数据去重主要是为了利用并行化的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. 示例文件内容: 此处应有示例文件 设计思路 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. 自然就想到将同一数据的所有记录都交给一台reduce机器,无路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没有要求. 当reduce收到一个

三个文件 2017-03-10 a2017-03-11 b2017-03-12 d2017-03-13 d2017-03-142017-03-15 a 2017-03-10 e2017-03-11 b2017-03-12 c2017-03-132017-03-14 h2017-03-15 a2017-03-17 p 2017-03-102017-03-11 b2017-03-122017-03-13 d2017-03-142017-03-15 f2017-03-16 o import java.

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

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为空.根据MapReduce框架设值可知,k1为每行的起始位置,v1为每行的内容.因此,v1需要赋值给k2,使得原来的v1作为新的k2,从而两个或更多文

实现原理分析: map函数数将输入的文本按照行读取,   并将Key--每一行的内容   输出    value--空. reduce  会自动统计所有的key,我们让reduce输出key->输入的key    value->空,这样就利用reduce自动合并相同的key的原理实现了数据去重. 源代码: package com.duking.hadoop; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configurat

1.pom.xml配置 <dependency> <groupId>commons-io</groupId> <artifactId>commons-io</artifactId> <version>2.4</version> </dependency> 2.实现 package com.tangxin.kafka.service; import org.apache.commons.io.FileUtils;

参考:http://eric-gcm.iteye.com/blog/1807468 例子1: 概要:数据去重 描述:将file1.txt.file2.txt中的数据合并到一个文件中的同时去掉重复的内容 file1: 2012-3-1 a 2012-3-2 b 2012-3-3 c 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 b 2012-3-7 c 2012-3-3 c file2: 2012-3-1 b 2012-3-2 a 2012-3-3 b 2012-3-4 d 201

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.

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

亿级别G级别文本数据去重 文件总行数 字节数 去重后行数 [root@d mongoexport]# wc -l superpub-ask-question.csv126530681 superpub-ask-question.csv[root@d mongoexport]# awk '!a[$0]++{print $0}' superpub-ask-question.csv | wc -l63657205[root@d mongoexport]# head -5 superpub-ask-qu

pandas-22 数据去重处理 数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法. DataFrame.duplicated(subset = None,keep ='first' )返回boolean Series表示重复行 参数: subset:列标签或标签序列,可选 仅考虑用于标识重复项的某些列,默认情况下使用所有列 keep:{'first','last',False},默认'first' first:标记重复,True除了第一次出现. last:标

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MapReduce流程中,map的输出<key,value>经过shuffle过程聚集成<key,value-list>后交给reduce.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

后台往往需要导出各种数据到 Excel文档中.通常我们是导出 .csv文件格式,PHP导出函数参考代码如下: /** * 导出数据到CSV文件 * * @param array $data 二维数组(模拟数据表记录) * @param array $titleList 标题数组列表 * @param string $fileName CSV文件名 */ function csv_export(&$data, $titleList = array(), $fileName = '') { ini_

如果不清楚什么是CSV文件,可看如下文章介绍  CSV格式的是什么文件?CSV是什么的缩写? /** * 导出数据到CSV文件 * @param array $data 数据 * @param array $title_arr 标题 * @param string $file_name CSV文件名 */ function export_csv(&$data, $title_arr, $file_name = '') { ini_set("max_execution_time"

后台往往需要导出各种数据到 Excel文档中.通常我们是导出 .csv文件格式,PHP导出函数参考代码如下: /** * 导出数据到CSV文件 * * @param array $data 二维数组(模拟数据表记录) * @param array $titleList 标题数组列表 * @param string $fileName CSV文件名 */ function csv_export(&$data, $titleList = array(), $fileName = '') { ini_

经常要对数据库中的数据进行去重,有时还需要使用外部表填冲数据,本文档记录数据去重与外表填充数据. date:2016/8/17 author:wangxl 1 需求 对user_info1表去重,并添加age项. 2 表数据 user_info1: +----+----------+------+------+ | id | name | sex | age | +----+----------+------+------+ | 1 | xiaolong | 1 | NULL | | 2 | x

//http://www.cnblogs.com/mingmingruyuedlut/archive/2013/01/20/2849906.html C# 将List中的数据导入csv文件中   将数据保存至文件中,是一个比较常用的功能,数据源可以是多种形式,文件也可以是多种. 这里简单的介绍将List数据导入到CSV文件中的方法. 代码如下所示: Student类: public class Student { private string id; public string Id { get

工作中经常遇到使用Hive导出数据到文本文件供数据分析时使用.Hive导出复杂数据到csv等文本文件时,有时会遇到以下几个问题: 导出的数据只有数据没有列名. 导出的数据比较复杂时,如字符串内包含一些制表符.换行符等.直接导出后,其它程序无法对数据进行正常的分割.若直接使用管道符号和sed指令的话,会导致分列出错. 数据分析师使用数据时使用R语言,加载数据时如果一个字段只有单引号或双引号时,会导致后续数据读为一行. 导出数据时空值在文本显示为\N,不是NULL. hive导出的数据生成若干个00

#!/bin/bash#@author:feiyuanxing [既然笨到家,就要努力到家]#@date:2017-12-05#@E-Mail:feiyuanxing@gmail.com#@TARGET:一键导出mysql数据到 csv #@CopyRight:本脚本遵守 未来星开源协议(http://feiyuanxing.com/kaiyuanxieyi/kaiyuanxieyi.html)###################################################

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......