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。
Cache 和 Checkpoint 作为区别于 Hadoop 的一个重要 feature，cache 机制保证了需要访问重复数据的应用（如迭代型算法和交互式应用）可以运行的更快。与 Hadoop MapReduce job 不同的是 Spark 的逻辑/物理执行图可能很庞大，task 中 computing chain 可能会很长，计算某些 RDD 也可能会很耗时。这时，如果 task 中途运行出错，那么 task 的整个 computing chain 需要重算，代价太高。因此，有必要将计算代价较大的
那如何根据我们原先的需求去计算呢？这个时候我们在计算values的时候要把2018年的月份和2019年的月份区分开,把月份作为唯一值进行计算。
通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复。看起来很简单，我们来做个测试，就拿最简单的两个数据使用Apache提供的 Levenshtein for 循环100w次计算这两个数据的相似度。代码结果如下：
由题意可知，保证所需的最小船数，意味着每一趟尽可能地搭载两个人，并且他们的重量最接近最大重量，以便后续趟次能够组成两个人。
当调用了sys_write系统调用进行磁盘写数据的时候，需要传入文件描述符号，内存缓冲区指针和读取字节个数。
在爬取网页数据时，避免对同一URL发起重复的请求，这样可以减少不必要的网络流量和服务器压力，提高爬虫的效率，在将爬取到的数据存储到数据库或其他存储系统之前，去除重复的数据条目，确保数据的唯一性和准确性。，它不仅关系到数据的质量，也影响着爬虫的性能和效率。
而导入sys的意义是为了比较0 ，在python中float的精度值不够，所以在计算复数时需要用到sys.float_info.epsilon
【现象】 出现reduce阶段一直卡在99%的情况，猜测可能出现数据倾斜问题。 【验证猜测】 1、查看user表strmd5个数，6亿左右，做distinct之后，只有4.5亿。大约有1.5亿重复数据。 2、查看filter_log表strpicdownloadimgmd5个数，6亿左右，做distinct之后，只有5亿。大约有1亿重复数据。 3、如果一个key在user表和filter_log表中都重复出现1k次，两个表join，总数据量为1k*1k=100w，也就说这一个key的结果就有100w条。这还只是1k次，如果是10w呢？
ZFS文件系统的英文名称为Zettabyte File System,也叫动态文件系统（Dynamic File System）,是第一个128位文件系统。最初是由Sun公司为Solaris 10操作系统开发的文件系统。作为OpenSolaris开源计划的一部分，ZFS于2005年11月发布，被Sun称为是终极文件系统，经历了 10 年的活跃开发。而最新的开发将全面开放，并重新命名为 OpenZFS。
题目描述 小明很喜欢数学,有一天他在做数学作业时,要求计算出9~16的和,他马上就写出了正确答案是100。但是他并不满足于此,他在想究竟有多少种连续的正数序列的和为100(至少包括两个数)。没多久,他
题目描述：给定一个包含 n + 1 个整数的数组 nums，其数字都在 1 到 n 之间（包括 1 和 n），可知至少存在一个重复的整数。假设只有一个重复的整数，找出这个重复的数。
我们可以利用不同的存储级别存储每一个被持久化的RDD。可以存储在内存中，也可以序列化后存储在磁盘上等方式。Spark也会自动持久化一些shuffle操作（如reduceByKey）中的中间数据，即使用户没有调用persist方法。这样的好处是避免了在shuffle出错情况下，需要重复计算整个输入。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 量子计算领域的新里程碑，来了！ 谷歌科学家证明，通过增加量子比特的数量，就能降低量子计算的错误率。 研究成果登上最新一期《Nature》。 结果显示，在72个量子比特的超导量子处理器上： distance-5逻辑量子比特（基于49个物理量子比特），每周期的逻辑错误为2.914%。 distance-3逻辑量子比特（基于17个物理量子比特），每周期的逻辑错误为3.028%。 可以发现前者的量子比特多了，但是错误率却降低了。 要知道，量子计算纠错是量子计算
在有些时候，我们需要统计连续登录N天或以上用户，这里采用python通过分组排序、分组计数等步骤实现该功能，具体如下：
