第四步： 第五步：复制公钥到服务器上. 第六步：复制ssh链接，拉代码。...拉!!!
从excel中导入了一部分数据到mysql中，有很多数据是重复的，而且没有主键，需要按照其中已经存在某一列对数据进行去重。...去重 添加玩递增的id字段后，就可以对数据根据某个字段进行去重操作，策略就是保存id最小的那条数据。...DELETE FROM `table` WHERE `去重字段名` IN ( SELECT x FROM ( SELECT `去重字段名` AS x FROM...`table` GROUP BY `去重字段名` HAVING COUNT(`去重字段名`) > 1 ) tmp0 ) AND `递增主键名` NOT IN...` HAVING COUNT(`去重字段名`) > 1 ) tmp1 )
rsync 是 linux 系统下的数据同步、备份工具。可实现数据全量备份、增量备份、远端数据同步以及本地数据同步。...log file=/var/log/rsyncd.log rsync 服务器的日志 motd file=/etc/rsyncd.motd 定义motd file 路径rsyncd.motd 内容是定义用户登录服务器信息...list=yes 服务器上提供同步数据的目录是否显示 auth users=rsync 认证用户是rsync secrets file=/etc/rsyncd.pwd 密码文件保存路径,权限必须设置为...firewall-cmd --add-service=rsyncd --zone=public --permanent 重新载入防火墙 firewall-cmd --reload rsync 本地磁盘同步数据...delete /mnt/data/ rsync@192.168.188.139::mirror/openeuler/OS --password-file=/etc/rsyncd.pwd 客户端从服务端拉取
数据库去重有很多方法，下面列出目前理解与使用的方法 第一种 通过group by分组，然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min...提取，效率较高 –适合情况：这种情况适合重复率非常高的情况，一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法 –优点：对于重复率高的数据集的去重，十分推荐用这种方法 –缺点：uuid不能用max或min提取，...如果需要去重的数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_data1 as select [field1],[field2]…,max(field_special),min...，效率很低，可以尝试配合临时表(测试发现依旧很慢) –适合情况：由于该种方法效率很低，所以不推荐使用，如果数据量不大的情况下可以用这种方法，数据量只要上了100万就会很慢很慢 delete from [...，这种方法一次只能删除重复数据的一条，如果有些数据有几百次重复那就会累死，其实也可以使用函数做一个循环，但这样的效率就不高了 delete from [table] where id in (select
#!/usr/bin/python3 import sys import socketserver import socket import http.serv...
根据user name查重 SELECT test_user_name, count(*) c from default.test GROUP BY test_user_name HAVING c>...1; 根据id查重 SELECT id ,count(*) c FROM default.test GROUP BY id HAVING c >1; 去重：注意min用法，取相同数据的最小id，去重的重点...min:使用group by 分组后取分组内最小id，以便去掉其它重复数据 INSERT OVERWRITE table default.test partition(test_data_source
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。...至少在现阶段内存和CPU的执行效率在固定时间内是有限的，大量的数据的查重和去重处理不可能同时在内存中进行。就像外部排序算法和内部排序算法差别很大，遇到此类大量数据查重问题对算法进行设计是有必要的。...布隆过滤器 布隆过滤器是一种采用hash法进行查重的工具。它将每一条数据进行n次独立的hash处理，每次处理得到一个整数，总共得到n个整数。...hash分组 如果有两份50G的数据，要查重，内存4G，怎么查？ 想法是先将50G的数据分别做hash%1000，分成1000个文件，理论上hash做得好那么这1000个文件的大小是差不多接近的。...使用数据库建立关键字段（一个或者多个）建立索引进行去重 根据url地址进行去重： 使用场景：url地址对应的数据不会变的情况，url地址能够唯一判别一条数据的情况 思路： url存在Redis中
