列表是写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
# Python大数据的实现 ## 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实现大数据的方法。 ## 流程概述 下面是实现大数据的流程概述,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 |
原创 2023-09-29 05:28:32
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python大量数据实现功能: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
转载 2023-06-20 22:19:56
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实测数据好方法方法1 public class DataDealWithUtil { public static Predicate distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) { Map<Object, Boolean> seen = new ConcurrentHashMap<>();
转载 2023-06-03 21:00:11
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某些情况下,我们开窗统某些数量,需要根据主键进行操作,这里我们可以利用set集合进行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
转载 2023-09-22 12:59:40
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一、    Java数据在内存一般我们有如下几种处理方法:1.  ArrayList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
转载 2023-06-05 22:55:04
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# Java大数据 ## 引言 在大数据处理中,数据是一项基本且常见的任务。随着数据量的不断增加,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。本文将介绍几种常见的Java大数据的方法,并附带相应的代码示例。 ## 方法一:HashSet 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大数据实现流程 ## 介绍 在处理大数据时,数据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。我们将使用哈希算法来进行操作,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大数据的实现流程 ## 1. 数据准备 在进行Spark大数据之前,首先需要准备好要去数据。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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※ 转换算子1. distinct:去除重复数据val value: RDD[Int] = rdd.distinct()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
转载 2023-08-30 22:25:31
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# MySQL大数据:减少重复数据,提高查询效率 在大数据处理和分析中,数据是一个非常重要且常见的需求。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操作。本文将介绍如何利用MySQL进行大数据,并通过示例代码演示具体的操作步骤。 ## 数据的原理 数据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,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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  怎么在40亿个整数中找到那个唯一复的数字?  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
转载 2023-05-24 13:53:11
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# Java大数据高效 在处理大数据时,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操作。然而,当数据量非常大时,普通的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方法,帮助您在处理大数据时提高效率。 ## 使用HashSet 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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# MongoDB大数据分页的探索 在处理大数据时,数据和分页是两项非常重要的操作。尤其是在使用MongoDB这样一个文档数据库时,我们需要有效地管理数据的重复项,以及如何在海量数据中进行有效的分页。本篇文章将详细探讨MongoDB大数据的分页,并提供相应的代码示例,帮助读者更好地理解这一概念。 ## 什么是和分页? - ****:用于删除重复的数据记录,确保每条记录在
原创 10月前
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# Java Spark大数据指南 在大数据处理领域,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,并提供详细的代码示例。 ## 工作流程概览 在进行数据之前,我们需要明确流程。以下是的基本步骤: | 步骤 | 描述 | |-----
原创 9月前
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# Java MySQL大数据实现流程 ## 1. 简介 在大数据处理中,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实现大数据的方法。 ## 2. 实现步骤 下面是实现大数据的流程图: ```mermaid classDiagram class
原创 2023-12-20 12:48:16
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(1)、数据简介1、数据:指在一个数字文件集合中,找出重复的数据并将其删除,只保留唯一的数据单元的过程。2、分类:url:直接筛选掉重复的url数据:利用数据库的特性删除重复的数据3、图解4、为何需要进行url?运行爬虫时,我们不需要一个网站被下载多次,这会导致cpu浪费和增加引擎负担,所以我们需要在爬取的时候对url,另一方面:当我们大规模爬取数据时,当故障发生时,不需
Python对多属性的重复数据实例python中的pandas模块中对重复数据步骤:1)利用DataFrame中的duplicated方法返回一个布尔型的Series,显示各行是否有重复行,没有重复行显示为FALSE,有重复行显示为TRUE;2)再利用DataFrame中的drop_duplicates方法用于返回一个移除了重复行的DataFrame。注释:如果duplicated方法和d
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方式,但是考虑到二维数据的联动性,这里需
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