs100000000.txt', 2000000) # 50 * 2000000 根据内存限制调整
print(ctime())
测试了下, 时间基本上是花在生成随机数上面. 大概需要十几分钟.
分割文件
from time import ctime
def devide_IPs(file_loc):
IPs = {}
i = 0
with open(file_loc, 'rb') as f:
for line in f:
i += 1
key = line.split('.')[2]
# key = str(hash(line) % 1024) # 这里似乎是求余花的时间比较多, hash花的时间不比split多
if key not in IPs:
IPs[key] = [line]
else:
IPs[key].append(line)
if i >= 100000:
for k, v in IPs.items():
with open('ips' + k + '.txt', 'a+') as f2:
f2.writelines(v)
del IPs[k][:]
i = 0
if __name__ == '__main__':
print(ctime())
devide_IPs('IPs100000000.txt')
print(ctime())
200513318 function calls (200513315 primitive calls) in 348.061 seconds
大概需要6、7分钟
教训: 不要乱添加打印语句, 时间都耗在上面了. 刚开始每读一行都输出, 运行了一个多小时还没完...
计算IP数, 将每个文件中IP重复最多的IP的列表写入文件.
import pickle
from time import ctime
def count_IPs(file_loc):
IPs = {}
try:
with open(file_loc, 'rb') as f:
for line in f:
if line in IPs:
IPs[line] += 1
else:
IPs[line] = 0
# IPs[line] = IPs.get(line, 0) + 1
max_ip, max_value = max(IPs.iteritems(), key=lambda x:x[1]) # 这句比较耗时
return {max_ip: max_value}
except:
pass
if __name__ == '__main__':
print(ctime())
max_IPs = []
for i in range(256):
max_IP = count_IPs('ips' + str(i) + '.txt')
if max_IP is not None:
max_IPs.append(max_IP)
print(ctime())
with open('count_IPs', 'w') as f:
pickle.dump(max_IPs, f)
98757714 function calls (98756943 primitive calls) in 179.475 seconds
大概需要3分钟
import pickle
from time import ctime
def get_max_IP():
with open('count_IPs', 'r') as f:
max_IPs = pickle.load(f)
# print(max_IPs)
print(max(max_IPs, key=lambda x:x.values()))
if __name__ == '__main__':
print(ctime())
get_max_IP()
print(ctime())
11209 function calls (11206 primitive calls) in 0.016 seconds
大概需要0.01s左右
上面是IP重复率小的情况, 另外一种情况, IP的重复率比较大的情况下, 即使直接遍历文件, 内存占用也不会超过128M, 并且节省了文件分割的时间. 用时大概1分半分钟.
def count_IPs_once(file_loc):
IPs = {}
with open(file_loc, 'rb') as f:
for line in f:
if line in IPs:
IPs[line] += 1
else:
IPs[line] = 0
print(max(IPs.iteritems(), key=lambda x:x[1]))
if __name__ == '__main__':
print(ctime())
count_IPs_once('IPs100000000.txt') # 注意: IP重复量小的情况下, 内存会超过限制
print(ctime())
66773 function calls (66770 primitive calls) in 91.358 seconds
总结: 大数据与文件的大小其实关系不大, 真正有关系的是计数时存入字典的IP量, 如果不重复的IP很多的话, 这个数据占用的内存就会持续增加. 如果IP重复量大, 则并不会占用太多内存.