a 3 2001 2 A b 4 2001 3 A c 5 2000 1 B d 7 2000 2 B e 以上是根据你的数据得到的...2、duplicated函数 在数据框中应用较为广泛。...#源数据 > data.set Ensembl.Gene.ID Gene.Biotype Chromosome.Name Gene.Start..bp....data.set$Ensembl.Gene.ID) > index [1] FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE #筛选数据...index,] #选中了非重复的数据 > data.set2 #用法与is.na()对比 x[!is.na(x)] #选中不是缺失值的数据
在编写代码时，经常会遇到对一组数据过滤去除重复的数据，那么怎么来实现这样的一个功能函数呢？...例如：给定一个数组[1,2,3,1]，去除重复的数据 我们放眼一看就知道1重复了，但计算机没有这样的水平，它需要将该问题转化为严密的逻辑计算和数值计算，才能得到正确的结果。...在转化为计算机可处理的过程，就需要用到算法和数据结构的知识。我们知道hashtable数据结构，它的keys是不能存在重重的，那么我们就可以将数组转化hashtable来解决。...，那么怎么能去除重复的数据 如：给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4] 去除重复的数据 对于该问题，我们依然可以按照上边的那种方式进行处理，但由于这个数组是有序的，也就是重复的数据都聚集在一起...，所以可以在循环中进行nums[i]和nums[i+1]的判断，不同时，将数据进行新的存储。
取巧云监控定时执行 以上两种方式都需要服务器的权限，我们才可以管理定时任务，假设我们刚入门时使用的是虚拟主机，没有权限设置脚本运行，那么该如何实现这种功能呢？...关于定时任务在EasySwoole框架中的文档地址点这里 EasySwoole Crontab 定时器 常驻内存的程序，在服务器上后台稳定运行， EasySwoole中提供了丰富的组件，比如传统PHPFPM...环境很难解决的Mysql数据库连接池、协程Redis客户端、协程Http客户端、芒果DB客户端等等 还有我们这个主题有的一个定时任务的模块，下面看一小段demo代码 首先在主环境事件代码中开启定时任务...swoole_server $server, int $taskId, int $fromWorkerId,$flags=null) { // 定时任务处理逻辑 // 我们在这里执行拉取文件
其实最好的学习方式就是互相交流，最近也有跟网友讨论了一些关于 RocketMQ 消息拉取与重平衡的问题，我姑且在这里写下我的一些总结。...关于 push 模式下的消息循环拉取问题 之前发表了一篇关于重平衡的文章：「Kafka重平衡机制」，里面有说到 RocketMQ 重平衡机制是每隔 20s 从任意一个 Broker 节点获取消费组的消费...，所以RocketMQ push 模式并不是真正意义上的 ”推模式“，因此，在 push 模式下，消费者拉取完消息后，立马就有开始下一个拉取任务，并不会真的等 20s 重平衡后才拉取，至于 push 模式是怎么实现的...重平衡后队列被其它消费者分配后如何处理？ 继续再想一个问题，如果重平衡后，发现某个队列被新的消费者分配了，怎么办，总不能继续从该队列中拉取消息吧？...重平衡后会导致消息重复消费吗？ 之前在群里有个网友提了这个问题： ?
数据处理过程中，针对数据框，可以进行列的添加，以及长、宽数据的转化。 在实际应用中，宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...一 reshape2包中两个主要的函数 melt—将宽型数据融合成长型数据；cast—将长型数据转成宽型数据 此处用R内置的airquality数据集，首先将列名改成小写，然后查看相应的数据 library...)，且修改长数据中的列名 airMelt2 <- melt(airquality, id.vars = c("month", "day"), 1.2 cast函数 （长转宽） dcast：左边参数表示"...airMelt3 <- melt(airquality, id.vars = c("month", "day")) 1.2.2 一个数据单元有一个以上的数据。...所得到数据是month对应的day的记录数 1.2.3 聚合(aggregate)这些数据，比如取mean，median，sum。比如计算均值，通过na.rm = TRUE删除NA值。
oracle 数据库多字段去重 方法介绍：distinct 关键字、group by 、row_number ()over(partition by 列 order by 列 desc) 我的需求是：...根据某几列去重 查询出去重后的全部信息。...去重 select distinct id，name from test 结果：根据id和name 组合去重（类似于 id || name 这样去重） 2、group by 分组去重 select...按照升序，再为每条记录返回一个序列号 3.2 row_number() over(partition by column1 order by column2 asc) 先按照column1分组，再对分组后的数据根据...查询出去重后的全部信息。
