在 Twitter 上，我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件，生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩，重复数据删除对于数据本身并没有改变，只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。
InfluxDB 3.0（以前称为 InfluxDB IOx）是一个（云）可扩展数据库，为数据加载和查询提供高性能，并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
让我们设计一个网络爬虫，它将系统地浏览和下载万维网。网状物爬虫也被称为网络蜘蛛、机器人、蠕虫、步行者和机器人。
让我们设计一个文件托管服务，比如Dropbox或Google Drive。云文件存储允许用户在远程服务器上存储数据。通常，这些服务器由云存储提供商维护，并通过网络（通常通过互联网）提供给用户。用户每月支付云数据存储费用。类似服务：OneDrive、Google Drive
因为通用计算芯片不能满足神经网络运算需求，越来越多的人转而使用GPU和TPU这类专用硬件加速器，加快神经网络训练的速度。
在企业环境中，对磁盘空间的需求是惊人的。数据备份、文件服务器、软件镜像、虚拟磁盘等都需要占据大量的空间。对此，微软在Windows Server 2012中引入了重复数据删除技术。 重复数据删除技术通过将文件分割成小的 (32-128 KB) 且可变大小的区块、确定重复的区块，然后保持每个区块一个副本，区块的冗余副本由对单个副本的引用所取代。这样，文件不再作为独立的数据流进行存储，而是替换为指向存储在通用存储位置的数据块的存根。因此，我们可以在更小的空间中存储更多的数据。此外，该项技术还会对区块进行压缩以便进一步优化空间。 根据微软官方的介绍，该项技术有四大好处： 一、容量优化：“重复数据删除”使得 Windows Server 2012 能够在更少的物理空间中存储更多的数据，并获得比以前版本的 Windows 操作系统明显更高的存储效率。以前版本的 Windows 操作系统使用单实例存储 (SIS) 或 NTFS 文件系统压缩。“重复数据删除”使用可变分块大小和压缩，常规文件服务器的优化率为 2:1，而虚拟数据的优化率最高可达 20:1。 二、伸缩性和性能： Windows Server 2012 中的“重复数据删除”具有高度的可伸缩性，能够有效利用资源，并且不会产生干扰。它可以同时对多个大容量主数据运行，而不会影响服务器上的其他工作负载。通过控制 CPU 和内存资源的消耗，保持对服务器工作负载的较低影响。此外，用户可以灵活设置何时应该运行“重复数据删除”、指定用于消除重复的资源并为“重复数据删除”创建有关文件选择的策略。 三、可靠性和数据完整性：在对数据应用“重复数据删除”时，保持数据的完整性。Windows Server 2012 利用校验和值、一致性和身份验证来确保数据的完整性。此外，Windows Server 2012 中的“重复数据删除”会为所有元数据和最常引用的数据保持冗余，以确保这些数据可以在发生损坏时进行恢复。 四、与 BranchCache 相结合提高带宽效率：通过与 BranchCache 进行集成，同样的优化技术还可应用于通过 WAN 传输到分支机构的数据。这会缩短文件下载时间和降低带宽占用。 作为系统管理员，有那么好的技术，自然是要来尝试一下。 首先要为系统添加Data Deduplication角色
遗传力 (Heritability) 又称遗传率，指遗传方差在总方差（表型方差）中所占的比值。遗传力表明某一性状受到遗传控制的程度。它介于0到1之间，当遗传力为1时，表型变异完全由遗传因素决定，当遗传力为0时表型变异由环境因素决定。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
2 . 案例:查询所有雇员的编号、姓名、基本月工资，现在肯定不能够使用“*”，因为使用 *表示所有列
row_number是通过标记排号方式去重，如果有2条或以上的重复数据，直接筛选删除即可。
随着企业的发展，各业务线、产品线、部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务。随着信息化建设的不断深入，由于业务系统之间各自为政、相互独立造成的数据孤岛”现象尤为普遍，业务不集成、流程不互通、数据不共享。这给企业进行数据的分析利用、报表开发、分析挖掘等带来了巨大困难。
大数据文摘翻译:于丽君／ 校对:瑾儿小浣熊(转载请保留) 摘要： 谷歌近期发表了一篇关于最新大数据系统的论文，是关于Mesa这一全球部署的数据仓库，它可以在数分钟内提取上百万行，甚至可以在一个数据中心发生故障时依然运作。 谷歌正在为其一项令人兴奋的产品揭开面纱，它可能成为数据库工程史上的又一个壮举，这就是一个名为Mesa的数据仓库系统，它可以处理几乎实时的数据，并且即使一整个数据中心不幸脱机也可以发挥它的性能。谷歌工程师们正在为下个月将在中国举行的盛大的数据库会议准备展示其关于Mesa的论文。 该篇论文的
ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。
为了解决MergeTree相同主键无法去重的问题，ClickHouse提供了ReplacingMergeTree引擎，用来对主键重复的数据进行去重。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘翻译 翻译/于丽君 校对/瑾儿小浣熊 转载请保留 摘要：谷歌近期发表了一篇关于最新大数据系统的论文，是关于Mesa这一全球部署的数据仓库，它可以在数分钟内提取上百万行，甚至可以在一个数据中心发生故障时依然运作。 谷歌正在为其一项令人兴奋的产品揭开面纱，它可能成为数据库工程史上的又一个壮举，这就是一个名为Mesa的数据仓库系统，它可以处理几乎实时的数据，并且即使一整个数据中心不幸脱机也可以发挥它的性能。谷歌工程师们正在为下个月将在中国举行的盛大的数据库会议准备展示
