数据去重： 原理(理解)：Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>，原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。Reduce的输出是不重复的数据，也就是每一行数据作为key，即k3。而v3为空或不需要设值。根据<k3，v3>得到k2为每一行的数据，v2为
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2023-12-12 11:19:40
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数据去重： 原理(理解)：Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>，原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。Reduce的输出是不重复的数据，也就是每一行数据作为key，即k3。而v3为空或不需要设值。根据<k3，v3>得到k2为每一行的数据，v2为
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2023-07-12 13:36:45
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MR原理使用Hadoop Streaming -python写出WordCount使用mr计算movielen中每个用户的平均评分。使用mr实现merge功能。根据item，merge movielen中的 u.data u.item使用mr实现去重任务。使用mr实现排序。使用mapreduce实现倒排索引。使用mapreduce计算Jaccard相似度。使用mapreduce实现PageRank
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2024-04-10 20:49:09
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01.Mapreduce实例——去重实验目的1.准确理解MapReduce去重的设计原理2.熟练掌握MapReduce去重的程序编写3.学会自己编写MapReduce去重代码解决实际问题实验原理“数据去重”主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次
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2024-06-14 15:29:57
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word count 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。我们自然而然会想到将同一个数据的所有记录都交给一台reduce机器，无论这个数据出现多少次，只要在最终结果中输出一次就可以了。具体就是reduce的输入应该以数据作为key，而对value-list则没有要求。当reduce接收到一个时就直接将key复制到输出的ke
任务目标1.准确理解mapreduce去重的设计原理2.熟练掌握mapreduce去重的程序编写3.学会自己编写MapReduce去重代码解决实际问题相关知识“数据去重”主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。在Ma
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2024-01-10 23:59:55
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一、数据去重问题描述数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。问题分析根据reduce的过程特性,会自动根据key来计算输入的value集合 把数据作为key输出给reduce,无论这个数据出现多少次，reduce最终结果中key只能输出一次。实现步骤实例中每个数据代表输入文件中的一行内容，map阶段采用Hadoop默认的作业输入方式。将value设置为key，
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2024-03-27 13:59:49
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课程原地址：http://hbust.shiyanbar.com/course/91079上课老师：李歆实验时间：20180524地点：云桌面实验人：郭畅 【实验目的】1) 理解mapreduce执行原理2) 理解map,reduce阶段3) 熟悉map和reduce代码的编写【实验原理】需求：把指定的数据信息以单条记录的方式保存在文本文件source.txt中并存放到指定的位置，该位置
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2024-03-27 18:06:49
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使用Hadoop进行大数据运算，当数据量极其大时，那么对MapReduce性能的调优重要性不言而喻，尤其是Shuffle过程中的参数配置对作业的总执行时间影响特别大。下面总结一些和MapReduce相关的性能调优方法，主要从五个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、Shuffle阶段和其他调优属性。 1.数据输入 在执行Map
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2024-03-20 19:40:47
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一、MapTask运行机制详解以及Map任务的并行度 整个Map阶段流程大体如上图所示。简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个
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2024-09-27 15:38:39
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MapReduce
HDFS
Hadoop
存储
Hbase
Dedoop
云计算
摘要：随着收集到数据体积的激增，去重无疑成为众多大数据玩家面对的问题之一。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。在存储架构中，删除重复数据的常用方法包括哈希、二进制比较和增量差分；而本文专注的是使
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2024-08-24 10:30:44
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一、原理分析 Mapreduce的处理过程，由于Mapreduce会在Map~reduce中，将重复的Key合并在一起，所以Mapreduce很容易就去除重复的行。Map无须做任何处理，设置Map中写入context的东西为不作任何处理的行，也就是Map中最初处理的value即可，而Reduce同样
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2016-12-02 23:53:00
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编程实现单词去重要用到NullWritable类型。
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2019-01-09 21:33:00
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一、实验目的数据去重这个实例主要是为了让读者掌握并利用并行化思想对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。二、实例描述对数据文件中的数据进行去重，数据文件中的每行都是一个数据。样本输入：file1： &
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2024-05-05 13:25:43
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一、列表中去重一、使用for循环实现列表去重此方法去重后，原顺序保持不变。# for循环实现列表去重
list1 = ['a', 'b', 1, 3, 9, 9, 'a']
list2 = []
for l1 in list1:
if l1 not in list2:
list2.append(l1)
print(list2)
# 结果：[‘a’,
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2023-03-10 12:04:00
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# Python去重代码
在日常的编程中，我们经常遇到需要对数据进行去重的情况。无论是从文件中读取数据、接收用户输入、还是从数据库中查询数据，都有可能存在重复值。本文将介绍如何使用Python进行去重，并提供相应的代码示例。
## 去重方法
在Python中，有多种方法可以实现去重操作。以下是几种常见的方法：
### 方法一：使用set
set是Python中的一种数据类型，它可以存储多
原创
2023-09-14 21:36:12
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一、统计好友对数（去重） 1.1、数据准备 joe, jon
joe , kia
joe, bob
joe ,ali
kia, joe
kia ,jim
kia, dee
dee ,kia
dee, ali
ali ,dee
ali, jim
ali ,bob
ali,
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2024-07-30 15:27:19
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在python中，有两种方法进行去重：1）对于list数据，去重方式如下： a)原列表list_origin的内容如下： list_origin = ["aaa", "ccc", "bbb", "aaa", "ddd", "bbb"] b)进行去重，获得新的列表new_list： new_list = list(set(list_origin)) 'bbb', 'ccc', 'ddd']
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2016-06-05 22:27:00
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前言，最近在搞大量数据插入MySQL的时候悲催的发现速度越来越慢，因为我的数据来多个源，使用流式更新，而且产品要求在这个表里面不能有数据重复，划重点！衡量数据是否重复的字段是文本内容，字段类型是text，…那么问题来了，如何在千万级数据量实现去重插入呢？而且要快！自杀式做法1.管它重复不重复，先插入了再说 2.使用group by 先对不能重复的字段进行分组，在用一个having count(&l
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2024-07-12 16:04:06
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在大数据处理的世界里，Hadoop集群常常被用来处理和分析海量数据，其中MapReduce是一个重要的计算模型。在许多应用场景中，去重是一个基础而又必不可少的操作。本文将详细讲解如何在Hadoop集群中运行MapReduce进行数据去重的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理以及迁移指南。
## 环境预检
要确保你的Hadoop集群能够顺利运行MapReduce去重作业