【新智元导读】美国斯坦福大学的研究人员已经证明，可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。这一重大突破表明，光学电路可以实现基于电子的人工神经网络的关键功能，进而可以以更便宜、更快速和更节能的方式执行语音识别、图像识别等复杂任务。
最近在某网站上看到一个视频，是关于排序算法的可视化的，看着挺有意思的，也特别喜感。
不知道作者是怎么做的，但是突然很想自己实现一遍，而且用python实现特别快，花了一天的时间，完成了这个项目。主要包括希尔排序（Shell Sort）、选择排序（Selection Sort）、快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）等九种排序。
导读：最近在某网站上看到一个视频，是关于排序算法的可视化的，看着挺有意思的，也特别喜感。
字典，大家都用得特别多，花括号包起来的，一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
2023-07-11：给定正整数 n， 返回在 [1, n] 范围内具有 至少 1 位 重复数字的正整数的个数。 输入：n = 100。 输出：10。
Lambda 架构已经成为一种流行的架构风格，它通过使用批处理和流式处理的混合方法来保证数据处理的速度和准确性。但它也有一些缺点，比如额外的复杂性和开发 / 运维开销。LinkedIn 高级会员有一个功能，就是可以查看谁浏览过你的个人资料 (Who Viewed Your Profile，WVYP)，这个功能曾在一段时间内采用了 Lambda 架构。支持这一功能的后端系统在过去的几年中经历了几次架构迭代：从 Kafka 客户端处理单个 Kafka 主题开始，最终演变为具有更复杂处理逻辑的 Lambda 架构。然而，为了追求更快的产品迭代和更低的运维开销，我们最近把它变成无 Lambda 的。在这篇文章中，我们将分享一些在采用 Lambda 架构时的经验教训、过渡到无 Lambda 时所做的决定，以及经历这个过渡所必需的转换工作。
物料控制（ITM）模块包含用于大多数BAAN_IV模块中与物料有关的基本数据。这个模块包含五类数据：物料定义的缺省设置，物料数据，引起改变的物料，物料代码，带有转换因子的度量单位。在制造业公司中，一一些不同款项用于描述物料。例如，它们被称为部件、部件号和材料号，也有不同的物料类型，例如：
消息重复和幂等问题是很常见的问题，这俩问题基本可以放在一起。 既然是消费消息，那肯定要考虑考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是MQ领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题即实际生产上的系统设计问题。
分析函数是带over的，对每行都应用分析函数，然后分析函数根据排序规则（没有排序就是没有顺序的规则，order by就是起到一个分析函数在行上滑动方向的作用）按行向下滑动，直到全部行应用分析函数完毕则分析函数结束。分析函数的计算是在当前行所属的窗口上（这个是一个结果集，每行对应的窗口总是有一个结果集）进行的，每行对应的窗口范围是由partition,order by和window子句共同决定，分析函数就根据这个范围来计算当前行的值。分析函数计算的行是在order by之前的group by,having等之后的行，这个要注意。
emmmmm,好长时间没有用matplotlib，都不会画图了。先绘制一个x**3-1的函数，然后考虑在a,b之间找他的根。
今天和大家分享下一种实用且常见的算法：Floyd判圈算法(Floyd Cycle Detection Algorithm)，又称龟兔赛跑算法(Tortoise and Hare Algorithm)。
在毕业设计中，用Java写下了第一个爬虫。2019年工作之后，从Python的requests原生爬虫库，学到分布式爬虫框架Scrapy，写了60个左右爬虫。然后写了十几篇有关于爬虫的文章。但大多都是围绕着程序设计、功能模块的角度写的，今天就从数据的角度出发，来看看爬虫程序是如何开发的。
哈希（Hash）是一个广泛的概念，其中包括哈希表、哈希冲突、哈希函数等，核心为 元素（键值） 与 存储位置（哈希值） 之间的映射关系，哈希值 可以通过各种哈希函数进行计算，需要尽量确保 “唯一性”，避免冲突，除此之外，哈希函数还可用于 区块链 中，计算 区块头（Head）中的信息，本文将带你认识哈希，学习其中的各种知识
今天是大年初一，首先给大家拜个年，祝大家上学的学业有成，工作的前程似锦，结婚的家庭美满。
