ReplacingMergeTree是另外一个常用的表引擎，ReplacingMergeTree和MergeTree的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项。 数据的去重只会在数据合并期间进行。...因此，ReplacingMergeTree适用于在后台清除重复的数据以节省空间，但是它不保证没有重复的数据出现。...在数据合并的时候，ReplacingMergeTree 从所有具有相同排序键的行中选择一行留下：如果ver列未指定，保留最后一条。如果ver列已指定，保留ver值最大的版本。...当分区合并时，同一分区内的重复数据会被删除；不同分区之间的重复数据不会被删除。 在进行数据去重时，因为分区内的数据已经基于ORBER BY进行了排序，所以能够找到那些相邻的重复数据。...在数据合并的时候，ReplacingMergeTree 从所有具有相同排序键的行中选择一行留下：如果ver列未指定，保留最后一条。如果ver列已指定，保留ver值最大的版本。
“Spark ML”不是官方名称，但偶尔用于指代基于MLlib DataFrame的API。...请注意，OneHotEncoderEstimator将在3.0中重命名为OneHotEncoder（但OneHotEncoderEstimator将保留为别名）。...分布式矩阵具有长类型的行和列索引和双类型值，分布式存储在一个或多个RDD中。选择正确的格式来存储大型和分布式矩阵是非常重要的。将分布式矩阵转换为不同的格式可能需要全局shuffle，这是相当昂贵的。...IndexedRowMatrix与RowMatrix类似，但具有行索引，可用于标识行和执行连接。...[1240] 2.5.2 Dataset ◆ 与RDD分行存储,没有列的概念不同，Dataset 引入了列的概念,这一点类似于一个CSV文件结构。
“Spark ML”不是官方名称，但偶尔用于指代基于MLlib DataFrame的API。...请注意，OneHotEncoderEstimator将在3.0中重命名为OneHotEncoder（但OneHotEncoderEstimator将保留为别名）。...分布式矩阵具有长类型的行和列索引和双类型值，分布式存储在一个或多个RDD中。选择正确的格式来存储大型和分布式矩阵是非常重要的。将分布式矩阵转换为不同的格式可能需要全局shuffle，这是相当昂贵的。...IndexedRowMatrix与RowMatrix类似，但具有行索引，可用于标识行和执行连接。...2.5.2 Dataset ◆ 与RDD分行存储,没有列的概念不同，Dataset 引入了列的概念,这一点类似于一个CSV文件结构。
由于抽取时间不同，各个数据使用方数据不一致，数据发生冲突，而且重复抽取，相信不少DBA很头疼这个事情。...对于全量抽取，\ums\_id\是唯一的，从zk中每个并发度分别取不同的id片区，保证了唯一性和性能，填写负数，不会与增量数据冲突，也保证他们是早于增量消息的。...无论是遇到增删改任何的数据，我们面临的问题都是： 该更新哪一行； 更新的策略是什么。...所以被删除的数据依然保留（软删除）是有价值的，它能被用于保证数据的幂等性。 4.3 HBase的保存 插入数据到Hbase中，相当要简单一些。...不同的是HBase可以保留多个版本的数据（当然也可以只保留一个版本）默认是保留3个版本； 因此插入数据到HBase，需要解决的问题是： 选择合适的rowkey：Rowkey的设计是可以选的，用户可以选择源表的主键
一个常见的任务是，重复行只保留一行，其他删除，然后你可以创建适当的索引，防止以后再有重复的行写入数据库。 同样，首先是弄清楚重复行的定义。你要保留的是哪一行呢？第一行，或者某个字段具有最大值的行？...本文中，假设要保留的是第一行——id字段具有最小值的行，意味着你要删除其他的行。 也许最简单的方法是通过临时表。尤其对于MYSQL，有些限制是不能在一个查询语句中select的同时update一个表。...简单起见，这里只用到了临时表的方法。 我们的任务是：删除所有重复行，除了分组中id字段具有最小值的行。因此，需要找出大小大于1的分组，以及希望保留的行。你可以使用MIN()函数。...，但找不到两行具有相同的二元组{b, c}。...当你对b字段排序（分组），相同值的c被分到不同的组，因此不能用COUNT(DISTINCT c)来计算大小。COUNT()之类的内部函数只作用于同一个分组，对于不同分组的行就无能为力了。
一个常见的任务是，重复行只保留一行，其他删除，然后你可以创建适当的索引，防止以后再有重复的行写入数据库。 同样，首先是弄清楚重复行的定义。你要保留的是哪一行呢？第一行，或者某个字段具有最大值的行？...本文中，假设要保留的是第一行——id字段具有最小值的行，意味着你要删除其他的行。 也许最简单的方法是通过临时表。尤其对于MYSQL，有些限制是不能在一个查询语句中select的同时update一个表。...简单起见，这里只用到了临时表的方法。 我们的任务是：删除所有重复行，除了分组中id字段具有最小值的行。因此，需要找出大小大于1的分组，以及希望保留的行。你可以使用MIN()函数。...，但找不到两行具有相同的二元组{b, c}。...COUNT()之类的内部函数只作用于同一个分组，对于不同分组的行就无能为力了。类似，如果排序的是c字段，相同值的b也会分到不同的组，无论如何是不能达到我们的目的的。
允许的innodb_change_buffering值有： all 默认值,缓冲区插入、删除标记操作和清除 none 不要缓冲任何操作 inserts 缓冲区插入操作 deletes 缓冲区删除标记操作...InnoDB支持四种行格式，每种格式具有不同的存储特性，支持行格式包括REDUNDANT、COMPACT、 DYNAMIC(默认)、COMPRESSED。...4、主键 选择主键的特征： 最重要的查询引用的列 永远不会留空的列 从不具有重复值的列 插入后很少更改值的列 5、查看 InnoDB 表属性 要查看InnoDB表的属性，执行 SHOW TABLE STATUS...是更好的选择 对INSERT或UPDATE有很好的支持；DELET时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除 表的具体行数 MyISAM只要简单的读出保存好的行数，当count(*)语句包含 where...，InnoDB是一行一行的删除，效率非常慢。
