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

前面写过一篇通过shell脚本去重10G数据的文章,见<用几条shell命令快速去重10G数据>.然而今天又碰到另外一个业务,业务复杂度比上次的单纯去重要复杂很多.找了很久没有找到相应的办法,于是用shell脚本程序去处理.具体业务逻辑: 1.首先根据给定指定进行排序 2.排序后对给定字段进行去重,去重的规则如下: a)排序后如果相邻N行给定字段值相同的行数不超过两行,则两行都保留. a)排序后如果相邻N行给定字段值相同的行数超过两行,则保留首行和尾行. 就这样一个业务逻辑,其实看起来并不是太

截取HTML中的JSON数据并利用GSON进行解析(Android) 前言 最近在做的一个Android项目,需要自行搭建服务器,队友选择买了阿里云的服务器ESC产品,在数据获取上,我们采用了Android端访问相应的.php文件,该文件通过SQL语句访问相应数据库并进行相应的数据库操作,之后打印出经JSON编码的数据,在Android端对JSON数据进行解析并显示. 总体就是上面的思路,过程中碰到一些问题,数据库返回的数据经过服务器包装后返回变成了HTML,JSON数据在HTML的body下,

过去有很长一段时间,我一直很难理解 reduce() 这个方法的具体用法,平时也很少用到它.事实上,如果你能真正了解它的话,其实在很多地方我们都可以用得上,那么今天我们就来简单聊聊 JS 中 reduce () 的用法吧.   案例一:   下面开始我们提供一个包含对象的原始数组: 下面我们用reduce()写一个去重的方法: 首先用一个空对象做准备 然后用一个新值去接受,其中x代表的是结尾的空数组,而这里的y代表的是原数组的所有数据. 空对象里拿数据的id做比较,用三目运算符如果结果为true

试想一下,如果有10G数据,或者更多:怎么才能够快速地去重呢?你会说将数据导入到数据库(mysql等)进行去重,或者用java写个程序进行去重,或者用Hadoop进行处理.如果是大量的数据要写入数据库也不是一件容易的事情,首先你需要开发一个程序将数据写入数据库,然后再用数据库的select distinct或者group by进行去重.如果是一次性的工作,这种方式显得就比较笨拙了.那么有没有更好的办法呢?下面记录一下我是怎么从10G数据里面迅速去重的.这里采用shell脚本的方式进行处理.如果您

转自  http://blog.csdn.net/bigdatahappy/article/details/41726389 转这个目的,是因为该贴子中调优思路不错,值得学习 搜索推荐有一个job,1000多个map,200个reduce,运行到最后只剩一个reduce(10.39.6.130上)的时候,出现以下异常,导致job失败: 2014-12-04 15:49:04,297 INFO [main] org.apache.hadoop.mapred.Merger: Down to the 

WIA Automation Layer不仅能从设备中捕获照片,还能进行简单的处理.当WIA Automation Layer从设备中捕获照片,保存为一个ImageFile对象,我们可以通过访问该ImageFile对象来访问照片的属性.然而,为了保护原来的照片,不能直接通过修改该ImageFile对象的方法修改图片.代替的方法是,使用ImageProcess和一个或多个Filter对象创建一个副本,修改图片. 代码 以下代码把扫描得到的图片顺时针旋转90度: if (imageFile != n

最近工作中需要用到一个将数据从Redis导出到文本(或从文本导入Redis)的工具.找到一个用Ruby写的开源软件redis-dump(http://delanotes.com/redis-dump/). redis-benchmark -t set -d -n -r -h xxx.xxx.xxx.xxx -p 利用上面的命令向Redis中set了100万条1K大小数据,本地测试下redis-dump的性能,QPS大约在2500左右,实在太慢,只好自己实现一个小工具. 看了看源码,redis-d

1.filter滤波器函数定义一个数组,需求:过滤出带ii的字符串 arr=['dsdsdii','qqwe','pppdiimmm','sdsa','sshucsii','iisdsa'] def filter_ii(n): return 'ii' in n def filter_test(func,array): ret=[] for i in array: if not func(i):#注意内置函数没有not ret.append(i) return ret print(list(fil