现在前端开发经常需要从api中获取返回的数组， 也许是array，也许是json, 不管是什么，都需要对返回的数据进行再处理， 其中一个重要且经常用到的操作， 就是“判断重复”及“重复的次数” 例如，
之前的文章中介绍了GSEA软件的使用和结果解读，但是有几点漏掉了，在本文中补充一下。首先是Leading Edge对应的3个统计量，示例如下
1、spark程序停-启，实时数据量一下子太多，如何处理 2、spark程序数据丢失，如何处理？duration是多少？
因为网上这道题没有详细思路，我想我还是补个详细思路。这道题目描述是这样的： 有12个一模一样的球，其中11个重量一模一样，剩下的1个重量和其他的不一样。使用一个无砝码的天平称3次，找出重量不一样的这一个球，以及知道这个球比其他的球重还是轻。 这个题目似乎很早就出来了，估计有十几年吧，曾以不一样的身份出现在各个帖子里，有的时候号称是微软笔试题，也曾被称为google笔试题，还有说是腾讯笔试题的。至于它真实的出处，我们不必在意。另外还有13个球的版本的，只是只要找出球就行了。倒是这道题的详细解题步骤
四旋翼飞行器是通过调整四个电机的转速来保证其飞行的。每个电机旋转，产生推力向上。
前面我们说了join查询原理，最基本的是嵌套查询，这种不推荐，如果数据量庞大，因为内存是有限的，不能放下所有的数据，可能查询到后面的时候，前面的数据就从内存从释放，为了减少磁盘的查询次数，有了join buffer这个缓存区，专门放被驱动表的数据，用来匹配查询出来的驱动表数据是否符合，当然还是建议用索引来查询。
在上一篇文章当中，我们一起重温了LeetCode经典第一题。今天我们来看一道它的变形题：LeetCode15，三数之和。
3.5 RDD的容错机制 RDD实现了基于Lineage的容错机制。RDD的转换关系，构成了compute chain，可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage。在部分计算结果丢失时，只需要根据这个Lineage重算即可。 图3-11中，假如RDD2所在的计算作业先计算的话，那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来。缓存起来的结果会被后续的计算使用。图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失。如果现在计算RDD3所在的作业，那么它所依赖的Partition0、1
但如果你对量子计算深怀兴趣，或者对量子计算的前世今生、未来前景等充满好奇，这可能是最深入浅出的授受文章。
每增加一个元素，我们就可以通过equals方法判断集合中的每一个元素是否重复，但是如果集合中有10000个元素了，我们每添加一个元素的时候，就需要进行10000此的equals方法的调用，显示效率非常的低下了。
注意：如果集合中要存储的是自定义对象时，一定要重写equals() 和 hashCode()。 问题一：HashSet为什么存取顺序不一致：底层数组存储的是链表，而遍历这些链表时，与存储数据时的顺序很可能不一致。 问题二：HashSet为什么没有索引：底层时数组+链表+红黑树，很难去规定索引。 问题三：HashSet是利用什么机制保证数据去重的？利用hashCode方法和equals方法保证去重，因为方法重写后，属性值一致的对象哈希值一致，存放的位置一致，若equals比较到相同，会不做存入操作。
这篇文章上次发出后，有朋友留言说到底要测几个重复？其实也没有定论，有钱多多益善。只是需要知道
在数据处理和分析中，重复数据是一个常见的问题。为了确保数据的准确性和一致性，我们需要对数据进行去重操作。Pandas提供了一个功能强大的去重函数——drop_duplicates()，它可以帮助我们轻松地处理数据中的重复值。本文将详细介绍drop_duplicates()函数的用法和应用场景。
给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target，判断 nums 中是否存在四个元素 a，b，c 和 d ，使得 a + b + c + d 的值与 target 相等？找出所有满足条件且不重复的四元组。
注册账号是进行网络冲浪的第一步操作，而拥有一个具有个性且独一无二的用户昵称是非常重要的，很多人在填写昵称时，常常会看到 此昵称已存在 的提示，系统是如何快速知道当前昵称是否存在呢？总不能挨个去遍历对比吧，这时候就需要我们本文中的主角： 布隆过滤器
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