DISTRIBUTE BY子句用于确保具有相同特征的数据行（如owner和primary_key）发送到同一个reducer。在每个reducer上，SORT BY对数据进行排序。...需要注意的是，DISTRIBUTE BY和SORT BY是Hive中特定的子句，不适用于Presto或Spark SQL。...UNION和UNION ALLUNION：UNION操作符将两个或多个查询结果集合并为一个结果集，并去除其中的重复行。UNION操作符会对结果进行去重，即如果两个结果集存在相同的行，则只保留一份。...UNION ALL会保留所有结果中的重复行，并将其全部加入到最终的结果集中。注意：由于UNION需要进行去重操作，所以它比UNION ALL的执行速度稍慢。...如果你确定结果集不会有重复的行，可以使用UNION ALL来提高查询性能。
section key toYYYYMM(EventDate); ALTER 可以指定节 201710 或节 ID“201710” 替换合并树ReplacingMergeTree 此引擎表与 MergeTree 的不同之处在于它删除具有相同主键值的重复记录...表引擎的最后一个可选参数是版本列。连接时，所有具有相同主键值的行将减少为一行。如果指定了版本列，则保留版本最高的行，否则保留最后一行。..., 8192, Sign) 这里的 Sign 是一列，其中包含 -1 代表“旧”值和 1 代表“新”值 拼接时，每组顺序主键值（用于对数据进行排序的列）减少到不超过一行，“signcolumn = -1...”（负行）列的值减少到no多于一行，且列值“signcolumn = 1”（“正线”）。...如果只记录一行，100秒后会更新。如果写了很多行，数据很快就会更新。 当服务器使用 DROP TABLE 或单独的表停止时，缓冲的数据也将在目标表中更新。 您可以为数据库和表名称设置空单引号字符串。
val fileRDD = sc.textFile("/usr/file/emp.txt") // 获取第一行文本 fileRDD.take(1) 使用外部存储系统时需要注意以下两点： 如果在集群环境下从本地文件系统读取数据...2.3 textFile & wholeTextFiles 两者都可以用来读取外部文件，但是返回格式是不同的： textFile：其返回格式是 RDD[String] ，返回的是就是文件内容，RDD 中每一个元素对应一行数据...但如果遇到 reduceByKey 等操作，Spark 必须从所有分区读取数据，并查找所有键的所有值，然后汇总在一起以计算每个键的最终结果 ，这称为 Shuffle。...Shuffle 还会在磁盘上生成大量中间文件，从 Spark 1.3 开始，这些文件将被保留，直到相应的 RDD 不再使用并进行垃圾回收，这样做是为了避免在计算时重复创建 Shuffle 文件。...如果应用程序长期保留对这些 RDD 的引用，则垃圾回收可能在很长一段时间后才会发生，这意味着长时间运行的 Spark 作业可能会占用大量磁盘空间，通常可以使用 spark.local.dir 参数来指定这些临时文件的存储目录
缺失值与重复值 Pandas清洗数据时，判断缺失值一般采用isnull()方法。...df.fillna(50) 输出： Pandas清洗数据时，判断重复值一般采用duplicated()方法。如果想要直接删除重复值，可以使用drop_duplicates() 方法。...它既支持替换全部或者某一行，也支持替换指定的某个或指定的多个数值（用字典的形式），还可以使用正则表达式替换。...列操作 数据清洗时，会将带空值的行删除，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。...df.query("语文 > 英语") 输出： select_dtypes()方法可用于筛选某些数据类型的变量或列。举例，我们仅选择具有数据类型'int64'的列。
该表包含一个 string 类型的 value 列，流数据里的每条数据变成了该表中的一行。...Update Mode：只有自上次触发后结果表中更新的行将被写入外部存储（自 Spark 2.1.1 起可用）。 请注意，这与完全模式不同，因为此模式仅输出自上次触发以来更改的行。...在该模型中 event-time 被非常自然的表达，来自设备的每个事件都是表中的一行，event-time 是行中的一列。...（去重） 你可以使用事件中的唯一标识符对数据流中的记录进行重复数据删除。...和事件时间列进行重复数据删除 不使用 watermark：由于重复记录可能到达的时间没有上限，会将来自过去所有记录的数据存储为状态 val streamingDf = spark.readStream
、删除、修改数据库和数据表的结构。...DML（ Data Manipulation Language、数据操作语言），用于添加、删除、更新和查询数据库记 录，并检查数据完整性。...主要的语句关键字包括 GRANT 、 REVOKE 、 COMMIT 、 ROLLBACK 、 SAVEPOINT 等。 2.SQL语言的规则与规范 2.1 基本规则 SQL 可以写在一行或者多行。...举例 SELECT column1, column2 FROM tablename; SELECT column1 AS a, column2 AS b FROM tablename; 3.4 去除重复行...SQL 中的 SELECT 语法的确提供了这个功能，一般来说我们只从一个表中查询数据，通常不需要增加一个固定的常数列，但如果我们想整合不同的数据源，用常数列作为这个表的标记，就需要查询常数。 4.
