目录一、惰性队列1.1、消息堆积问题1.2、消息堆积问题的解决方法从消费者的角度：从队列的角度：1.3、引入惰性队列1.3.1、什么是惰性队列1.3.2、惰性队列的使用1.3.3、效果演示一、惰性队列1.1、消息堆积问题当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直到队列存储消息到达上限.这就像是有一个蓄水池，一边往里注水，一边向外排水，但是注水速度比排水快，因此这
前言本文将会介绍什么是消息队列，为什么会用到消息队列，以及用消息队列会产生哪些问题，可以怎样解决等等。也看了很多文章，写的都很好，好记性不如烂笔头，所以自己也归纳总结一下，从而加深理解，欢迎大家一起学习探讨。介绍一、什么是消息队列？（MQ）消息队列我们一般会简称它为MQ(Message Queue)，队列（Queue）这个词大家都不陌生，类似于火车站排队进站，先排队的人先进站，这是一种典型的“先进
二维数据的特点就是数据锁定，就是对一个数据分量操作，另外一个也要同时得到相应的操作，就是说这两个数据具有联动性。而对于我们非专业的，接触的几百万行数据，格式多为txt，而这种格式却无法保持联动性，而这也是我们处理此类问题需要解决的首要问题。在这里我提供的解决思路就是利用Python中的字典进行操作。字典的特点是：键唯一，但值随意。这里的唯一就是一个很好的去重方式，但是考虑到二维数据的联动性，这里需
1.序言前段时间，接到一个需求。需要将微信公众号的粉丝批量分组。当时需要分组的粉丝用户量达到250W左右，但通过和我们的业务数据库中筛选出来的不合格用户粉丝，需要从250W粉丝中过滤去重。不合格的粉丝数有80W条左右，也就是最终需要筛选出需要分组的粉丝数为170W左右。如此一下，两个大数据集合对比筛选就需要考虑效率问题了！2.过程①一开始尝试了一下双重for循环大法，那结果，酸爽无比。程序直接把C
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2023-08-19 19:34:16
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Python的主要数据类型有：Number（数字），String（字符串类型），布尔值，List（列表），Tuple（元组）和Dictionary（字典）。1.数字（Number）数字包括整数和浮点数1.1 数字类型的创建
a = 5b= ab= 10
print(a)print(b)
结果是：
a = 5b= 10
1.2 Number 类型转换
var1 = 1.23var2= 4var3=i
（二）KAFKA统一数据推送接口1)非空校验处理逻辑：除标题为空数据直接存入异常MySQL库中外，其他类型的数据直接流到数据质量校验步骤进行分析；2)数据质量校验主要是根据每个字段设置的校验规则，对其进行相应的校验处理。3)二次排重处理：由于Bloom Filte中的元素只可以添加，不可以被删除。又由于数据量较大(每天5000W左右)，长时间会耗费很多内存资源，投入较大。同时，排重库
由于工作中需要进行数据去重，所以做一下记录，其实是很小白的问题。。。。其实对于数据去重来讲，最好的是在设计程序和数据库的时候就考虑到数据冗余问题，不插入重复的数据。但是呢，，，这个项目，如果其中的两个字段同时重复，就算冗余，但是还需要自增长的id作为主键方便查询。。。。so。。。算了，我写完数据自己去重吧。。。因为有大量的重复数据，所以选择的去重方法是通过聚合函数建立一个新的表，然后重命名。sql
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2023-06-02 15:09:51
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## 如何使用MySQL处理大量数据去重求和
在日常的数据处理工作中，经常会遇到需要对大量数据进行去重并求和的情况。这时候，使用MySQL这样的关系型数据库是一个非常方便和高效的选择。本文将介绍如何使用MySQL对大量数据进行去重求和操作，并给出相应的代码示例。
### 1. 创建示例数据表
首先，我们需要创建一个示例的数据表，用于存储大量数据。假设我们有一个名为`sales`的表，包含`p
# Java实现大量数据去重
在处理大量数据时，经常需要对数据进行去重操作，以确保数据的准确性和唯一性。在Java中，可以使用HashSet来快速高效地去重大量数据。HashSet是一种无序、不重复的集合，可以帮助我们快速判断数据是否已经存在，从而实现去重功能。
## HashSet去重原理
HashSet基于哈希表实现，当向HashSet中添加元素时，会根据元素的哈希值来确定其在内部数组中
# 如何实现mysql大量数据去重求和
## 步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个新表来存放去重后的数据 |
| 2 | 将原始数据插入新表，并去重 |
| 3 | 使用SQL语句求和去重后的数据 |
## 每一步的操作及代码示例：
### 步骤1：创建新表
```markdown
创建新表的SQL语句如下：
```sql
CREAT
