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TP数据避免重复和处理

二.如果入库数据已经重复,不能添加唯一索引,数据输出需要去处理 ?...//实例化数据表 $test_data= M('hot'); //利用distinct方法 $data=$test_data->Distinct(true)->field('num_id')->order...('num_id desc')->select(); //利用group方法 $data=$test_data->group('description')->order('description desc...')->select(); dump($data); 对于两种方式: 利用distinct、简单易用,但只能对于单一字段,并且最终的结果也仅为的字段, 实际应用价值不是特别大。...利用group,最终的显示结果为所有字段,且对单一字段进行了操作,效果不错, 但最终显示结果除去去字段外,按照第一个字段进行排序,可能还需要处理

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Java中对List, Stream

问题 当下互联网技术成熟,越来越多的趋向中心化、分布式、流计算,使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道,如果数据库字段没有索引,那么应该如何根据该字段?...你需要知道HashSet如何帮我做到了。换个思路,不用HashSet可以吗?最简单,最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较,都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。...,那么是如何的呢?...在本题目中,要根据id,那么,我们的比较依据就是id了。...回到最初的问题,之所以提这个问题是因为想要将数据库侧拿到Java端,那么数据量可能比较大,比如10w条。

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Flink第一弹:MapState

重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算,例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等,离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到结果,而实时计算是一种增量、...此篇介绍如何通过编码方式实现精确,以一个实际场景为例:计算每个广告每小时的点击用户数,广告点击日志包含:广告位ID、用户设备ID(idfa/imei/cookie)、点击时间。...endTime) }) 指定时间时间属性,这里设置允许1min的延时,可根据实际情况调整; 时间的转换选择TimeWindow.getWindowStartWithOffset Flink在处理...逻辑 自定义Distinct1ProcessFunction 继承了KeyedProcessFunction, 方便起见使用输出类型使用Void,这里直接使用打印控制台方式查看结果,在实际中可输出到下游做一个批量的处理然后在输出...在处理逻辑里面加了 val currW=ctx.timerService().currentWatermark() if(ctx.getCurrentKey.time+1<=currW){

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Flink第四弹:bitmap精确

Flink第一弹:MapState Flink第二弹:SQL方式 Flink第三弹:HyperLogLog 关于hyperloglog优化 不得不掌握的三种BitMap 在前面提到的精确方案都是会保存全量的数据...,但是这种方式是以牺牲存储为代价的,而hyperloglog方式虽然减少了存储但是损失了精度,那么如何能够做到精确又能不消耗太多的存储呢,这篇主要讲解如何使用bitmap做精确。...ID-mapping 在使用bitmap需要将去的id转换为一串数字,但是我们的通常是一串包含字符的字符串例如设备ID,那么第一步需要将字符串转换为数字,首先可能想到对字符串做hash,但是hash...那么整个转换流程如下图: 首先会从Hbase中查询是否有UID对应的ID,如果有则直接获取,如果没有则会调用ID-Mapping服务,然后将其对应关系存储到Hbase中,最后返回ID至下游处理。...关于系列就写到这里,如果您有不同的意见或者看法,欢迎私信。 —END—

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