https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/82768871 cat file | sort | uniq >result sort 会产生很多中间文件...如果要去重的文件过大，超出tmp文件的磁盘容量，就会排序失败，中间结果也不会被成功清理，tmp空间直接飙到100% 这时需要我们手动清理文件来解决
一、数据去重 日常工作中，使用Hive或者Impala查询导出来可能会存在数据重复的现象，但又不想重新执行一遍查询（查询时间稍长，导出文件内容多），因此想到了使用Linux命令将文件的内容重复数据进行去除...想去掉多余的数据，只保留一条 sort aaa.txt | uniq > bbb.txt 将aaa.txt文件中重复数据去掉，输出到bbb.txt ?...可以看到bbb.txt文件中只保留了一条数据 二、数据交、并、差 1)、交集(相当于user_2019 inner join user_2020 on user_2019.user_no=user_2020
合并两个整型切片，返回没有重复元素的切片，有两种去重策略 1....通过双重循环来过滤重复元素（时间换空间） // 通过两重循环过滤重复元素 func RemoveRepByLoop(slc []int) []int { result := []int{} /...效率第一，如果节省计算时间，则可以采用如下方式 // 元素去重 func RemoveRep(slc []int) []int{ if len(slc) < 1024 { //
，但是合并的时候，肯定有很多是重复的，在使用这些内容进行暴力破解的时候，因为重复行，导致破解效率下降，所以需要进行简单修改，去重： #user.txt admin root 123 user password...admin administrator 应用代码 #Author：foryouslg #python3.5 ''' 1、对特定文件内容进行去重操作(行与行之间的重复) 2、请输入需要去重文件的绝对路径...3、删除文件中的空行 4、去除字符串前后空行 5、生成一个以当前日期命名的文件 ''' import time year = time.localtime().tm_year mon = time.localtime...str(sec) f = input("please entry the file[absolute path]:") def openThefile(): ''' 1、打开要去重的文件...) l.append(ii) ff.close() return l def createNewfile(openThefile): ''' 去重操作
问题 当下互联网技术成熟，越来越多的趋向去中心化、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去重？...你需要知道HashSet如何帮我做到去重了。换个思路，不用HashSet可以去重吗？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。...，那么是如何去重的呢？...那么如何根据这两个做到的呢？没有看过源码的人是无法继续的，面试也就到此结束了。...这下就彻底打通了，想用HashSet就必须看好自己的这两个方法。 在本题目中，要根据id去重，那么，我们的比较依据就是id了。
HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，能够使用12k的内存，允许误差在0.81%...www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍，其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码，由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll去重的完整代码...getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是去重的结果
public static void main(String[] args){
利用两个for循环和push方法 思路：利用两个for循环.遍历数组中的每一项，对每一项又遍历这项后面的每一项。...arra = [1,2,3,4,4,1,1,2,1,1,1]; console.log(distinct(arra)); //返回[3,4,2,1] 利用两个
Pybloomfilter构造时允许传入capacity（即n），error rate，位数组大小（m），哈希函数个数（即k）以及一个序列化的nmap文件。...1000000,0.001,'bf_test.bloom') # 添加100个元素 for x in xrange(1000000): bfilter.add(str(x)) # 与nmap文件同步...布隆滤波器是利用很小的错误率代价完美实现了海量数据规模下的去重和判断问题，在平时的大数据研究和开发中，不要总为完美的解决方案而费尽心血，尝试多使用近似的替代方案。
break } if k == len(x)-1 { x = append(x, i) } } } } return x } 3.GO语言字符串数组去重...、去空 package main import( "fmt" "sort" ) func RemoveDuplicatesAndEmpty(a []string) (ret []
去重： 以id进行分组，然后取出每组的第一个 select * from (select *,row_number() over (partition by id) num from t_link) t...*,row_number() over (partition by id order by create_time desc) num from t_link) t where t.num=1; 将去重后的数据重新存储...,row_number() over (partition by id order by crt_time desc) num from t_link ) t where t.num=1; 去重之后与其他表
“Python”, “C++”, “Java”}; test1(arrStr); test2(arrStr); test3(arrStr); test4(arrStr); } //方法1：通过List去重...newArrStr = list.toArray(new String[1]); //System.out.println(Arrays.toString(newArrStr)); } //方法2：通过Map去重...; for (String str : arrStr) { map.put(str, str); } System.out.println(map.keySet()); } //方法3：通过Set去重...HashSet(); for (String str : arrStr) { set.add(str); } System.out.println(set); } //方法4：通过lambda去重
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
去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的方式得到去重结果，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去重，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。...去重逻辑 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...； 定义两个状态：MapState，key表示devId, value表示一个随意的值只是为了标识，该状态表示一个广告位在某个小时的设备数据，如果我们使用rocksdb作为statebackend, 那么会将
Flink去重第一弹:MapState去重 Flink去重第二弹：SQL方式 Flink去重第三弹：HyperLogLog去重 关于hyperloglog去重优化 不得不掌握的三种BitMap 在前面提到的精确去重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去重又能不消耗太多的存储呢，这篇主要讲解如何使用bitmap做精确去重。...ID-mapping 在使用bitmap去重需要将去重的id转换为一串数字，但是我们去重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...getNewstmp() { return System.currentTimeMillis(); } } snowflake算法的实现是与机器码以及时间有关的，为了保证其高可用做了两个机器码不同的对外提供的服务...关于去重系列就写到这里，如果您有不同的意见或者看法，欢迎私信。 —END—
python 处理csv对比两个文件数据项的差异，输出文件 思路： 1.分别读取文件得到list，并组装出需要查询并且去重后的list 2.通过list组装成需要的dict 3.通过去重后的list进行...for循环 循环的每一项进行dict.get操作 4.因为dict是用的链表，所以读取速度十分的快（描述错误请指正） 5.重点的步骤是123，去重判断根据你的需求调整即可 6.在后面会放上一份小demo...供参考 首先由a.csv ,b.csv两个文件 a.csv使用csv模块读取文件 得到 alist b.csv也同样读取文件得到blist 得到了两个列表之后，如果你需要去重，可以使用一个循环或者map...得到一个dict 像这样 adict=[] need_find_list for x in alist: adict[x[0]]=x # 列中每一行作为key值，dict自带去重功能，后面覆盖前面的重复值...need_find_list.append(x[0]) # 加入list中作为key为后面提供取值查询对比 bdict也是一样，就不写了 得到了需要的两个dict 和一个查询的list后循环
实现思路： 如果你有一个A类，并且想根据其中的两个字段进行去重，只保留最新的一条数据，那么你可以不定义一个新的类PersonId。在这种情况下，你可以使用Java中的Map来达到去重的效果。...你可以将A类中的两个字段作为键（key），将A类的对象作为值（value）。然后，遍历你的数据列表，将每个对象添加到Map中。...最后，你只需要从Map中获取值，就可以得到根据这两个字段去重后的最新数据。...List uniqueDataList = new ArrayList(map.values()); // 打印去重后的数据列表...如果你希望根据其他规则进行去重，可以根据需要进行修改。 应该还有其他的方法。
>(); 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。
int hashCode() { return id.hashCode() + projectId.hashCode()+startTime.hashCode(); } 二、去重方法实现...newList.add(next); } } return newList; } 三、其它方法参见：集合去重方法...A 、 集合去重方法B
function unique(arr) { var result = [], isRepeated; for (var i = 0, len ...
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