ETL简介ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写。用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。它能够对各种分布的、异构的源数据(如关系数据)进行抽取。按照预先设计的规则将不完整数据、重复数据以及错误数据等“脏"数据内容进行清洗。得到符合要求的“干净”数据，并加载到数据仓库中进行存储。这些“干净”数据就成为了数据分析、数据挖掘的基石。ETL重要性ETL是实现商务智能(Business Intelligence,BI)的核心
信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。据统计，数据量每经过2-3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占总数据量的2%~4%左右。因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以至于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。
开源数据峰会上最有趣的会议之一是三级数据工程师 Ankur Ranjan 和高级数据工程师 Ayush Bijawat 的演讲，介绍他们在领先零售商沃尔玛中使用 Apache Hudi。
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive，称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例：
超规模计算是一种计算体系结构，可以快速扩展或缩小，以满足对系统日益增长的需求。这种架构创新最初是由运行分布式站点的互联网巨头推动的，并已被大型云提供商采用。
随着数字化转型，企业越来越重视数据的价值和利用。商业智能（Business Intelligence，BI）作为一种数据分析和决策支持的重要工具，被广泛应用于各行各业。然而，对于BI项目的成功实施，ETL（Extract, Transform, Load）过程的重要性不容忽视。ETL作为BI项目的基础，如果缺乏或不完善，往往会导致BI项目失败的风险增加。在实际项目接触中我们发现很多企业是先购买了BI工具而往往没有购买ETL工具，企业往往希望通过BI中自带的ETL功能来解决数据采集和清洗的问题，在运行一段时间后企业往往就会发现这种模式是不可行的，接下来我们将分析以下为什么这种模式是不可行的，为什么企业需要购买专的ETL工具。
简单查询的主要特征就是将一张数据表之中的全部数据行进行显示，而后可以利用 SELECT 子句来控制所需要的输出列。
Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
数据保护最昂贵的成本之一是所有数据副本的存储成本。备份存储容量可能是主存储容量的10倍或更多。备份存储需要企业具有极高的IT预算和数据中心机房空间。 而数据压缩和重复数据删除效率自身的特点，可以降低备
当表设计不规范或者应用程序的校验不够严谨时，就容易导致业务表产生重复数据。因此，学会高效地删除重复就显得尤为重要。
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录，有些情况我们允许重复数据的存在，但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
在早期，它是一个分散的生态系统。像TCP/IP和SMTP这样的开放协议有助于在Internet上构建不同类型的应用程序，比如万维网、电子邮件服务和消息传输服务。然而，我们今天所知道的互联网是集中式的，公司正大举投资于存储我们所有数据和信息的巨大服务器群。
https://github.com/facebookresearch/llama
zram是基于内存压缩的块设备，怎么理解，假设我们申请一个1G的zram块设备，这个块设备并没有实际的物理存储区域，是用内存模拟的，当一个128MB的文件被写入到zram的块设备，这个文件会被经过"牛逼"的压缩算法，然后保存在zram临时申请的物理内存中。
加班原因是上线，解决线上数据库存在重复数据的问题，发现了程序的bug，很好解决，有点问题的是，修正线上的重复数据。
随着企业迅速采用混合云和多云基础架构，并将传统工作负载迁移到云端，分布式架构已经成为事实上的标准，但是传统的备份和灾难恢复策略并没有跟上技术前进的步伐。企业需要一种新的云计算数据保护方法。 根据调研机构IDC的调查，70％的企业首席信息官拥有云端策略，而且绝大多数企业都拥有多云基础架构，可以将应用程序部署在最适合云端的情况下，无论是私有云，公共云还是混合云。这种向多云的发展创造了两个变革性的转变，正在破坏基础架构世界的应用层。 首先，云计算中诞生的下一代应用程序正在部署在下一代分布式非关系数据库（如Apac
最近最重要的例子是Snowflake和Databricks，它们颠覆了数据库的概念，开创了现代数据堆栈时代。
最近再解决线上数据库存在重复数据的问题，发现了程序的bug，很好解决，有点问题的是，修正线上的重复数据。
哈喽，我是狗哥。最近都在加班有点忙，一直没时间写文章。加班原因是上线，解决线上数据库存在重复数据的问题，发现了程序的 bug，很好解决，有点问题的是，修正线上的重复数据。
线上库有6个表存在重复数据，其中2个表比较大，一个96万+、一个30万+，因为之前处理过相同的问题，就直接拿来了上次的Python去重脚本，脚本很简单，就是连接数据库，查出来重复数据，循环删除。
数据库中有有一张表专门存储用户的维度数据，由于随着时间的推移，用户的维度数据也可能发生变化，故每一次查看都会保存一次记录。 现在需要对数据按用户分析，但当中有大量的重复数据，仅用数据库的等值去重明显不可行。
在MySQL中，有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时，我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中，我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
