处理大数据的方法有很多，目前我知道就这么多，后面会持续更新：一、将数据分批次读取csv格式是常见的数据存储方式，对于我们普通人而言易于读写。此外，在pandas中有pd.read_csv()函数可以将csv形式的数据进行读取。但当csv文件非常大的时候，直接读取会很吃内存，甚至会出现内存不够用的情况。这时候我们可以 分批次(分块)读取，而不是一次性读取 这么大体量的数据。操作步骤：分批次读取处理每
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2023-09-29 07:20:39
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文章目录声明数据样例功能需求1.将数据文件按天归档，即每天一个数据文件。需求分析代码实现输出结果2. 将省份文件重新输出，输出后文件以一行一个省份进行保存需求分析代码实现输出结果3.统计每个省份的农产品市场总数需求分析代码实现输出结果4.统计没有农产品市场的省份有哪些需求分析代码实现输出结果5.统计山东省售卖蛤蜊的农产品市场占全省农产品市场的比例需求分析代码实现输出结果6.统计每个省农产品种类总
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2024-01-10 11:13:15
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工作中遇到一个问题，redis中存储了大量的key，而且没有设置时效，其中很大一部分后来都没用了，导致redis体积庞大，查询缓慢。 服务器版本为windows，网上搜索到很多批量删除的方法都是Linux下的，几番寻找，终于找到了在windows下批量删除超大量key的方法。 首先贴一下Linux下的方法：redis-cli keys "*" | xargs redis-cli del
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2023-06-13 14:09:35
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来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调
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2024-04-26 15:44:48
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一、复刻一张表的数据到另一张表（结构相同）从当前表查询所有数据到快照表（注：快照表只比当前表多一个快照时间字段CKTIME）。由于使用框架查询出来之后再插入到快照表会牺牲掉很大性能，所以直接采用sql脚本的方式将数据迁移到快快照表。 SQL如下：INSERT INTO t_test_snapshot (
AID,CKTIME,MGID,...,ENABLE,REMARK
)
SELECT
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2023-06-08 21:38:25
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一、布隆过滤器(BloomFilter)如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路，存储位置要么是磁盘，要么是内存。很多时候要么是以时间换空间，要么是以空间换时间。在响应时间要求比较严格的情况下，如果我们存在内里，那么随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，以及
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2024-04-29 11:48:11
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本文可以认为是的读后感，我是按照我理解的语言重新表述了一下而已。海量数据处理的常用方法包括一下几种：1.分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序；2.双层桶划分3.Bloom filter/Bitmap；4.Trie树/数据库/倒排索引；5.外排序；6.分布式处理之Hadoop/Mapreduce。 1. 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归
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2023-08-13 23:50:01
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前言 本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题（十道海量数据处理面试题与十个方法大总结），此次除了重复了之前的10道面试题之后，重新多整理了7道。仅作各位参考，不作它用。 同时，程序员编程艺术系列将重新开始创作，第十一章以后的部分题目来源将取自下文中的17道海量数据处理的面试题。因为，我们觉得，下文的每一道面试题都值得重新
目录读取数据索引选择数据简单运算import pandas as pdread_csvto_csv数据框操作一 创建对象二 &n
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2023-05-25 20:22:30
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例如我想计算, 1-100的和是多少,我可以用十个线程,分别计算1-10,11-20.......91-100。
原创
2024-10-21 13:59:27
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例如我想计算, 1-100的和是多少,我可以用十个线程,分别计算1-10,11-20.......91-100。
目录1. 流数据特征2. Dataflow模型2.1 Dataflow解决难题3. 数据流图4. 流处理操作5. 窗口操作6. 总结7. 参考资料 1. 流数据特征流数据一般具有如下特征：数据连续，实时产生，无结束边界。数据本身可以携带时间标签。数据到达顺序可能和产生时间不一致。数据量大，数据规模可以达亿级别。数据二次处理代价高昂，不存储全量数据。一般来说，流处理应用使用延迟和吞吐量这两个指标来
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2023-12-21 14:01:20
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Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：1、异
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2023-06-28 15:50:52
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场景：当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题数据的插入,查询时长较长后续业务需求的扩展 在表中新增字段 影响较大表中的数据并不是所有的都为有效数据 需求只查询时间区间内的评估表数据体量我们可以从表容量/磁盘空间/实例容量三方面评估数据体量，接下来让我们分别展开来看看表容量：表容量主要从表的记录数、平均长度、增长量、读写量、总大小量进行评估。一
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2023-08-04 18:58:30
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一、大量数据存储问题解决方法
分区、分表原则：多利用点内存，减轻磁盘IO负载，因为IO往往是数据库服务器的瓶颈 区别：1，实现方式上 mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表；分区不一样，一张大表进行分区后，他还是一张表，不会变成二张表，但是他存放数据的区块变多了2，数据处理上 分表后，数
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2023-08-31 11:17:50
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概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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摘 要 本文用Java语言设计了一个数据处理的通用类，实现了字节（数组）与16进制字符串、英文字符串与16进制字节（数组）、Unicode编码与字符串等之间的相互转换，以及从ByteBuffer中获取byte数组和16进制字符串的格式化处理。所有方法均经过了严格的测试，并给出了可视化的测试结果。 关键词 16进制，字节，字符串，Unicode编码 一、引言 无论在何种
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2023-08-22 19:54:56
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需求从mongodb数据库的A表（或者叫集合）读取数据经过处理后导入MySQL的B表中其中A表有近2000万条的数据需要对每条数据进行分析处理，分析处理过程就不细说了每条A表数据分析处理后可提取生成数条B表数据B表数据的字段中有school、speciality和post三个字段，和一个字段number导入B表中的数据需要通过这三个字段联合去重，并统计重复的条数number最终将生成的B表数据以及
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2023-11-16 12:00:17
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转载自：http://jlins.iteye.com/blog/1583585
在Java Web开发中，经常需要导出大量的数据到Excel，使用POI、JXL直接生成Excel，很容易就造成内存溢出了。
1、有一种方式，就是把数据写成csv格式文件。
1）csv文件可以直接用Excel打开。
2）写csv文件的效率和写txt文件的效率一样高。
3）同样的数据
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精选
2012-07-11 12:34:09
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Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用NaN来表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据，并且Pandas使用轴标签来表示行和列。1、文件读取首先将用到的pandas和numpy加载进来import pandas as pdimport numpy as np读取数据：#csv和xls
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2024-01-30 19:10:34
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