前言Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！数据读取说明：读取本地Excel数据ExcelExcel读取本地数据需要打开目标文件夹选中该文件并打开PandasPandas支持读取本地Excel、txt文件，也支持从网页直接
一 RDDpyspark.RDD SparkRDDRDD指的是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset），它是spark计算的核心。尽管现在都使用 DataFrame、Dataset 进行编程，但是它们的底层依旧是依赖于RDD的。我们来解释一下 RDD 的这几个单词含义。弹性：在计算上具有容错性，
无眠：数据分析面试必备——SQL你准备好了吗？一、最基本1.选择某列select a from table_1;2.表连接：多张表中，想选取多个字段？select a.id,a.age,b.sexfrom (select id,age from table-1)ajoin(select id , sex from table_2) bon a.id=b.id;知识点：join知识点：union和j
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2023-07-21 16:25:54
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# Hive Union表全字段去重的实现指南
在数据处理和分析的过程中，去重是一个非常常见的需求，尤其在使用Hive进行大数据处理时。今天，我将向你介绍如何在Hive中对Union后的表进行全字段去重。在这个过程中，我们将按照一定的步骤进行，下面是这个过程的概述。
## 流程概述
以下是实现Hive Union表全字段去重的步骤：
```markdown
| 步骤
# MongoDB去重查询全表Java代码示例
MongoDB是一款高性能的NoSQL数据库，广泛应用于大数据应用和实时分析。在处理大量数据时，我们经常需要对数据进行去重操作，以确保数据的准确性和一致性。本文将介绍如何在Java中使用MongoDB进行全表去重查询。
## 环境配置
首先，确保你已经安装了MongoDB数据库，并且Java开发环境也已经搭建好。接下来，需要添加MongoDB
原创
2024-07-15 11:08:47
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# Spark SQL 全表去重优化指南
在大数据处理中，去重是一项常见且重要的操作。尤其是使用 Spark SQL 时，我们需要高效地处理大量数据以确保性能。本文将为刚入行的小白开发者详细讲解如何实现全表去重，以及如何优化这一过程。
## 整体流程
以下是进行Spark SQL全表去重优化的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-04 05:40:47
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很多时候我们在处理EXCEL表格的数据时，需要去除重复的行数据。假如数据不多，可以用手工去除，要是数据达到了上千条，还用手工的话人会累死的。这里就教大家如何快速去除EXCEL中的重复行。工具/原料 安装了EXCEL的电脑一台步骤/方法 1、假如我们的表格中有下图所示的一系列数据，可以看出其中有一些重复2、首先我们选中所有数据。可以先用鼠标点击“A1单元格"，然后按住SHIFT键
# 实现mysql全列去重
## 导言
在实际开发中，我们经常会遇到需要对mysql数据库中的数据进行去重操作的场景。本文将介绍如何使用SQL语句实现mysql全列去重的方法，并详细说明每一步需要做的操作和使用的代码。
## 问题描述
假设我们有一个名为`products`的数据表，该表中包含了一些商品的信息，其中有一个列叫做`name`，我们希望对该列进行去重操作，并得到去重后的结果。
原创
2024-01-02 06:15:52
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# 项目方案：MySQL关联表SUM去重方案
在实际的项目开发中，经常会遇到需要对MySQL数据库中的关联表进行求和操作，并且需要去重的情况。本文将介绍一种方案，通过使用子查询和GROUP BY语句来实现对关联表进行SUM操作并去重的方法。
## 方案概述
我们将通过一个示例来说明这个方案的实现步骤：
假设我们有两张表：`orders`和`order_details`，orders表存储订
原创
2024-03-26 03:20:37
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Spark SQL优化机制Spark SQLCatalyst 优化器逻辑优化物理优化TungstenUnsafe RowWSCG RDD 缺点 : RDD的算子都是高阶函数 ，Spark Core 不知函数内的操作，只能闭包形式发给 Executors， 无法优化DataFrame 不同点：数据的表示形式 ：有数据模式（Data Schema）的结构化数据开发算子 ：一套 DSL算子（Domai
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2023-09-17 15:11:35
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在 MySQL 中，最常见的去重方法有两个：使用 distinct 或使用 group by，那它们有什么区别呢？接下来我们一起来看。1.创建测试数据-- 创建测试表
drop table if exists pageview;
create table pageview(
id bigint primary key auto_increment comment '自增主键',
a
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2024-08-24 10:40:42
