一、概述1.1业务背景vivo短视频在视频推荐时需要对用户已经看过的视频进行过滤去重，避免给用户重复推荐同一个视频影响体验。在一次推荐请求处理流程中，会基于用户兴趣进行视频召回，大约召回2000~10000条不等的视频，然后进行视频去重，过滤用户已经看过的视频，仅保留用户未观看过的视频进行排序，选取得分高的视频下发给用户。1.2当前现状当前推荐去重基于RedisZset实现，服务端将播放埋点上报的视频和下发给客户端的视频分别以不同的Key写入RedisZSet，推荐算法在视频召回后直接读取Redis里对应用户的播放和下发记录（整个ZSet），基于内存中的Set结构实现去重，即判断当前召回视频是
一、概述1.1业务背景vivo短视频在视频推荐时需要对用户已经看过的视频进行过滤去重，避免给用户重复推荐同一个视频影响体验。在一次推荐请求处理流程中，会基于用户兴趣进行视频召回，大约召回2000~10000条不等的视频，然后进行视频去重，过滤用户已经看过的视频，仅保留用户未观看过的视频进行排序，选取得分高的视频下发给用户。1.2当前现状当前推荐去重基于RedisZset实现，服务端将播放埋点上报的视频和下发给客户端的视频分别以不同的Key写入RedisZSet，推荐算法在视频召回后直接读取Redis里对应用户的播放和下发记录（整个ZSet），基于内存中的Set结构实现去重，即判断当前召回视频是
题意就是，我有两个数组，把他们两个合并。然后并去重，去重的逻辑是哪儿边的重复次数更多，我就留下哪儿边的。比如下面的数组中，一边有两个数字5，另一半有三个数字5。则我需要留下三个数字5，去掉两个数字5。循环往复，最后得到的结果在进行排序。数组一：[1,100,0,5,1,5]数组二：[2,5,5,5,1,3]最终的结果：[0,1,1,2,3,5,5,5,100]//判断出现次数最多的次数functionmaxNum(item,arr){letnum=0;arr.forEach(val=>{item===val&&num++})returnnum}functionfn(arr1,arr2){//使
题意就是，我有两个数组，把他们两个合并。然后并去重，去重的逻辑是哪儿边的重复次数更多，我就留下哪儿边的。比如下面的数组中，一边有两个数字5，另一半有三个数字5。则我需要留下三个数字5，去掉两个数字5。循环往复，最后得到的结果在进行排序。数组一：[1,100,0,5,1,5]数组二：[2,5,5,5,1,3]最终的结果：[0,1,1,2,3,5,5,5,100]//判断出现次数最多的次数functionmaxNum(item,arr){letnum=0;arr.forEach(val=>{item===val&&num++})returnnum}functionfn(arr1,arr2){//使
dplyr::distinct对数据框去重，该方法默认保留重复记录的第一条记录通过指定一列或多列进行去重df%>%distinct(`column1`,`column2`,`···`,.keep_all=T)#.keep_all表示去重后返回数据框的所有列向量通过基于所有列向量去除重复行记录df%>%distinct()此外，除了使用distinct函数处理重复行记录，在dplyr管道中，还推荐使用group_by配合使用slice实现更细致的去重操作，如：随机保留1条重复行记录df%>%group_by(`column1`,`···`)%>%slice_sample(n=1)%>%data.
定义 arr:[ [1,2,3], [2,3,4], [4,5,6], [12,3,4], [4,25,6], [14,25,16], [14,15,16], [14,15,15,116,19], ], newarr:[],方法 //去重 quchong(){ varnewArr=[]; for(vari=0;i for(varj=0;j varv=this.arr[i][j]; //判断是否存在数组中，不存在在往下走 if(!newArr.includes(v)){ newArr.pu
dplyr::distinct对数据框去重，该方法默认保留重复记录的第一条记录通过指定一列或多列进行去重df%>%distinct(`column1`,`column2`,`···`,.keep_all=T)#.keep_all表示去重后返回数据框的所有列向量通过基于所有列向量去除重复行记录df%>%distinct()此外，除了使用distinct函数处理重复行记录，在dplyr管道中，还推荐使用group_by配合使用slice实现更细致的去重操作，如：随机保留1条重复行记录df%>%group_by(`column1`,`···`)%>%slice_sample(n=1)%>%data.
定义 arr:[ [1,2,3], [2,3,4], [4,5,6], [12,3,4], [4,25,6], [14,25,16], [14,15,16], [14,15,15,116,19], ], newarr:[],方法 //去重 quchong(){ varnewArr=[]; for(vari=0;i for(varj=0;j varv=this.arr[i][j]; //判断是否存在数组中，不存在在往下走 if(!newArr.includes(v)){ newArr.pu
一、场景描述：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countdistinct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，在网上找到许多神乎其神的方法…二、常用方法1.优化sql小强把原有的countdistinct去重改成了
一、场景描述：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countdistinct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，在网上找到许多神乎其神的方法…二、常用方法1.优化sql小强把原有的countdistinct去重改成了
