亿万级海量数据去重软方法，spark/hive/flink/mr通用

海量数据去重：Spark、Hive等通用方法解析
最新推荐文章于 2024-08-13 08:49:24 发布
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本文探讨了如何利用Spark、Hive、Flink和MapReduce等大数据处理框架实现亿万级别数据的高效去重技术，提供实用的解决方案和实践案例。
Zookeeper+Hadoop+Spark+Flink+Kafka+Hbase+Hive 完全分布式高可用集群搭建(保姆级超详细含图文) 附安装包网盘下载
Mr.L-OAM的博客
07-05 2万+
Hadoop+Spark+Flink+Zookeeper+Kafka+Hbase+Hive完全分布式高可用集群搭建 Hadoop高可用集群搭建 Spark高可用集群搭建 Flink高可用集群搭建 Zookeeper高可用集群搭建 Kafka高可用集群搭建 Hbase高可用集群搭建 Hive高可用集群搭建 mysql搭建 jdk部署 大数据集群环境搭建
Flink、Spark、Hive集成Hudi 1.0.1详细教程
QYmufeng的博客
09-14 1155
版本：0.13.1版本：flink-1.15.2spark版本：3.3.2Hive版本：3.1.3Hadoop版本：3.3.4。
海量数据去重的Hash、BloomFilter、bitmap
成长历程记录
11-20 1267
从海量数据中查询某个字符串是否存在？ 平衡二叉树 增删改查时间复杂度为，100万个节点最多比较20次，10亿个节点最多比较30次； 平衡的目的是增删改后，保证下次搜索能稳定排除一半的数据； 通过比较保证有序，通过每次排除一半的元素达到快速索引的目的。 散列表 根据 key 计算 key 在表中的位置的数据结构；是 key 和其所在存储地址的映射关系； struct node { v...
海量数据去重
hanhan的博客
11-24 3100
海量数据去重 一个文件中有40亿条数据，每条数据是一个32位的数字串，设计算法对其去重，相同的数字串仅保留一个，内存限制1G. 方法一：排序 对所有数字串进行排序，重复的数据传必然相邻，保留第一个，去除后面重复的数字串即可。 缺点是排序时间复杂度太高，并且显然是需要内排序+外排序一起的。优化的方法有扫雪机模型。 方法二：哈希表 + 文件分割 当然还有一种方法，取32位的前n位做一个哈希，然后把哈希值一样的数据串放到一个文件里面。然后每次将一个文件load到内存中，然后对这个文件中的数据做个排序 or 哈希去
对海量数据去重方法，spark,flink,mr通用
weixin_39098944的博客
09-04 845
前言 小强作为一名数据工程师，给予hadoop生态，经常会接到类似uv的去重统计。对于这种需求，一般的数据工程师撸起袖子直接干！一般情况下不会有问题。某一天，你公司突然业务发展发展起来，数据量慢慢暴涨，你会突然发现之前的count distinct去重经常oom或是龟速出数据。上来一股脑加内存！加！果断加！某一天你老板要你在原来按天的uv加一个月uv、年uv，这时你慌了。只会说“老板！加机器，内存不够！”。老板说：“算个uv你就想骗我钱？你明天不用来上班了！” ​ 打不死的小强这时拼命百度，在网上找到许多神
Apache Hadoop部署（四）：Hive/Hbase/Storm/Spark/Flink配置
叶子叶来
06-23 6391
目录 Hive 配置 配置 启动和验证 问题 HBase 配置 配置 启动和验证 问题 Storm 配置 配置 启动和验证 Spark (on yarn) 配置 配置 启动和验证 问题 Flink (on yarn) 配置 配置 启动和验证 总结 Hive 配置 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于对存储在Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理。Hive学习门槛较低，因为它提供了类似于关系数据库SQL语言的查询语言Hive QL..
