C#大数据文本高效去重 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/Huerye/ TextReader reader = File.OpenText(@"C:\Users\Administrator\Desktop\原始数据.txt"); string[] files = new string[2]; files[0] = @"C:\Users\Administrator\Desktop"+ @"\不重复数据.txt"; fi

二.导入css和js到网站上 1.使用CDN,节省自己网站的流量 ? 1 2 <link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/select2/4.0.3/css/select2.min.css" rel="external nofollow" rel="stylesheet" /> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/

随着信息革命的深入推进,数据已经成为国家基础性战略资源,各个行业开始重视数据分析,企业不同,数据分析需求当然不一样,如销售行业需要对商品进行销售分析:网站运营需要进行用户.渠道.流量等信息分析:制造行业需要对生产各环节系统数据分析等等,商业智能数据可视化解决方案已经在各行各业中广泛应用. 为了能更直观的查看数据,给大家推荐一款集颜值与才华与一身的数据分析产品--Smartbi,它有很多常用的BI智能数据看板,只要将数据整理好,放在excel录入,简单拖拽几下鼠标就可以自动生成属于你自己的BI看板

基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的

写论文,没数据?R语言抓取网页大数据 纵观国内外,大数据的市场发展迅猛,政府的扶持也达到了空前的力度,甚至将大数据纳入发展战略.如此形势为社会各界提供了很多机遇和挑战,而我们作为卫生(医学)统计领域的一份子,更要把握好机会.放眼全球,大数据的应用规模仍在持续扩张,几乎每个行业都将目光瞄准了大数据背后的巨大价值.未来五到十年,是我国推进大数据发展的关键时期,打造高效的大数据应用机制和产业链迫在眉睫. 空格根据当前大数据行业发展的分析,我们着手大数据不妨从"可视化数据抓取"开始考虑.这里提

首先说明使用的环境是:java和Sqlserver. 最近公司需要进行大数据量的导入操作.原来使用的是Apache POI,虽然可以实现功能,但是因为逻辑处理中需要进行许多校验,处理速度太慢,使用多线程之后也不尽如人意.在网上搜索之后,找到了OPENROWSET和OPENDATASOURCE,发现使用OPENROWSET,可以非常快速的把Excel导入到数据库中.之后的各种校验,我可以通过编写sql来实现.最终结果是6w条数据可以在10秒内完成.当然数据量增加之后,完成时间并不会明显增加.这需要

原文 C#实现大数据量TXT文本数据快速高效去重 对几千万的TXT文本数据进行去重处理,查找其中重复的数据,并移除.尝试了各种方法,下属方法是目前尝试到最快的方法.以下代码将重复和不重复数据进行分文件存放,提升效率的关键是用到了HashSet. TextReader reader = File.OpenText(m_dataFilePath); string[] files = new string[2]; files[0] = ROOT_DIR + "不重复数据.txt"; file

Access大数据高效分页语句 oracle的分页查询可以利用rowid伪列. db2的分页查询可以利用row_number() over()聚合函数. mysql有limit. access仿佛先天缺陷,仅提供了top n.那如何利用top来实现分页查询呢? 假设在access中有表t1 createtable t1( tc1 varchar(50)notnullprimarykey, tc2 varchar(30), tc3 varchar(30) ) 随机插入20条数据.如果以每页5条来显

以前我们跨主机拷贝大数据的时候,比如要拷贝超过100GB的mysql原始数据,我们通常的做法如下: 在源端打包压缩为tar.gz文件 采用scp或者rsync等方式拷贝到目标主机 在目标主机解压文件 这三个过程是同步阻塞,即不能同时异步执行,导致效率低下. 现在我们将过程优化为以数据流的方式,同时执行(非阻塞模式),则效率一般可以提高到原来的3倍以上,具体实现如下: 磁盘读取---->打包---->压缩------>传输---->解压缩-->拆包---->落盘     

[背景介绍] 国内某移动局点使用Impala组件处理电信业务详单,每天处理约100TB左右详单,详单表记录每天大于百亿级别,在使用impala过程中存在以下问题: 详单采用Parquet格式存储,数据表使用时间+MSISDN号码做分区,使用Impala查询,利用不上分区的查询场景,则查询性能比较差. 在使用Impala过程中,遇到很多性能问题(比如catalog元数据膨胀导致元数据同步慢等),并发查询性能差等. Impala属于MPP架构,只能做到百节点级,一般并发查询个数达到20左右时,整个系

今天客户突然过来找我说在后台添加了一篇超长的文章后,所有后台的文章都显示不出来了.后台的前端显示是用easyui的,返回的数据全是用json.根据客户的描述进行了同样的操作后,在firebug下发现ajax返回的异常 “序列化或JSON的JavaScriptSerializer过程中出现错误.字符串的长度超过上maxJsonLength属性设置的值” 这个异常是在执行MVC中的JsonResult的时抛出的,根据异常 的Message得知是序列化的字符串超出了maxJsonLength的限制.并

一.字符的替换及撤销(Undo操作) 1.替换和撤销(Undo)命令 替换和Undo命令都是针对普通模式下的操作 命令 说明 r+<待替换字母> 将游标所在字母替换为指定字母 R 连续替换,直到按下Esc cc 替换整行,即删除游标所在行,并进入插入模式 cw 替换一个单词,即删除一个单词,并进入插入模式 C(大写) 替换游标以后至行末 ~ 反转游标所在字母大小写 u{n} 撤销一次或n次操作 U(大写) 撤销当前行的所有修改 Ctrl+r redo,即撤销undo的操作 打开文件进行编辑:

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

大数据,why python ps, 2015-12-4 20:47:46 python" title="大数据,why python">http://www.open-open.com/news/view/fbffc4 <机器学习编程语言之争,Python夺魁>,又是一只黑天鹅 -------- 在<zwPython 3.0 初步规划>blog中,我们极大地强化了大数据功能,并作为首个All-in-one大数据分析平台.参见:http://bl

转载自:http://www.jb51.net/article/71041.htm 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c0541d50102wxen.html 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 )Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免