(); list.add("d"); list.add("d"); list.add("d"); System.out.println(list); /*执行去重方法...*/ list = removeSame(list); //打印去重后的list System.out.println(list); } /*去重方法*/ private static...ArrayList(set); return listSingle; } 打印結果： ————————————————————————————————————————————- 小插曲：写完去重方法才知道...，数据库可以直接查询出去重后的list，只需要一个 DISTINCT ，哭一会。
论文查重怎么办？就那么办！OK！ 数据查重怎么办？就这么办！KO！...GEO数据库的表达数据，抽取一些并稍加处理（为方便展示） ?...2. duplicated 可选去重 1）删除数据集中完全重复的行，同unique data2 <- data[!duplicated(data),] ?...表达量去重 芯片表达数据中，会存在一个基因多个探针的情况，此处选择在所有样本中表达量之和最大的探针。...好了，常用的数据去重方法先介绍这些，绝对比论文查重简单多了！
今天分享一道面试手写笔试题，主要考察数据去重问题 原题是这样的，给出一组数据，去掉id相同的数据并进行排序 const arr = [ {id: 0,pid: 1,order: 2,},...cur.push(prev) } return cur.sort((a, b) => a.id - b.id); }, []) } 方法三： 通过Set去重对应的...，我们利用对象key不重复，先判断对象中是否有key,向数组中添加数据，然后将当前的id作为对象的key,如果有就不向数组中添加数据 我们也可以结合reduce这个计算方法，结合findIndex判断是否有...id相同的 通过reduce与Set,Set过滤相同的id,然后进行计算循环，判断cur中是否有pid 利用Map对原有数据进行去重，将没有的值，以id作为key，将当前项变成值，然后调用Object.values...本文示例源码code example[1] 参考资料 [1]code example： https://github.com/maicFir/lessonNote/blob/master/面试题/02-数据去重
', title: '查看详情'}, ]], done: function(res, page, count){ //如果是异步请求数据方式...//如果是直接赋值的方式，res即为：{data: [], count: 99} data为当前页数据、count为数据总长度 $("[data-field='points
在上一篇数据去重文中，介绍了使用hashtable这种数据结构实现对一组数据的去重操作，那么这种方式是否存在优化的空间？...先来看一道题，给定一组整数无序数组，获取重复的数据 如：[1,2,3,1] 在数据去重第一篇文章中，使用的hashtable, hashtable这种数据结构内部实现上也借用了数组，那么我们是否可以直接使用数组呢...，在使用数组去重时，需要注意以下几点： 去重的数据为整数 去重数据的最大值小于整数n 数据的离散性不能过于分散，如果像1， 100 ，1000 这样的范围分散，那么使用数组进行去重空间复杂度会有些高 如果数据量很大的情况下...，那么怎么实现去重？...基于以上的数组去重算法思想，在下篇文章中，将介绍大数据的去重算法。
canal.mq.dynamicTopic 是 Canal 的 MQ 动态 Topic 配置项： test_javaedge_01 是kafka 的 topic test_db.users 要监控的数据库...、表 当 test_db.users 表发生变化时，Canal 将会把变化的数据推送到名为 test_javaedge_01:test_db.users 的 MQ Topic 中。...： 消费到该数据： 2 使用TCP方式拉取Canal数据 现在 serverMode 改回tcp。...操作 user 数据表，新增一行数据： 程序输出： 显然，后续不管你想把数据同步到哪儿去，都完全自由！...数据链路 MySQL -》canal server（tcp）-》canal client-》kafka。
本次分享的案例为 一台HP 服务器，挂接一台HP MSA50磁盘阵列，内接5块1TB硬盘，原先结构为RAID5。...接着运行很短时间后服务器出现故障，遂找人维修，维修人员未完全了解情况，将剩下的4块硬盘重新创建了一组全新的RAID5并完全同步完成，导致原来数据全部丢失。...【数据恢复过程】 HP SMART ARRAY在创建一组新的RAID5时，默认会全盘重建所有块校验，也就是说在组成RAID5的任一条带中，总有一个校验块的数据是创建时生成的，相对于原先的有用数据而言，即是破坏的...要想恢复数据，首先必须修复早掉线的硬盘，同时可恢复率仅可恢复到早掉线磁盘与新盘的组合，取决于早掉线盘之后的数据变更是否多。...6、测试、验收 【数据恢复结论】 历时24小时，数据恢复成功，成功率接近100%，用户对数据恢复结果非常满意。
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