# MySQL大数据去重：减少重复数据，提高查询效率
在大数据处理和分析中，数据去重是一个非常重要且常见的需求。去重操作可以有效减少数据量，提高查询和分析的效率。在MySQL中，我们可以通过不同的方式来进行数据去重操作。本文将介绍如何利用MySQL进行大数据去重，并通过示例代码演示具体的操作步骤。
## 数据去重的原理
数据去重是指在数据集中去除重复的数据，让每条数据只出现一次。在MySQL
原创
2024-07-10 06:25:15
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# MySQL大数据去重实现流程
## 简介
在处理大规模数据时，重复数据是一个常见的问题。为了提高查询和分析的效率，我们可以通过去重来减少数据量。本文将介绍如何使用MySQL进行大数据去重，并提供了详细的实现流程和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备工作
A(连接MySQL数据库)
B(创建
原创
2023-11-19 04:17:46
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# Java MySQL大数据去重实现流程
## 1. 简介
在大数据处理中，去重是一个非常重要的问题。当我们需要处理大量数据时，可能会遇到重复数据的情况，这样不仅浪费存储空间，还会影响后续的数据分析和处理。本文将教会你如何使用Java和MySQL实现大数据去重的方法。
## 2. 实现步骤
下面是实现大数据去重的流程图：
```mermaid
classDiagram
class
原创
2023-12-20 12:48:16
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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
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2023-11-27 01:10:43
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## 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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实测数据去重好方法去重方法1 public class DataDealWithUtil {
public static Predicate distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
Map<Object, Boolean> seen = new ConcurrentHashMap<>();
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2023-06-03 21:00:11
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某些情况下，我们开窗统某些数量，需要根据主键进行去重操作，这里我们可以利用set集合进行去重操作但是如果窗口中set里面的数据过多，则会占用大量的内存。于是在这种场景下，我们可以选择将数据保存到redis，使用一个布隆过滤器，高效又能降低内存使用。布隆过滤器的基本原理就是将主键进行hash计算，将计算的值在redis里保存的位图的相关位置置1，如果再来数据可以检测相关位置是否是1，如果是1说明已经
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2023-09-22 12:59:40
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列表去重是写Python脚本时常遇问题，因为不管源数据来自哪里，当我们转换成列表的方式时，有可能预期的结果不是我们最终的结果，最常见的就是列表中元素有重复，这时候第一件事我们就要做去重处理，我们先来个最简单的方式，用python内置的数据类型set来实现。假设我们的列表数据是这样的：level_names = [
u'Second Level',
u'Second Level',
u'Second
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2023-07-28 13:42:03
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一、 Java数据在内存去重一般我们有如下几种处理方法：1. ArrayList去重实现原理：通过equals方法比较tostring的值是否一致，判断是否重复JDK源代码：public boolean contains(Object o) {
return indexOf(o) >= 0;
}
public int in
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2023-06-05 22:55:04
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# Java大数据去重
## 引言
在大数据处理中，数据的去重是一项基本且常见的任务。随着数据量的不断增加，去重操作的效率和准确性变得尤为重要。Java作为一种广泛应用于大数据处理的编程语言，提供了多种方法来实现数据的去重。本文将介绍几种常见的Java大数据去重的方法，并附带相应的代码示例。
## 方法一：HashSet去重
HashSet是Java集合框架中的一种实现类，它可以用于存储不
原创
2023-09-05 18:06:10
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# JAVA大数据去重实现流程
## 介绍
在处理大数据时，数据去重是一个很常见的需求。本文将介绍如何使用Java来实现大数据去重。我们将使用哈希算法来进行去重操作，并且会展示整个流程的步骤和相应的代码示例。
## 实现步骤
下面是实现大数据去重的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 读取原始数据 |
| 步骤2 | 对每个数据进行哈希计算 |
|
原创
2023-10-23 19:32:54
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# Spark大数据去重的实现流程
## 1. 数据准备
在进行Spark大数据去重之前，首先需要准备好要去重的数据。可以从文件中读取数据或者从数据库中获取数据。
## 2. 创建SparkSession
在开始Spark大数据去重之前，需要创建一个SparkSession对象，它是与Spark进行交互的入口。
```scala
// 导入SparkSession类
import org.a
原创
2023-09-07 20:17:56
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# Python大数据去重的实现
## 引言
在进行大数据处理时，数据的重复性是一个常见的问题。如果不进行去重操作，会导致数据分析的结果不准确，影响后续的工作。本文将介绍如何使用Python实现大数据去重的方法。
## 流程概述
下面是实现大数据去重的流程概述，我们将使用以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取原始数据 |
| 2 | 去
原创
2023-09-29 05:28:32
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※ 转换算子1. distinct：去除重复数据val value: RDD[Int] = rdd.distinct()去重的原理：map(x => (x, null)).reduceByKey((x, _) => x, numPartitions).map(_._1)2. coalesce：缩减分区，默认不会打乱数据的分区组合，可能会导致数据倾斜，所以可以进行shuffle处理。当然
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2023-08-30 22:25:31
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怎么在40亿个整数中找到那个唯一重复的数字? 第一想法就是Set的不可重复性，依次把每个数字放入HashSet中，当放不去进去的时候说明这就是重复的数字，输出这个数字。 1 if(hs.contains(x))
2 System.out.println("重复的数字是"+x);
3 else{
4 hs.add(x);
5 } 但是， 1 HashSet里contai
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2023-05-24 13:53:11
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python大量数据去重实现功能：实现excel表中筛选重复项，对重复项排序取第一个保留。由于excel表处理大批量数据的时候耗时比较久，且容易卡死，十几万的数据便需要几十个小时，该脚本可以在几分钟内快速处理完并一次性输出数据，有效减少耗时及人力。供参考。# -*- coding:utf-8 -*-
# 导入pandas包并重命名为pd
import pandas as pd
# 读取Exce
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2023-06-20 22:19:56
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0.前言消除重复数据分为几种不同的情况，请参考食用1.使用DISTINCT 关键字。适用场景：返回的数据有重复的行时，会直接消除掉所有重复的行数据。例如: 下面这个表，如果我们执行下面的操作SELECT DISTINCT message_id FROM message_receive返回结果如下：可以看出，返回的数据没有任何一个重复的行。我们继续操作，执行下面的语句SELECT DISTINCT
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2022-02-01 11:06:00
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mysql 去重语句 mysql数据去重
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2019-11-30 20:47:56
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# Java大数据高效去重
在处理大数据时，去重是一个非常常见的操作。在Java中，我们通常会使用集合类来进行去重操作。然而，当数据量非常大时，普通的去重方法可能会消耗大量时间和内存。在本文中，我们将介绍一种高效的Java去重方法，帮助您在处理大数据时提高效率。
## 使用HashSet去重
HashSet是一种基于哈希表的无序集合类，它提供了快速的查找、插入和删除操作。我们可以利用Hash
原创
2024-06-27 03:35:35
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# Java Spark大数据去重指南
在大数据处理领域，去重是常见且重要的任务。Apache Spark 是一个强大的分布式处理框架，非常适合用于大规模数据的去重操作。在这篇文章中，我们将一步步学习如何使用 Java 和 Spark 实现数据去重，并提供详细的代码示例。
## 工作流程概览
在进行数据去重之前，我们需要明确流程。以下是去重的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