从最简单的开始：List 队列首先，我们先从最简单的场景开始讲起。如果你的业务需求足够简单，想把 Redis 当作队列来使用，肯定最先想到的就是使用 List 这个数据类型。因为 List 底层的实现就是一个「链表」，在头部和尾部操作元素，时间复杂度都是 O(1)，这意味着它非常符合消息队列的模型。如果把 List 当作队列，你可以这么来用。生产者使用 LPUSH 发布消息：127.0.0.1:6
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2023-09-02 15:51:31
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原标题：EXCEL数据如何去重? Python：这事我比你熟数据出现重复值是我们日常工作中经常会遇到的问题，例如下面这个EXCEL表格里，订单编号这一列里出现了多个重复值，这个时候我们就要对数据进行去重了。去重的方法有很多，这里介绍两种方法：1、通过EXCEL去重；2、通过Python去重。先给大家说一下在EXCEL里去重的基本方法，非常简单，先点击EXCEL工具栏上的“删除重复项”：在弹出的界面
# Java中大量重复数据去重
在Java编程过程中，经常会遇到需要处理大量数据的情况。有时候这些数据中会包含大量重复的内容，我们需要对这些重复数据进行去重处理。本文将介绍在Java中如何高效地对大量重复数据进行去重操作，并提供相应的代码示例。
## 为什么要进行数据去重
在实际的数据处理过程中，经常会出现大量的重复数据。这些重复数据不仅会占用额外的存储空间，还会增加数据处理的复杂性和时间成
背景在Apahce IoTDB中，查询最后需要根据时间戳列做join，而这一步操作是通过一个带有自动去重功能的优先队列实现的。之前的实现中，我们采用了Java自带的TreeSet，但是发现了如下的问题之后，自己实现了一个高效的去重优先队列。Java语言库中自带了PriorityQueue作为默认优先队列的实现，为了代码的重用，Java也采用泛型编程的方式实现了PriorityQueue。但是与其他
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2023-06-13 09:54:00
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读写文件时应注意的问题包括：1.字符编码2.操作完成即时关闭文件描述符3.代码兼容性几种方法：python" id="highlighter_859097">结果：去重前：去重后(无序)：去重后(有序)：总结这段下程序涉及文件读写操作以及链表list的操作，文章开头提到的几个问题，由于并没有使用中文，所以不关心编码，但这里还是要提一提:上面这段代码如果在python2中运行会报错报错是因为程
问题： 有大量的字符串格式的URL，如何从中去除重复的，优化时间空间复杂度 1. 内存够用，将URL存入hash链表，每个URL读入到hash链表中，遇到重复的就舍弃，否则加入到链表里面，最后遍历得到所有不重复的URL。空间复杂度M，时间复杂度为O(N+N/M)，M为不重复的URL，N为总URL数，但是M无法预测，所以存在风险，可能内存不足以存储所有的不重复URL。 2. 为了解决内存可能不足的问
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2012-08-23 11:00:00
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Mysql数据库操作1、概述Mysql是一个关系型数据库,一个保存关系型信息的数据库,比如我们可以在这个数据库中保存用户信息,这里我们主要将如何进行Mysql操作(增、删、改、查)2、创建数据表2-1、简单创建CREATE TABLE `employees` (
`employee_id` char(6) NOT NULL,
`full_name` varchar(25) NOT NULL,
`e
遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量）,可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。像UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。解决基数问题有很多种方案：（1）数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数（2）使用Redis提
主要用来做异步、削峰、解耦rabbitmq延时队列可以设置队列延时，也可以设置消息延时生产者->延时队列交换机->延时队列->死信队列->死信队列交换机->消费者如果是不同梯度的延时并且梯度很少，例如 5s, 10s, 30s只有3个，可以设置不同的队列和交换机中间的坑重复消费解决方法： 造成重复消费有可能是生产段发多了或者消费段方法没有做幂等导致超收了。 生产段：在
为什么使用消息队列----解决什么业务（核心的有 3 个：解耦、异步、削峰。） 总结：消息队列做的什么事情，如果没有这些都要程序员去自己写这个功能的代码。解耦：A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人就需要去考虑：A 系统产生一条比较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。A 系统要时时刻刻