海量数据去重排序bitmap(位图法)在java中实现的两种方法
08-26
今天小编就为大家分享一篇关于海量数据去重排序bitmap(位图法)在java中实现的两种方法，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
海量数据去重（上亿数据去重）
10-15 4519
在数据开发中，我们不难遇到重复数据的问题，搞过这类数据开发的同志肯定觉得，重复数据是真的烦人，特别是当数据量十分大的时候，如果我们用空间复杂度去换时间复杂度，会十分耗内容，稍不注意，就会内存溢出，那么针对如此庞大的数据量我们一般能怎么解决呢？下面分享几个方案： 方案一、根据一定规则分层去重： 海量的数据一般可以根据一定的规则分层，比如：针对海量的小区数据，可以把所在同一区域的小...
海量数据去重 oracle,海量数据去重
weixin_30768403的博客
04-10 413
前提通过id去重，而不是整条数据id由SnowFlake算法生成，参考之前的文章SnowFlake算法在数据链路中的应用需求在实时平台的各个环节中，由于网络或其他问题，有时会出现数据重复的情况，本质上是由于at least once保障机制造成的。例如flume agent之间的数据传输，如果网络不稳定，有可能出现src_agent发送数据超时而导致重发，但实际上dest_agent已经收到，造成...
海量数据去重的Hash、bitmap、BloomFilter、分布式一致性hash
qq_29750559的博客
06-05 1718
布隆过滤器是一种概率型数据结构，它的特点是高效地插入和查询，能确定某个字符串一定不存在或者可能存在；优缺点：布隆过滤器相⽐传统的查询结构（例如：hash，set，map等数据结构）更加⾼效，占⽤空间更⼩，但是确定是它返回的结果是概率性的，结果存在一定的误差，误差可控，同时不支持删除操作构成：位图（bit数组）+ n个hash函数。
海量数据去重-BitMap位图解决方案
流月up的博客
08-13 555
海量数据去重-BitMap位图解决方案
海量数据去重的hash，BloomFilter，bitmap
qq_42331828的博客
06-02 874
海量数据查找字符串的问题
一千万条数据去重_大数据技术分析：删除和去重
weixin_35979889的博客
12-23 1105
海量数据时，需要注意日志的增长，索引碎片的增加和数据库的恢复模式，特别是利用大容量日志操作，来减少日志的增长和提高数据插入的速度。对于大数据去重，通过一些小小的改进，比如创建索引，设置忽略重复值选项等，能够提高去重的效率。一，从海量数据中删除数据从海量数据表中删除一半数据，看似简单，使用delete命令，如果真这么干，SQL Server产生的事务日志暴增，估计会把服务器硬盘爆掉。数据库的恢复模式...
【数据去重】海量数据实时去重方案
DreamSun的博客
04-26 2325
RocksDB的调优是个很复杂的话题，详情参见官方提供的tuning guide，以及Flink配置中与RocksDB相关的参数，今后会挑时间重点分析一下RocksDB存储大状态时的调优方法。另外，外部K-V存储毕竟是独立于Flink框架之外的，一旦作业出现问题重启，外部存储是不会与作业的checkpoint同步恢复到一致的状态的，也就是说结果仍然会出现偏差，需要注意。在实际处理数据时，如果数据的key（即子订单ID）对应的状态不存在，说明它没有出现过，可以更新状态并输出。
海量数据去重排序--bitmap（位图法）在java中的实现的两种方法
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gaven的博客
04-22 1万+
在海量数据中查找出重复出现的元素或者去除重复出现的元素是面试中常考的文图。针对此类问题，可以使用位图法来解决。例如：已知某个文件内包含若干个电话号码，要求统计不同的号码的个数，甚至在O（n）时间复杂度内对这些号码进行排序。位图法需要的空间很少（依赖于数据分布，但是我们也可以通过一些放啊发对数据进行处理，使得数据变得密集），在数据比较密集的时候效率非常高。例如：8位整数可以表示的最大十进制数值为999
整理介绍hive、spark、flink的 Shuffle优化的方法和过程
最新发布
09-20
嗯，用户这次明确要求了解Hive、Spark、Flink这三个大数据框架的Shuffle优化方法和过程。从用户提供的引用材料来看，ta应该是个大数据工程师或数据平台开发者，正在处理实际生产环境中的数据倾斜问题。用户引用的...
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