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

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

一.原理分析 Mapreduce的处理过程,由于Mapreduce会在Map~reduce中,将重复的Key合并在一起,所以Mapreduce很容易就去除重复的行.Map无须做任何处理,设置Map中写入context的东西为不作任何处理的行,也就是Map中最初处理的value即可,而Reduce同样无须做任何处理,写入输出文件的东西就是,最初得到的Key. 我原来以为是map阶段用了hashmap,根据hash值的唯一性.估计应该不是... Map是输入文件有几行,就运行几次. 二.代码 2.1

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

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

MapReduce的数据流程: 预先加载本地的输入文件 经过MAP处理产生中间结果 经过shuffle程序将相同key的中间结果分发到同一节点上处理 Recude处理产生结果输出 将结果输出保存在hdfs上 MAP 在map阶段,使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splits, 同时InputFormat提供一个RecordReder的实现.默认的是TextInputFormat, 他提供的RecordReder会将文本的一

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

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......

1.rownum字段 Oracle下select语句每个结果集中都有一个伪字段(伪列)rownum存在.rownum用来标识每条记录的行号,行号从1开始,每次递增1.rownum是虚拟的顺序值,前提是先排序 使用rownum需注意:1.rownum的是在取数据的时候产生的序号 .当rownum和order by一起使用时,会首先选出符合rownum条件的记录,然后再进行排序.2.rownum在过滤时只能使用:<,<= .rownum在过滤完之后会重新排行号,如果是romnum>n的话,过

摘要: 下文将分享三种不同的数据去重方法数据去重:需根据某一字段来界定,当此字段出现大于一行记录时,我们就界定为此行数据存在重复. 数据去重方法1: 当表中最在最大流水号时候,我们可以通过关联的方式为每条重复的记录获取唯一值 数据去重方法2:为表中记录,按照指定字段进行群组,并获取最大流水号,然后再进行去重操作  数据去重方法3:采用分组后,重复数据组内排名,如果排名大于1代表是重复数据行数据 三种去重方法效率对比: 方法3 > 方法2 > 方法1 ), info )) go ---方法1 t

人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊 其实整个需求呢,就是题目.2018-08-16 需求的结构图: 涉及的包有:pandas.numpy 1.导入包: import pandas as pd import numpy as np 2.构造DataFrame,里面包含三种数据类型:int.null.str  data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2], "letter":['a','b',np.nan,n

一 利用HashSet进行去重 //定义一个数组:有几个重复项 int[] testarray = {1,2,33,4,2,3,44,5,222,3}; //利用HashSet对数组数据去重 Set<Integer> set = new HashSet(); for(int i=0;i<testarray.length;i++) { set.add(testarray[i]); } //定义新数组 int[] newtestarray = new int[set.size()]; int

Hadoop基础-MapReduce的数据倾斜解决方案 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.数据倾斜简介 1>.什么是数据倾斜 答:大量数据涌入到某一节点,导致此节点负载过重,此时就产生了数据倾斜. 2>.处理数据倾斜的两种方案 第一:重新设计key: 第二:设计随机分区: 二.模拟数据倾斜 screw.txt 文件内容 1>.App端代码 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzh

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

实现数据去重有两种方式 :distinct 和 group by 1.distinct消除重复行 distinct支持单列.多列的去重方式. 单列去重的方式简明易懂,即相同值只保留1个. 多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行,即只有所有指定的列信息都相同,才会被认为是重复的信息. (1)作用于单列 select distinct name from A    //对A表的name去重然后显示 (2)作用于多列 select distinct id,name from A   //对A表的i

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;

一.完全重复数据去重方法    具体思路是,首先创建一个临时表,然后将DISTINCT之后的表数据插入到这个临时表中;然后清空原表数据;再讲临时表中的数据插入到原表中;最后删除临时表. 对于表中完全重复数据去重,可以采用以下SQL语句.   --Code CREATE TABLE "#temp" AS (SELECTDISTINCT * FROM 表名);   --创建临时表,并把DISTINCT 去重后的数据插入到临时表中 truncate TABLE 表名;   --清空原表数据