# Redis 大数据量去重统计
## 引言
在处理大数据量时，常常需要对数据进行去重和统计。Redis 是一个高性能的内存数据库，其提供了强大的数据结构和丰富的操作命令，可以用来实现大数据量的去重和统计功能。本文将介绍如何利用 Redis 实现大数据量的去重和统计，并给出相关的代码示例。
## Redis 基本概念
在开始之前，我们先来了解一下 Redis 的一些基本概念。
### 键
## MySQL大数据量去重
在处理大数据量的情况下，数据的重复是一个常见的问题。重复数据不仅浪费存储空间，还会影响查询和分析的效率。MySQL作为一个流行的关系型数据库管理系统，提供了多种方法来处理数据去重的问题。本文将介绍几种常用的MySQL去重方法，并通过代码示例展示它们的使用。
### 方法一：使用DISTINCT关键字
DISTINCT关键字是MySQL提供的一种常用的去重方法。它
原创
2023-09-09 12:37:11
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线上库有6个表存在重复数据，其中2个表比较大，一个96万+、一个30万+，因为之前处理过相同的问题，就直接拿来了上次的Python去重脚本，脚本很简单，就是连接数据库，查出来重复数据，循环删除。emmmm，但是这个效率嘛，实在是太低了，1秒一条，重复数据大约2万+，预估时间大约在8个小时左右。。。盲目依靠前人的东西，而不去自己思考是有问题的！总去想之前怎么可以，现在怎么不行了，这也是有问题的！我发
目录 数据类型管理TypeInformation数据类型：类型推断主动声明类型数据类型管理Flink框架内部是自主进行内存管理的，其实现大量使用堆外内存，对开发者隐藏无论类型与逻辑类型的转换细节，Flink自己实现了一套TypeInformation，用于推断与转换数据类型，实现serializers以及comparators。但在某些情况下却无法直接做到，例如定义函数时如果使用到了泛型
Hive表的基本操作Hive中的集合数据类型Hive动态分区详解hive中orc格式表的数据导入Java通过jdbc连接hive通过HiveServer2访问HiveSpringBoot连接Hive实现自助取数hive关联hbase表Hive udf 使用方法Hive基于UDF进行文本分词Hive窗口函数row number的用法数据仓库之拉链表除了使用础的数据类型string等，Hive中的列支
大数据篇：Hivehive.apache.orgHive是什么?Hive是Facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计，是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并且提供类SQL查询功能，本质是将HQL转化成MapReduce程序。数据存储在HDFS，分析数据底层实现默认是MapReduce，执行程序运行在Yarn上。如果没有Hive想象一下数据统计的时候
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2023-07-12 19:54:27
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Spark的设计与运行原理 关于SparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 Spark具有如下几个主要特点：运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执行
Oracle数据库重复的数据一般有两种去重方法，一、完全重复数据去重;二、部分字段数据重复去重。
一、完全重复数据去重方法 对于表中完全重复数据去重，可以采用以下SQL语句。 Code CREATETABLE"#temp"AS (SELECTDISTINCT * FROM 表名);--创建临时表，并把DISTINCT 去重后的数据插入到临时表中 truncateTABLE
一、数据库结构的设计表的设计具体注意的问题：1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的(电话号码)，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。3、对于不可变字符类型ch
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2023-08-04 15:00:01
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缓存预热问题排查请求数据较高主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高解决方案前置准备工作日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列例如：storm与kafka配合准备工作将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程实施：使用脚本程序固定触发数据预热过程如果条件允许，使
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2023-08-11 10:20:03
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在Hive explain获得执行计划时，经常会看到如下图所示的表数据量统计：那么这个数据量，Hive是如何统计出来的呢？一、Data size统计
1.1、Hive源码
在Hive通过Antlr语法解析器获取到SQL的抽象语法树（AST）并生成校验过元数据的逻辑执行计划后，在优化阶段会使用Statistics统计的规则（rule），如下图所示：在AnnotateWithStatistics这个类
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2023-08-14 13:35:40
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构建在Hadoop之上的数据仓库，数据计算使用MR，数据存储使用HDFS 由于数据计算使用mapreduce。因此通经常使用于进行离线数据处理Hive 定义了一种类 SQL 查询语言——HQL 类似SQL，但不全然同样可觉得是一个HQL-->MR的语言翻译器。简单，easy上手有了Hi
《饮食男女》开头说：“人生不能像做菜，把所有的料都准备好了才下锅。”但做大数据挖掘不一样，MapReduce 不同于人生，一定要把准备工作做好了，才能顺利运行后面的步骤。如果你的 HiveQL 代码没毛病，却一运行就出现 Fail 提示，可以看看，是不是少了下面哪项准备工作？指定队列set mapred.job.queue.name=queue01; //自己指定一个队列在 HADOOP 中，队列
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2023-07-12 11:59:24
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[Java数据结构][5]Java通过站实现简易计算器 文章目录[Java数据结构][5]Java通过站实现简易计算器原理讲解新增的方法1.返回栈顶元素，用于之后不取出的比较2. 返回运算符的优先级,数字越大，优先级越高3.判断是否是一个运算符4. 计算完整代码(含有详细注释）实现多位数的四则运算定义一个keepNum在原先数字入栈的地方修改完整的main执行案例 原理讲解Java栈的实现通过扫描
# Java大数据量统计方案
## 1. 引言
大数据量统计是现代数据分析的一个重要领域。随着互联网和物联网的快速发展，大量数据被生成并存储在各种数据源中，如关系型数据库、NoSQL数据库、日志文件等。为了从这些数据中提取有价值的信息，我们需要使用高效的统计方案。
本文将介绍一种基于Java的大数据量统计方案。我们将使用Java编程语言和一些常用的开源库来处理大数据量统计任务。文章包含了代码
利用类加载机制覆盖PageHelper自带的com.github.pagehelper.PageInterceptor类创建类PageInterceptor（类包名须保持一致如下图）代码package com.github.pagehelper;
import com.github.pagehelper.cache.Cache;
import com.github.pagehelper.cach
目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属，它是基于MR的类SQL查询工具，会把输入的查询SQL解释为MapReduce，能极大的降低使用大数据查询的门槛， 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询。但因其基于MR，运行速度是一个弊端，通常运行一个查询需等待很久才会有结果。对于此情况，创造了hive的facebook不负众望，创造了新神器---presto，其查询速度平均比hive快10倍，现在就
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2023-09-05 23:17:51
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在数据开发中，我们不难遇到重复数据的问题，搞过这类数据开发的同志肯定觉得，重复数据是真的烦人，特别是当数据量十分大的时候，如果我们用空间复杂度去换时间复杂度，会十分耗内容，稍不注意，就会内存溢出，那么针对如此庞大的数据量我们一般能怎么解决呢？下面分享几个方案：方案一、根据一定规则分层去重：海量的数据一般可以根据一定的规则分层，比如：针对海量的小区数据，可以把所在同一区域的
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2023-07-03 18:21:29
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本文是笔者在面试过程中被问到次数最多的一些问题,特此记录1.什么是Hive?hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行2.使用过hive的排序吗?有哪些?可以说下吗?在hive语法
# Hive统计数据量
## 引言
在大数据时代，数据量的快速增长给数据分析带来了巨大的挑战。为了更好地理解和处理海量数据，我们需要使用适当的工具和技术。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，可以方便地对大规模数据进行统计和分析。
本文将介绍如何使用Hive统计数据量的方法，并提供相应的代码示例。首先，我们将对Hive的基本概念和特点进行简要介绍。然后
原创
2023-08-16 13:13:54
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