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

对于一个server,我们一般考虑他所能支撑的qps,但有那么一种应用, 我们需要关注的是它能支撑的连接数个数,而并非qps,当然qps也是我们需要考虑的性能点之一.这种应用常见于消息推送系统,也称为comet应用,比 如聊天室或即时消息推送系统等.comet应用具体可见我之前的介绍,在此不多讲.对于这类系统,因为很多消息需要到产生时才推送给客户端,所以当没有消 息产生时,就需要hold住客户端的连接,这样,当有大量的客户端时,就需要hold住大量的连接,这种连接我们称为长连接.   首先,我们

1.pom.xml配置 <dependency> <groupId>commons-io</groupId> <artifactId>commons-io</artifactId> <version>2.4</version> </dependency> 2.实现 package com.tangxin.kafka.service; import org.apache.commons.io.FileUtils;

ETLDB性能差(HIS转储200万门诊处方zjysb012) 解决方法: 1.禁用cdc.Hismz_capture 2.停止cdc.Hismz_capture 3.关闭zjysb012,zjysb012 CDC功能 4.启用cdc.Hismz_capture 5.开始:cdc.Hismz_capture 6.开启zjysb012,zjysb012 CDC功能 7.手工执行zjysb012  表的更新操作产生新的cdc,进行自动补录三天数据 (命令:Update zjysb012   set

在为 Postgres 运行性能基准测试时,主要建议是:"自动化!" 如果您正在测量数据库性能,您可能不得不一遍又一遍地运行相同的基准测试. 要么是因为你想要一个稍微不同的配置,要么是因为你意识到你使用了一些错误的设置,或者可能是其他一些原因.通过自动化运行性能基准测试的方式,当发生这种情况时您不会太烦恼,因为重新运行基准测试将花费很少的精力(它只会花费一些时间). 但是,为数据库基准测试构建这种自动化也可能非常耗时. 因此,在这篇文章中,我将分享我构建的工具,以便轻松运行针对 Pos

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不

今天遇到了AutoMapper的一个性能问题,使用的是AutoMapper的Project特性,AutoMapper版本是3.3.0,代码如下: return await _repository .GetByStartId(startIngId, itemCount) .Project() .To<TDto>() .ToListAsync(); 当获取包含200条数据的列表时,竟然超过5秒. GetDocs(3000, 200) 6304ms GetDocs(3000, 200) 5822ms

这次E3任天堂没有新掌机(传说中的XDS呢.呵呵)和口袋的消息, 被喷得很严重, 索尼的FF7重制版和莎木3是亮点. 而莎木3的众筹速度据说创了记录, 玩家的情怀大胜. 笔者看到国内也有赞助几十刀的玩家来着. 据说200万美元对于本次开发来说远远不够, 而这次众筹就是为了测试玩家情怀, 以增加投资商信心. 索尼也会赞助. 而对于天朝的游戏, 希望能出一款console大作我TM就满足了, 这也算中国玩家的情怀不...

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.

经常要对数据库中的数据进行去重,有时还需要使用外部表填冲数据,本文档记录数据去重与外表填充数据. date:2016/8/17 author:wangxl 1 需求 对user_info1表去重,并添加age项. 2 表数据 user_info1: +----+----------+------+------+ | id | name | sex | age | +----+----------+------+------+ | 1 | xiaolong | 1 | NULL | | 2 | x

on my god,写20万数据到Excel只需9秒   还是菜鸟时,在某个.Net项目中,用户需要从业务系统导出Report,而数据量通常都在上万条以上,最初采用的方式就是在服务器端用NPOI生成Excel,把Data一行一行一个Cell一个Cell地写到Excel中的每个Cell中,若用户对Report格式要求高一点,还要一个Cell一个Cell设置单元格的Style,然后把Report给用户下载.结果上万条的数据用户导出需要几十分钟.这样导出Report,是个人都要crazy了.....