Sorted Strings Table(SSTable)是HBase、 Cassandra等一些NoSQL数据库使用的一种持久文件格式，用于获取存储在memtables中的内存数据，对其进行排序以实现快速访问，并将其存储在磁盘上的一组持久的、有序的、不可变的文件中。不可变意味着sstable永远不会被修改。它们稍后被合并到新的sstable中，或者在数据更新时被删除。
我们可能会出现这种情况，某个表原来设计不周全，导致表里面的数据数据重复，那么，如何对重复的数据进行删除呢？ 重复的数据可能有这样两种情况，第一种时表中只有某些字段一样，第二种是两行记录完全一样。 一、对于部分字段重复数据的删除 先来谈谈如何查询重复的数据吧。 下面语句可以查询出那些数据是重复的： select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1 将上面的>号改为=号就可以查询出没有重复的数据了。 想要删除这些重复的数据，可以使用下面语句进行删除 delete from 表名 a where 字段1,字段2 in (select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1) 上面的语句非常简单，就是将查询到的数据删除掉。不过这种删除执行的效率非常低，对于大数据量来说，可能会将数据库吊死。所以我建议先将查询到的重复的数据插入到一个临时表中，然后对进行删除，这样，执行删除的时候就不用再进行一次查询了。如下： CREATE TABLE 临时表 AS (select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1) 上面这句话就是建立了临时表，并将查询到的数据插入其中。 下面就可以进行这样的删除操作了： delete from 表名 a where 字段1,字段2 in (select 字段1，字段2 from 临时表); 这种先建临时表再进行删除的操作要比直接用一条语句进行删除要高效得多。 这个时候，大家可能会跳出来说，什么？你叫我们执行这种语句，那不是把所有重复的全都删除吗？而我们想保留重复数据中最新的一条记录啊！大家不要急，下面我就讲一下如何进行这种操作。 在oracle中，有个隐藏了自动rowid，里面给每条记录一个唯一的rowid，我们如果想保留最新的一条记录， 我们就可以利用这个字段，保留重复数据中rowid最大的一条记录就可以了。 下面是查询重复数据的一个例子： select a.rowid,a.* from 表名 a where a.rowid != ( select max(b.rowid) from 表名 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ) 下面我就来讲解一下，上面括号中的语句是查询出重复数据中rowid最大的一条记录。 而外面就是查询出除了rowid最大之外的其他重复的数据了。 由此，我们要删除重复数据，只保留最新的一条数据，就可以这样写了： delete from 表名 a where a.rowid != ( select max(b.rowid) from 表名 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ) 随便说一下，上面语句的执行效率是很低的，可以考虑建立临时表，讲需要判断重复的字段、rowid插入临时表中，然后删除的时候在进行比较。 create table 临时表 as select a.字段1,a.字段2,MAX(a.ROWID) dataid from 正式表 a GROUP BY a.字段1,a.字段2; delete from 表名 a where a.rowid != ( select b.dataid from 临时表 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ); commit; 二、对于完全重复记录的删除 对于表中两行记录完全一样的情况，可以用下面语句获取到去掉重复数据后的记录： select distinct * from 表名 可以将查询的记录放到临时表中，然后再将原来的表记录删除，最后将临时表的数据导回原来的表中。如下： CREATE TABLE 临时表 AS (select distinct * from 表名); truncate table 正式表; --注：原先由于笔误写成了drop table 正式表;，现在已经改正过来 insert into 正式表 (select * from 临时表); drop table 临时表;
我们知道DISTINCT可以去掉重复数据，GROUP BY在分组后也会去掉重复数据，那这两个关键字在去掉重复数据时的效率，究竟谁会更高一点？
SQL UNION 操作符 UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。 请注意，UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时，每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。 SQL UNION 语法 SELECT column_name(s) FROM table_name1 UNION SELECT column_name(s) FROM table_name2 注释：默认地，UNION 操作符选取不同的值。如果允许重复的值，请使用
对于没有采用磁带存储的组织来说实施云备份要容易得多。在基于云计算的系统中，启用重复数据删除和压缩后，数据存储就不再是一个难题。
POSTGRESQL 数据库数据导入的核心一般都使用COPY 命令，熟悉POSTGRESQL 的同学应该对这个命令不陌生，相对于MYSQL 去一条条的执行insert命令来说，COPY 命令是POSTGRESQL 对于巨量数据导入的外挂。
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