大量数据去重算法,两个数组去重

大量数据去重算法,两个数组去重

因此，重复数据删除已成为大数据处理的重要组成部分。 重复数据删除是指从大型数据集中删除重复的数据记录，以提高数据质量和分析结果。 在重复数据删除的计算中，需要用到一些算法和技术来实现。首先，我们进入正题，如何设计一种算法，对40亿个QQ号进行重复删除，相同的QQ号只保留一个，内存限制为1G。 腾讯的QQ号码都是4字节正整数，所以QQ号码的数量约为43亿，理论值为2^32-1，又因为是无符号的

但对于某些应用场景来说，这是巨大的浪费，因为我们可以使用对应的32位来存储十进制数0-31，而这就是Bit-map的基本原理。 位图算法利用这种思想来处理大量的数据排序压缩算法：压缩算法可以通过压缩数据来减小数据的大小，从而减少重复数据删除的时间和资源消耗。 在Spark、Hive、Flink、Mr.中，您可以使用LZO和Snappy等压缩算法来压缩数据。 Bucket去重方式：计数

将数据输入数据库后，使用SQL直接检测重复数据，然后删除或标记重复数据。 至少在这个阶段，内存和CPU的执行效率在固定时间内受到限制，无法同时对内存中的大量数据进行检查和去重。Kylin支持精确去重和精确去重，用户可以根据自己的场景需求选择合适的去重算法。 Kylin精准复制相比其他技术的优势在于，数据是离线自动生成并压缩的Bitmap，查询时没有数据。

大量数据重复的基本算法。在项目中，我们经常会遇到删除重复元素的问题。例如，有以下几种典型场景：1.形成数以百万计的SimHashi指纹生成算法或指纹提取算法，论文中提到了"DetectingNear-Duplicatesfor"《WebCrawling》由Google于2007年发布，被Google广泛使用了数千万数据

在上一篇文章中，Kyligence大数据工程师陶家涛介绍了使用RoaringBitmap进行精准复制。 虽然该算法可以大大降低存储开销，但随着数据量的增加，它仍然面临存储压力。关键词：海量重复数据删除、BloomFilter今天尝试使用BloomFilter来对大量数据进行重复数据删除和统计。 ，把它记录下来。 BloomFilter是Bloomin1970年提出的一种用于多哈希函数映射的快速搜索算法。 通常应用