本篇不属于技术类博文,只是想找个地方记录而已,既然是我的博客嘛,那就自己想写什么就写什么了. CRM中有个EXCEL数据导入功能,几千条数据导入CRM后去重,那是死的心都有的.往回想想EXCEL是否有自带的数据去重功能呢?因为老婆大人是EXCEL高手,遂请教之,果然有,大喜之.... 具体操作如下,点击数据tab页,找到"删除重复项" 选择你的重复列(就是哪些列数据相同你就认为这两行数据重复了),点击确定 然后重复值就删除了,整个世界清静了......

1.rownum字段 Oracle下select语句每个结果集中都有一个伪字段(伪列)rownum存在.rownum用来标识每条记录的行号,行号从1开始,每次递增1.rownum是虚拟的顺序值,前提是先排序 使用rownum需注意:1.rownum的是在取数据的时候产生的序号 .当rownum和order by一起使用时,会首先选出符合rownum条件的记录,然后再进行排序.2.rownum在过滤时只能使用:<,<= .rownum在过滤完之后会重新排行号,如果是romnum>n的话,过

摘要: 下文将分享三种不同的数据去重方法数据去重:需根据某一字段来界定,当此字段出现大于一行记录时,我们就界定为此行数据存在重复. 数据去重方法1: 当表中最在最大流水号时候,我们可以通过关联的方式为每条重复的记录获取唯一值 数据去重方法2:为表中记录,按照指定字段进行群组,并获取最大流水号,然后再进行去重操作  数据去重方法3:采用分组后,重复数据组内排名,如果排名大于1代表是重复数据行数据 三种去重方法效率对比: 方法3 > 方法2 > 方法1 ), info )) go ---方法1 t

数据去重这个实例主要是为了读者掌握并利用并行化思想对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入: file1: 2006-6-9 a 2006-6-10 b 2006-6-11 c 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 b 2006-6-15 c 2006-6-11 c

人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊 其实整个需求呢,就是题目.2018-08-16 需求的结构图: 涉及的包有:pandas.numpy 1.导入包: import pandas as pd import numpy as np 2.构造DataFrame,里面包含三种数据类型:int.null.str  data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2], "letter":['a','b',np.nan,n

一 利用HashSet进行去重 //定义一个数组:有几个重复项 int[] testarray = {1,2,33,4,2,3,44,5,222,3}; //利用HashSet对数组数据去重 Set<Integer> set = new HashSet(); for(int i=0;i<testarray.length;i++) { set.add(testarray[i]); } //定义新数组 int[] newtestarray = new int[set.size()]; int

数据去重: 原理(理解):Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>,原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次.Reduce的输出是不重复的数据,也就是每一行数据作为key,即k3.而v3为空或不需要设值.根据<k3,v3>得到k2为每一行的数据,v2为空.根据MapReduce框架设值可知,k1为每行的起始位置,v1为每行的内容.因此,v1需要赋值给k2,使得原来的v1作为新的k2,从而两个或更多文

亿级别G级别文本数据去重 文件总行数 字节数 去重后行数 [root@d mongoexport]# wc -l superpub-ask-question.csv126530681 superpub-ask-question.csv[root@d mongoexport]# awk '!a[$0]++{print $0}' superpub-ask-question.csv | wc -l63657205[root@d mongoexport]# head -5 superpub-ask-qu

数据去重主要是为了利用并行化的思想对数据进行有意义的筛选. 统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. 示例文件内容: 此处应有示例文件 设计思路 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次. 自然就想到将同一数据的所有记录都交给一台reduce机器,无路这个数据出现多少次,只要在最终结果中输出一次就可以了. 具体就是reduce的输入应该以数据作为key,而对value-list没有要求. 当reduce收到一个

实现数据去重有两种方式 :distinct 和 group by 1.distinct消除重复行 distinct支持单列.多列的去重方式. 单列去重的方式简明易懂,即相同值只保留1个. 多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行,即只有所有指定的列信息都相同,才会被认为是重复的信息. (1)作用于单列 select distinct name from A    //对A表的name去重然后显示 (2)作用于多列 select distinct id,name from A   //对A表的i