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# 如何实现mongodb全字段去重查询
## 一、流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求教学如何实现mongodb全字段去重查询
经验丰富的开发者-->>小白: 同意并开始教学
```
## 二、步骤及代码
首先，我们需要明确全字段去重查询的实现步骤，并逐步进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -
原创
2024-07-05 05:01:29
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已解决SQL分组去重并合并相同数据 文章目录实现的效果建表解决方法实现的效果 原始数据表：需要如下的效果（每一个词对应的Ty标签合并，用分号进行隔开）：建表 建表语句sql： create table test(Words varchar(20),Ty varchar(200),Remark varchar(200))
insert into test VALUES('科比','明星','名人'
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2023-11-13 14:08:34
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在使用SQL提数的时候，常会遇到表内有重复值的时候，比如我们想得到 uv （独立访客），就需要做去重。在 MySQL 中通常是使用 distinct 或 group by子句，但在支持窗口函数的 sql（如Hive SQL、Oracle等等） 中还可以使用 row_number 窗口函数进行去重。举个栗子，现有这样一张表 task： 备注：task_id: 任务id;order_id: 订单id
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2024-08-24 10:38:35
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一、grep命令 对文本的内容按照指定的匹配模式（关键字）基于行来进行筛选，用于查找文件里符合条件的字符串。grep [选项] 模式（查找的关键字） 文件：从文件中去查找，是否有满足模式中描述的内容，基于行查找，只要一行中有一个字段能够符合匹配条件，则将改行所有数据全部打印。 &nb
URL去重： 就是爬虫将重复抓取的url去除，避免多次抓取同一个网页，因为重复抓取不仅会浪费CPU，还会为搜索引擎系统增加负荷。爬虫一般会将待抓取的url放在一个队列中，从抓取后的网页中提取到新的url，在它们被放入队列之前，首先要确定这些新的url有没有被抓取过，如果之前已经抓取过了，就不再放入队列。去重的方法有如下几种：hash表：采用内存中的HashSet，是最直观的方法。HashSet中放
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2023-12-10 11:52:13
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使用场景Redis 的 Set 数据结构适用于以下场景：去重：可以将具有重复元素的数据存储在 Set 中，利用 Set 自动去重的特性，去除重复元素。 判重：可以使用 sadd 命令将元素添加到 Set 中，并使用 sismember 命令查询某个元素是否存在于 Set 中，以实现判重功能。 关系型数据处理：可以通过 Set 实现关系型数据处理。例如，可以将一个用户的粉丝列表、关注列表存储在两个不
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2023-07-11 14:24:05
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有状态计算场景 什么场景会用到状态呢，下面列举了常见的 4 种： 去重（Distinct）：比如上游的系统数据可能会有重复，落到下游系统时希望把重复的数据都去掉。去重需要先了解哪些数据来过，哪些数据还没有来，也就是把所有的主键都记录下来，当一条数据到来后，能够看到在主键当中是否存在。 窗口计算（Window）：比如统计每分钟 Nginx 日志 API 被访问了多少次。窗口是一分钟计算一次，在窗
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2024-03-20 10:28:52
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1 常见去重方式我抓取百度新闻首页的内容后,抽取到了很多超链接,那么我的需求肯定不是一个网站,我肯定监控着几十个上百个网站抓取新闻,那么肯定会出现如下情况：a站点收录了一个新闻网页,b站点也收录了这个页面,且url相同。针对这个情况需要读抓到的链接进行去重,常见的去重方式如下：1 数据库去重：每次拿url去数据库中验证一次 2 缓存去重：同样的那url去缓存中验证，常见的分布式缓存如redis大都
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2023-07-06 20:21:54
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原文：A Study on Data Deduplication in HPC Storage Systems.这是今年Super Computing上的文章，目的不是提出一种在数据中心去重的解决方案，而是分析数据中心的数据集，去指导未来的设计。作者似乎很喜欢写这类分析数据集文章，他在SYSTOR’09比较过备份环境下各级去重的效果。他开源了fs-c，这两篇文章的分析工具。这篇文章可以和微软、EM
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2024-07-03 22:28:07
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