在学习SELECT之前我们先来了解下关于它的基本知识点： SQL语言的规则与规范 SQL 可以写在一行或者多行。..."Name", salary*12 "Annual Salary" FROM employees; 去除重复行 默认情况下，查询会返回全部行，包括重复行。...DISTINCT 其实是对后面所有列名的组合进行去重，你能看到最后的结果是 74 条，因为这 74 个部门id不同，都有 salary 这个属性值。...一个空字符串的长度是 0，而一个空值的长度是空。而且，在 MySQL 里面，空值是占用空间的。 着重号 我们需要保证表中的字段、表名等没有和保留字、数据库系统或常用方法冲突。...SQL 中的 SELECT 语法的确提供了这个功能，一般来说我们只从一个表中查询数据，通常不需要增加一个固定的常数列，但如果我们想整合不同的数据源，用常数列作为这个表的标记，就需要查询常数。
和HBase采用的LSM（LogStructured Merge，很难对数据进行特殊编码，所以处理效率不高）方案不同的是，Kudu对同一行的数据更新记录的合并工作，不是在查询的时候发生的（HBase会将多条更新记录先后...如果值重复的比较多，或者按主键排序时值的变化很小，Bitshuffle编码是一个不错的选择。 run length 对连续的重复值采用压缩存储，主要是通过只存储值和个数。...该编码对按主键排序时具有许多连续重复值的列有效。 dictionary 创建一个字典存放所有的值，每个列值使用索引进行编码存储。如果值的个数较少，这种方式比较有效。...在索引中首先按照prefix key排序，相同的prefix key在按照剩余列的值排序，因此可以使用索引跳转到具有不同prefix key且tstamp满足条件的行上 SELECT clusterid...HBase对一行数据进行更新时，HBase也是相当于插入一行新数据，在读数据时HBase按照timestamp的大小得到经过更新过的最新数据。
如果重复的那些行是每一列懂相同的，删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了，这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了，例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值，然后选择根据哪些列进行去重就好...特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条，而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。...下面记录一种我遇到的需求：因为设计原因，用户在购物车下的单每个商品都会占一条记录，但价格只记录当次购物车总价，需要每个这样的单子只保留一条记录，但把商品名称整合起来。...: one=df.loc[df['uid']==u] #获取所有uid等于u的行，之后只会保存一行 #在这里写if然后只保留一行，然后concat到ndf上，实现只保留一行 olst...，false是删除所有的重复值，例如上面例子中的df根据name去重且keep填false的话，就只剩name等于d的行了； inplace是指是否应用于原表，通常建议选择默认的参数False，然后写newdf
awk awk 是一个非常好的数据处理工具，相比于 sed 常常作用于一整行的处理， awk 则比较倾向于一行当中分成数个 字段 来处理。...（这句话可能比较难理解），直接看下面例子： 使用 last 命令可以将 Linux系统最近的登入者数据打印出来（只取前 5 行），命令如下： last -n 5 结果如下： zhixuan. pts/154...4，与 bash shell 的变量不同，在 awk 当中，变量可以直接使用，不需加上 $ 符号。 sed sed 是一种流编辑器，它一次处理一行内容。...处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用 sed 命令处理缓冲区内容，处理完成后，把缓冲区内容送往屏幕。然后读入下行，执行下一个循环。...如果没有使诸如 ‘D’ 的特殊命令，那会在两个循环之间清空模式空间，但不会清空保留空间。这样不断重复，直到文件末尾。文件内容并没有改变，除非你使用重定向存储输出或-i。
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