文章目录一、实战概述二、提出任务三、完成任务（一）准备数据1、在虚拟机上创建文本文件2、上传文件到HDFS指定目录（二）实现步骤1、启动HiveMetastore服务2、启动Hive客户端3、基于HDFS数据文件创建Hive外部表4、利用HiveSQL实现去重5、检查是否实现去重一、实战概述在本次实战任务中，我们利用Hive大数据处理框架对三个文本文件（ips01.txt、ips02.txt、ips03.txt）中的IP地址进行了整合与去重。首先，在虚拟机上创建了这三个文本文件，并将它们上传至HDFS的/deduplicate/input目录下作为原始数据源。接着，启动了HiveMetasto
MinHash-LSH最小哈希+局部敏感哈希：如何解决医学大模型的大规模数据去重？大模型的数据问题MinHash-LSH最小哈希+局部敏感哈希：大规模数据集去重优化Jaccard相似度：用于比较样本集之间的相似性降维技术MinhashLSH–局部敏感哈希MinHash-LSH多个开源数据集去重 大模型的数据问题问题：训练医学大模型的数据规模真的很大，其中会夹杂很多重复数据。重复数据对于大模型微调也有较大影响，数据集必须去重后再用于模型训练。临床数据：20亿条文本数据教材数据：1000+本指南7万+药品说明书N个科室疾病培训数据N本古籍、教材…开源数据：中文医学命名实体识别CMedEE中文医学文
数组去重对象数组去重分为两类：根据某一属性去重，和去重完全相同对象（属性属性值都相同）一.数组嵌套对象，根据对象某一属性去重letarr=[ {id:1,setting:'demo',jointCategoryName:'success'}, {id:2,setting:'dev',jointCategoryName:'success'}, {id:3,setting:'prod',jointCategoryName:'fail'}, {id:4,setting:'demo',jointCategoryName:'waiting'}, {id:3,setting:'prod',jointCat
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0、实战问题老师有个问题想请教一下，我们项目中有个需求是查询出数据集根据某个字段去重后的全部结果，用collapse发现很多数据都没查询到，后面发现是去重的这个字段的值太长了，ignore_above默认的是256，而这个字段的值有的有十几万甚至几十万个字符，像这种情况，还有什么比较好的查询去重方法吗？——来自：死磕Elasticsearch知识星球 https://t.zsxq.com/15t8cCz6s1、之前有讲述logstashfingerprintfilter去重参见：fingerprintfilter插件——Elasticsearch去重必备利器那么有没有其他的实现方式呢？2、fi
1.导入依赖'''导入依赖'''frompathlibimportPathimportfilecmp2.函数说明filecmp.cmp(path1,path2,shallow=True)path1/path2：待比较的两个文件路径。shallow：默认为True，即只比较os.stat()获取的元数据(创建时间，大小等信息)是否相同，设置为False的话，在对比文件的时候还要比较文件内容。3.提取待去重文件路径#初始化文件路径列表path_files_list=[]#遍历forpathinPath(r'/usr/load/data').iterdir():#校验是否为文件ifpath.is_f
1.导入依赖'''导入依赖'''frompathlibimportPathimportfilecmp2.函数说明filecmp.cmp(path1,path2,shallow=True)path1/path2：待比较的两个文件路径。shallow：默认为True，即只比较os.stat()获取的元数据(创建时间，大小等信息)是否相同，设置为False的话，在对比文件的时候还要比较文件内容。3.提取待去重文件路径#初始化文件路径列表path_files_list=[]#遍历forpathinPath(r'/usr/load/data').iterdir():#校验是否为文件ifpath.is_f
文章目录一、实战概述二、提出任务三、完成任务（一）准备数据1、在虚拟机上创建文本文件2、上传文件到HDFS指定目录（二）实现步骤1、启动HiveMetastore服务2、启动Hive客户端3、基于HDFS数据文件创建Hive外部表4、利用HiveSQL实现去重5、检查是否实现去重四、实战总结一、实战概述在本次实战任务中，我们利用Hive大数据处理框架对三个文本文件（ips01.txt、ips02.txt、ips03.txt）中的IP地址进行了整合与去重。首先，在虚拟机上创建了这三个文本文件，并将它们上传至HDFS的/deduplicate/input目录下作为原始数据源。接着，启动了HiveM
SQL去重的三种方法汇总 这里的去重是指：查询的时候,不显示重复，并不是删除表中的重复项1.distinct去重注意的点：distinct只能一列去重，当distinct后跟大于1个参数时，他们之间的关系是&&(逻辑与)关系，只有全部条件相同才会去重弊端：当查询的字段比较多时，distinct会作用多个字段，导致去重条件增多selectdistinctUserResultfromTable12.groupby去重去重原理：将重复的行进行分组，相同的数据只显示第一行弊端：使用groupby后，所有查询字段都需要使用聚合函数，比较繁琐selectmin(UserName)UserName,min
引言大家好，我是小米！今天要和大家分享一道社招面试题，关于处理大规模电话号码数据的去重问题。面试题目是：1G的电话号码本，但是我们只有512M的JVM内存，该如何高效地进行号码的去重呢？这是一个相当实际而有挑战性的问题，我们一起来深入探讨一下吧！问题背景在实际工程中，我们经常会面对大规模数据的处理问题。电话号码去重是一个典型的场景，因为庞大的数据量需要高效的算法来处理，而有限的内存资源又让问题变得更具挑战性。问题分析首先，我们需要思考一下问题的关键点。既然是电话号码去重，我们可以利用电话号码的特性来优化算法。电话号码通常是由数字组成的字符串，而且我们只需要去重，不需要保留重复的号码。在这个前提
