原文 C#实现大数据量TXT文本数据快速高效去重 对几千万的TXT文本数据进行去重处理,查找其中重复的数据,并移除.尝试了各种方法,下属方法是目前尝试到最快的方法.以下代码将重复和不重复数据进行分文件存放,提升效率的关键是用到了HashSet. TextReader reader = File.OpenText(m_dataFilePath); string[] files = new string[2]; files[0] = ROOT_DIR + "不重复数据.txt"; file

数据去重(data deduplication)是大数据领域司空见惯的问题了.除了统计UV等传统用法之外,去重的意义更在于消除不可靠数据源产生的脏数据--即重复上报数据或重复投递数据的影响,使计算产生的结果更加准确. 介绍下经常使用的去重方案: 一.布隆过滤器(BloomFilter) 基本原理: BloomFilter是由一个长度为m比特的位数组(bit array)与k个哈希函数(hash function)组成的数据结构.位数组均初始化为0,所有哈希函数都可以分别把输入数据尽量均匀地散列.

外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再

BitMap利用byte特性 针对排序+去重  最佳实践: 100万条数据的排序+去重用时200毫秒左右 static void Main(string[] args) { ]; /*alias*/ Random r = new Random(); ; i < data.Length; i++) { data[i] = r.Next(, ); } Stopwatch stop = new Stopwatch(); stop.Start(); List<byte> lstbyte = ne

MaxList模块主要是对Java集合大数据去重的相关介绍. 背景: 最近在项目中遇到了List集合中的数据要去重,大概一个2500万的数据,开始存储在List中,需要跟一个2万的List去去重. 直接两个List去重 说到去重,稍微多讲一点啊,去重的时候有的小伙伴可能直接对2500万List foreach循环后直接删除, 其实这种是错误的(java.util.ConcurrentModificationException),大家可以自己去试一下:(注: for循环遍历删除不报错,但是效率低,

1.问题 问题提出: M(如10亿)个int整数,只有其中N个数重复出现过,读取到内存中并将重复的整数删除. 2.解决方案 问题分析: 我们肯定会先想到在计算机内存中开辟M个int整型数据数组,来one bye one读取M个int类型数组, 然后在一一比对数值,最后将重复数据的去掉.当然这在处理小规模数据是可行的. 我们考虑大数据的情况:例如在java语言下,对10亿个int类型数据排重. java中一个int类型在内存中占4byte.那么10亿个int类型数据共需要开辟10^9次方*4byt

C#大数据文本高效去重 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/Huerye/ TextReader reader = File.OpenText(@"C:\Users\Administrator\Desktop\原始数据.txt"); string[] files = new string[2]; files[0] = @"C:\Users\Administrator\Desktop"+ @"\不重复数据.txt"; fi

源码:https://gitee.com/antia11/excel-data-import-demo 背景:客户需要每周会将上传一个 Excel 数据文件,数据量单次为 20W 以上,作为其他模块和报表的基础数据. 客户需求分析: 数据量为 20W 条左右. 数据需要去重. 等待时间不能太长. 文件中会有错误数据存在,错误数据跳过不进入数据库. 注意点: 为提高导入速度,选择分批插入,每次插入 1000 条数据. 在读取数据时判断数据是否正确,不正确不插入. 对数据进行去重. 实现逻辑: 首先

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不

2015年,随着移动智能设备的普及,移动端用户的增速明显放缓:相比之下,由于云服务.众筹平台.推广平台等基础设施和服务的不断改善,极大降低了创业的门槛,越来越多人投身于移动应用的创新创业中. 想让用户在数百万应用中爱上你的产品,开发者除了要满足用户的需求外,还必须要在快速迭代的过程中保证产品比竞争对手有更好的质量. 在这份报告中,腾讯Bugly和腾讯优测会对2015年Android和iOS平台上的应用质量进行详细盘点,帮助你了解你的产品质量在行业中处于什么位置. 首先,让我们从整体上,回顾一下2

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter  适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说

本篇不属于技术类博文,只是想找个地方记录而已,既然是我的博客嘛,那就自己想写什么就写什么了. CRM中有个EXCEL数据导入功能,几千条数据导入CRM后去重,那是死的心都有的.往回想想EXCEL是否有自带的数据去重功能呢?因为老婆大人是EXCEL高手,遂请教之,果然有,大喜之.... 具体操作如下,点击数据tab页,找到"删除重复项" 选择你的重复列(就是哪些列数据相同你就认为这两行数据重复了),点击确定 然后重复值就删除了,整个世界清静了......

数据去重这个实例主要是为了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等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.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. 样例输入: file1: 2006-6-9 a 2006-6-10 b 2006-6-11 c 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 b 2006-6-15 c 2006-6-11 c

hive在大数据套件中占很的地位,分享下个人经验. 1.在hive日常开发中,我们首先面对的就是hive的表和库,因此我要先了解库,表的命名规范和原则 如 dwd_whct_xmxx_m 第1部分为表数据仓库分层:可能取值为ods,dwd(dw明细层),dws(dw汇总层),ads(应用层)等. 第2部分为业务领域 可能为whct(文化传统),whcp文化产品等. 第3层为用户自定义标签 比如项目信息为xmxx,用户可以可以自己定义业务,项目和产品标签 第4层为时间标签:比如d为天,m为月,y为

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

第8章 压缩和存储(Hive高级)8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1 资源准备8.1.2 jar包安装8.1.3 编译源码8.2 Hadoop压缩配置8.2.1 MR支持的压缩编码8.2.2 压缩参数配置8.3 开启Map输出阶段压缩8.4 开启Reduce输出阶段压缩8.5 文件存储格式8.5.1 列式存储和行式存储8.5.2 TextFile格式8.5.3 Orc格式8.5.4 Parquet格式8.5.5 主流文件存储格式对比实验8.6 存储和压缩结合8.6.1 修

第一部分.十道海量数据处理面试题 1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法, 比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大 的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 或者如下阐述(雪域之鹰)

本篇文章内容来自2016年TOP100summit Microsoft资深产品经理邢国冬的案例分享.编辑:Cynthia 邢国冬(Tony Xing):Microsoft资深产品经理.负责微软应用与服务集团的大数据平台构建,数据产品与服务. 导读:微软的ASG (应用与服务集团)包含Bing,.Office,.Skype.每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的data audit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性.本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka.

来源:https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/79277455 引言在大数据的生态系统里,时间序列数据(Time Series Data,简称TSD)是很常见也是所占比例最大的一类数据,几乎出现在科学和工程的各个领域,一些常见的时间序列数据有:描述服务器运行状况的Metrics数据.各种IoT系统的终端数据.脑电图.汇率.股价.气象和天文数据等等,时序数据在数据特征和处理方式上有很大的共性,因此也催生了一些面向面向时序数据的特定工具,比如时

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive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,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上