在众多海外VPS服务商中,老蒋个人认为Linode提供的VPS方案和性价比还是比较高的,尤其目前基础1GB方案仅需10美元每月且全部是SSD固态硬盘,无论是流量还是硬盘大小,基本上可以满足我们大部分用户的需求.按照这样的配置架构方案,即便其他便宜的商家也基本上无法企及,且Linode提供24小时的在线客服,任何技术问题,都可以在几分钟之内得到解答. 老蒋在之前的文章中,已经分享了不少Linode相关的文章/教程,鉴于Linode官方自带面板的强大型,还有很多技巧和应用还需要慢慢分享给大家使用.今

前面设计好了界面,现在就开始写代码了,首先定义一个串口对象.. SerialPort serialport = new SerialPort();//定义串口对象 添加串口扫描函数,扫描出来所有可用串口显示在下拉框中,同时设置接受函数 string[] ArryPort = SerialPort.GetPortNames(); comboBox1.Items.Clear(); ; i < ArryPort.Length; i++) { comboBox1.Items.Add(ArryPort[i

在redis中保存数据时,保存和设置有效时间是分开写的话,如果中间出现的异常,这会导致数据永久有效,因此就可以采用pipeline方法. # 创建redis管道对象,可以一次执行多个语句 pipeline = redis_store.pipeline() # 开启多个语句的记录 pipeline.multi() pipeline.hset(","zengsf" ) pipeline.expire("house", 7200) # 执行语句 pipeline

个人逻辑,可能考虑不全面,各位看到后留言,我修改啊 实现效果:浏览器第一次访问提交用户名,后台验证通过,生成随机字符串,和用户名组成字典,保存到服务器,把随机字符串设置成cookie发给浏览器,同一个浏览器第二次来访问这个服务器上的其他页面时候,获取携带的cookie的随机字符串判断在字典,把用户信息前台展示否则跳到其他页面或提示浏览器cookie没设置 代码如下: #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import tornado.web im

有个小需求,app需要监听pc广播的数据: 代码实现思路: 使用三方库:CocoaAsyncSocket 1.开启udp监听: udpSocket.beginReceiving() 2.读取udp的数据,包括对方设备的ip func udpSocket(_ sock: GCDAsyncUdpSocket, didReceive data: Data, fromAddress address: Data, withFilterContext filterContext: Any?) 实现参考代码:

DISTINCT 方法用于返回唯一不同的值 官方文档给出的示例: $Model->distinct(true)->field('userName')->select(); 解析的SQL:SELECT DISTINCT `userName` FROM `table` 去重统计: $totalRows = $this->where($where)->count('DISTINCT mobilePhone') 解析的SQL:SELECT COUNT(DISTINCT mobileP

sql中我们偶尔会用到对数据进行合并,但其中的某一列数据要进行合并的操作: 如下图,一个用户有多个角色ID,如果我们想要统计一个用户有哪些角色,并且以单列的展现形式,单纯的用DISTINCT去掉肯定是不行的 我们可以用下面的sql语句进行拼接,对数据进行合并: SELECT g.UserID, (),f.RoleID) +'-' FROM ( SELECT UserID,RoleID FROM dbo.SC_User_Role) f WHERE f.UserID=g.UserID FOR XML

大家好,又到了Python办公自动化系列. 今天分享一个真实的办公自动化需求,大家一定要仔细阅读需求说明,在理解需求之后即可体会Python的强大! 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 一.需求说明 首先我们来看下今天的需求,有一份档案记录总表的E

  引言:今天学会了getline的用法,顺手编写一个逐行读取txt文件的程序.关于getline的用法可以看我之前的博客:2.C++标准库函数:getline函数 定界流输入截取函数 -zobol的windows编程教程 个人技术博客(文章整理+源码): https://zobolblog.github.io/LearnWinAPI/ 最终效果: : 1.getline函数声明 getline函数实际上是在两个模块都有实现,一个是string一个是istream,它们的用处都是一样的,只是输入

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

1. 设计思路 去重,重点就是无论某个数据在文件中出现多少次,最后只是输出一次就可以. 根据这一点,我们联想到在reduce阶段数据输入形式是 <key, value list>,只要是key相同的,在shuffle阶段都会聚合在一起,所以只要在map阶段将要去重的数据作为key值就可以达到目的. 2. 具体实现 package moverepeat; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration